实际运用例子: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 pytorch CrossEntropyLoss,参考博客如下: https://mathpretty.com/12068.html https://blog.csdn.net/wyyang2/article/details/109218251?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-2&spm=1001.2101.3001.4242

Linear Classification 在上一讲里,我们介绍了图像分类问题以及一个简单的分类模型K-NN模型,我们已经知道K-NN的模型有几个严重的缺陷,第一就是要保存训练集里的所有样本,这个比较消耗存储空间:第二就是要遍历所有的训练样本,这种逐一比较的方式比较耗时而低效. 现在,我们要介绍一种更加强大的图像分类模型,这个模型会很自然地引申出神经网络和Convolutional Neural Networks(CNN),这个模型有两个重要的组成部分,一个是score function,将原始

高中也做个这种类似的题目,概率空间是[t1, t2] × [s1, s2]的矩形,设x.y分别代表两辆列车到达的时间,则两人相遇的条件就是|x - y| <= w 从图形上看就是矩形夹在两条平行线之间的部分. 因为情况众多,一个一个分类很麻烦,而且可能有漏掉情况,所以就用计算几何的办法求了个凸多边形,多边形 与 矩形面积之比就是概率. 代码有点挫,将就看,=_=|| #include <cstdio> #include <vector> #include <cmath&

题意:一个骰子在一个人正方形内,蜜蜂在任意一个位置可以出现,问看到点数的期望. 思路:半平面交+概率期望 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<iostream> #include<cstdlib> #include<string> #include<cmath> #include<vector> using namesp

最近在看深度学习的"花书" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章机器学习基础部分的解释很精华,对比PRML少了很多复杂的推理,比较适合闲暇的时候翻开看看.今天准备写一写很多童鞋们w未必完全理解的最大似然估计的部分. 单纯从原理上来说,最大似然估计并不是一个非常难以理解的东西.最大似然估计不过就是评估模型好坏的方式,它是很多种不同评估方式中的一种.未来准备写一写最大似然估计与它的好朋友们,比如说贝叶斯估计 (Beyasian Estimation), 最大后验估计(Max

我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.虽然现在已经开源了很多深度学习框架(比如MxNet,Caffe等),训练一个模型变得非常简单,但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗?你对softmax,softmax loss,cross entropy了解吗?相信很多人不一定清楚.虽然网上的资料很多,但是质量参差不齐,常常看得眼花缭乱.为了让大家少走弯路,特地整理了下这些知识点的来龙去脉,希望不仅帮助自

二分~多分~Softmax~理预 一.简介 在二分类问题中,你可以根据神经网络节点的输出,通过一个激活函数如Sigmoid,将其转换为属于某一类的概率,为了给出具体的分类结果,你可以取0.5作为阈值,凡是大于0.5的样本被认为是正类,小于0.5则认为是负类 然而这样的做法并不容易推广到多分类问题.多分类问题神经网络最常用的方法是根据类别个数n,设置n个输出节点,这样每个样本,神经网络都会给出一个n维数组作为输出结果,然后我们运用激活函数如softmax,将输出转换为一种概率分布 其中的每一个概率

 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.虽然现在已经开源了很多深度学习框架(比如MxNet,Caffe等),训练一个模型变得非常简单,但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗?你对softmax,softmax loss,cros

http://www.jianshu.com/p/75f7e60dae95 作者:陈迪豪 来源:CSDNhttp://dataunion.org/26447.html 交叉熵介绍 交叉熵(Cross Entropy)是Loss函数的一种(也称为损失函数或代价函数),用于描述模型预测值与真实值的差距大小,常见的Loss函数就是均方平方差(Mean Squared Error),定义如下.   ​平方差很好理解,预测值与真实值直接相减,为了避免得到负数取绝对值或者平方,再做平均就是均方平方差.注意这

1 softmax 我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.这一篇主要介绍全连接层和损失层的内容,算是网络里面比较基础的一块内容.先理清下从全连接层到损失层之间的计算.来看下面这张图. 这张图的等号左边部分就是全连接层做的事,W是全连接层的参数,我们也称为权值,X是全连接层的输入,也就是特征.从图上可以看出特征X是N*1的向量,这是怎么得到的呢?这个特征就是由全连接层前面多个卷积层和池化层处理后

目录 背景 相关工作 主要贡献 核心思想 Embedding和Stacking层 交叉网络(Cross Network) 深度网络(Deep Network) 组合层(Combination Layer) 理论分析 多项式近似 FM的泛化 高效映射 总结及思考 背景 探索具有预测能力的组合特征对提高CTR模型的性能十分重要,这也是大量人工特征工程存在的原因.但是数据高维稀疏(大量离散特征one-hot之后)的性质,对特征探索带来了巨大挑战,进而限制了许多大型系统只能使用线性模型(比如逻辑回归).

