softmax，logsumexp, softmax的上溢(overflow)或下溢

通过representationlearning，我们可以把一些抽象的知识转化为具体的数值的形式，例如我们使用word2vec对“上下文”的模糊的概念进行了具象的表达，生成的wordvector包含了这种先验知识（具体的表现形式就是常出现在上下文里的单词其向量的距离很接近，实际上理解word2vec是基于embedding......

SoftmaxRegression(多标签分类)将多输入的分类值转化为[0,1]的概率分布，进而进行逻辑回归算法softmax能将差距大的数值距离拉得更大，但是数值可能会溢出SoftmaxFunction数学表达式\[a_j=\frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^{N}{e^{z_k}}}\]代码defmy_softmax(z):ez=n......

前言 「大模型开发者，你们错了。」本文转载自机器之心仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论......

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l#fromd2l.mxnetimportAccumulatorbatch_size=256#每次读256张图片,返回训练iter和测试itertrain_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)num_inputs=784num_outputs......

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)#PyTorch不会隐式地调整输入的形状。因此，#我们在线性层前定义了展平层（flatten），来调整网络输入的形状net=nn.Sequenti......

前面我们学习了线性回归，线性回归主要用于对于问题的预测，输出一个结果值，但问题往往不止这一种，我们每天也在处理很多分类的问题，要的结果是哪一种。所以本节学习softmax回归模型分类问题对于分类问题，我们要的结果是输出一个类别统计学家很早以前就发明了一种表示分类数据的简单方法：独......

在之前，我们实现了使用torch自带的层对fashion_mnist数据集进行分类。这次，我们加入一个自己实现的block，实现一个四层的多层感知机进行softmax分类，作为对“自定义块”的代码实现的一个练习。我们设计的多层感知机是这样的：输入维度为784，在展平层过后，第一层为全连接层，输入输出维度分......

Java实现Softmax在机器学习中，Softmax是一种常用的归一化函数，它将一组任意实数的输入转换为范围在0和1之间的实数，并且这些实数的总和为1。Softmax函数通常用于多分类问题中，用于将输出映射到概率分布。本文将介绍如何使用Java实现Softmax函数，并提供代码示例。Softmax函数的定义So......

当进行多分类任务时，通常会使用Softmax函数和CrossEntropyLoss损失函数来处理模型的输出和计算损失。Softmax函数：Softmax函数用于将模型的原始输出转换为概率分布。对于一个具有K个类别的模型输出向量z，Softmax函数的定义如下：softmax(z_i)=exp(z_i)/sum(exp(z_j......

SoftmaxRegression是Logistic回归在多分类上的推广，对于Logistic回归以及SoftmaxRegression的详细介绍可以参见：简单易学的机器学习算法——Logistic回归利用Theano理解深度学习——LogisticRegression深度学习算法原理——SoftmaxRegression下面的代码是利用TensorFlow基本API实......