深度学习基础(一）:sigmoid/softmax/cross Entropy
在分类中，首先对于Logistic回归:从上图可以看出，很明显，其输出f(x;wb)主要是一些连续的实数，可以用于线性回归，但是对于分类问题无法进行直接进行分类预测，这里需要引入非线性的决策函数g(.)—这里我认为就是激活函数，使其输出从连续的实数转换到一些离散的标签。对于激活函数，可...
# 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第五天：从0到1实现Softmax回归
✨本文收录于【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：JoJo的数据分析历险记个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、...
深度学习实验：Softmax实现手写数字识别
文章相关知识点：AI遮天传 DL-回归与分类_老师我作业忘带了的博客-CSDN博客MNIST数据集 MNIST手写数字数据集是机器学习领域中广泛使用的图像分类数据集。它包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。这些数字已进行尺寸规格化，并在固定尺寸的图像中居中。每个样本都是一个784×1的...
【从零开始学习深度学习】8.Pytorch实现softmax回归模型训练
1. Pytorch实现softmax回归模型使用Pytorch来实现一个softmax回归模型。首先导入所需的包或模块。import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys...
【从零开始学习深度学习】7.自己动手实现softmax回归的训练与预测
1. 自己动手实现softmax回归首先导入本节实现所需的包或模块。import torch import torchvision import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2l 1.1 读取数据我们将使用Fashion-MNIST...
【从零开始学习深度学习】5.用于分类问题的softmax回归模型原理简介
前言前两篇文章介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的...
深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现
1 Affine与Softmax层的实现1.1 Affine层神经元的加权和可以用 Y = np.dot(X, W) + B计算出来。然后，Y 经过激活函数转换后，传递给下一层。这就是神经网络正向传播的流程。神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算在几何学领域被称为“仿射变换” 。将进行仿...
【深度学习】4-梯度确认时遇bug：写了个糟糕的softmax函数
1. softmax函数代码import numpy as np def softmax(a): a -= np.max(a) exp_a = np.exp(a) return exp_a / np.sum(exp_a)2. 不能正确处理批量样本我们对比一下处理单个样本和批量样本的情况：a = np...
动手学深度学习(二) Softmax与分类模型（二）
softmax从零开始的实现import torch import torchvision import numpy as np import sys sys.path.append("/home/kesci/input") import d2lzh1981 as d2l print(torch._...
动手学深度学习(二) Softmax与分类模型（一）
softmax和分类模型内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用pytorch重新实现softmax回归模型softmax的基本概念分类问题一...
更新时间 2023-06-06 19:37:29
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
产品推荐
社区圈子