1.说在前面 最近在学习object detection的论文,又遇到交叉熵.高斯混合模型等之类的知识,发现自己没有搞明白这些概念,也从来没有认真总结归纳过,所以觉得自己应该沉下心,对以前的知识做一个回顾与总结,特此先简单倒腾了一下博客,使之美观一些,再进行总结.本篇博客先是对交叉熵损失函数进行一个简单的总结. 2. 交叉熵的来源 2.1.信息量 交叉熵是信息论中的一个概念,要想了解交叉熵的本质,需要先从最基本的概念讲起.我们先来看看什么是信息量: 事件A:巴西队进入了2018世界杯决赛圈. 事

一.介绍 CTR预估全称是Click Through Rate,就是展示给用户的广告或者商品,估计用户点击的概率.公司规模较大的时候,CTR直接影响的价值在数十亿美元的级别.广告支付一个非常流行的模型就是CPC(cost-per-click),就是按照用户的点击来付钱.那么准确的进行CTR预估,展现给用户他们最可能点击的广告就非常重要了. 传统的CTR预估模型需要大量的特征工程,耗时耗力:引入DNN之后,依靠神经网络强大的学习能力,可以一定程度上实现自动学习特征组合.但是DNN的缺点在于隐式的学

之前做手写数字识别时,接触到softmax网络,知道其是全连接层,但没有搞清楚它的实现方式,今天学习Alexnet网络,又接触到了softmax,果断仔细研究研究,有了softmax,损失函数自然不可少.一起学习记录一下. 主要参考的博文:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 侵删! 先讲softmax. softmax是一个全连接层,功能是将卷积神经网络计算后的多个神经元输出,映射到(0,1)区间,给出每种分类的概率情

Description 聪聪和可可是兄弟俩,他们俩经常为了一些琐事打起来,例如家中只剩下最后一根冰棍而两人都想吃.两个人都想玩儿电脑(可是他们家只有一台电脑)……遇到这种问题,一般情况下石头剪刀布就好了,可是他们已经玩儿腻了这种低智商的游戏.他们的爸爸快被他们的争吵烦死了,所以他发明了一个新游戏:由爸爸在纸上画n个“点”,并用n-1条“边”把这n个“点”恰好连通(其实这就是一棵树).并且每条“边”上都有一个数.接下来由聪聪和可可分别随即选一个点(当然他们选点时是看不到这棵树的),如果两个点之间所

  create proc pr_zhanglei_test1 /*功能描述: 根据t_zhanglei_test1中perc设置的概率,取到相应数据old_id */ as declare @percent_total int, @max_id int, @min_id int create table #t_zhanglei_temp --临时表存储变化表t_zhanglei_test1中total>0的数据 (id ,) not null, old_id int not null, nam

3143: [Hnoi2013]游走 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2264  Solved: 987[Submit][Status][Discuss] Description 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数

3270: 博物馆 Time Limit: 30 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 292  Solved: 158[Submit][Status][Discuss] Description 有一天Petya和他的朋友Vasya在进行他们众多旅行中的一次旅行,他们决定去参观一座城堡博物馆.这座博物馆有着特别的样式.它包含由m条走廊连接的n间房间,并且满足可以从任何一间房间到任何一间别的房间. 两个人在博物馆里逛了一会儿后两人决定分头行动,去看各自感兴趣的艺术品.他

训练指南P327 题意:36张牌分成9堆, 每堆4张牌.每次拿走某两堆顶部的牌,但需要点数相同.如果出现多种拿法则等概率的随机拿. 如果最后拿完所有的牌则游戏成功,求成功的概率. 开个9维数组表示每一堆的状态,模拟搜索一下 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; ; char s[Max][Max];

--功能说明:统计每个人的平均分数,新字段[AVG_Score]根据PersonID链接到原表[tbiz_AssScore]上 SELECT [ID] ,[ProjectID] ,[PersonID] ,[PersonName] ,[RelationID] ,[RelationName] ,[SortNum] ,[Score] ,X.AVG_Score FROM [tbiz_AssScore] A CROSS APPLY ( SELECT AVG([Score]) AVG_Score FROM

caffe机器学习环境搭建及python接口编译参见我的上一篇博客:机器学习caffe环境搭建--redhat7.1和caffe的python接口编译 1.运行caffe图片分类器python接口 还是假设caffe的源码下载的路径为:/code,那么有这么个文件/code/caffe/python/classify.py,它是caffe团队提供的一个python实现的图片分类器的接口.运行该接口有两个必须参数,一个是你要操作的图片,另一个就是保存运行结果的文件.但是该接口需要简单修改才能运行,