我正在使用 PyTorch 使用 REINFORCE 算法。我注意到我使用 Softmax 的简单网络的批量推理/预测总和不为 1（甚
我有一个带有 LSTM 的分类 (Keras)，用于将 4 个属性标记为 2 个类（安全和不安全）的数据集。将 sigmoid 放
我是 Python 和学习神经网络的新手。我有一个训练有素的 3 层前馈神经网络，隐藏层有 2 个神经元，输出
<pre><code>class GCN:
def __init__(self,alpha,adj,feature,hiddenlayer_neurons,output_layer_neurons):
self.alpha=alpha
self.adj=adj
我正在使用 keras 库制作网络。
假设我有二维矩阵
[ 0 0 1 2
0 1 2 5
1 0 0 1 ]
我想
原论文中说，之所以需要对scaled self-attention进行scale，是因为“点积的量级变大了，把softmax函数推到了
我正在尝试根据某些属性（例如前卫形式与圆形形式）对几何形状进行分类。
我的网络输出<strong>总是</
我用网上的一些教程实现了一个用于图像分类的CNN，发现了softmax的这个功能，没看懂
<pre><code>score = t
<strong>目标：</strong>
我想在 Python 中实现一个 <strong>softmax 函数</strong>，以便对其进行优化。
<
从我的 LSTM 模型进行预测时，我收到错误 :: AttributeError: 'LSTMClassifier' object has no attribute 'log_softmax'。谁能
我正在尝试在 MNIST 数字数据集上实现 softmax 回归。我正在使用批量 GD，因此成本应该会逐渐下降。这是
PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度用法 在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算 关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE 示例: # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.autograd as autograd from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import nu
softmax及python实现过程解析 相对于自适应神经网络.感知器,softmax巧妙低使用简单的方法来实现多分类问题. 功能上,完成从N维向量到M维向量的映射 输出的结果范围是[0, 1],对于一个sample的结果所有输出总和等于1 输出结果,可以隐含地表达该类别的概率 softmax的损失函数是采用了多分类问题中常见的交叉熵,注意经常有2个表达的形式 经典的交叉熵形式:L=-sum(y_right * log(y_pred)), 具体 简单版本是: L = -Log(y_pred),具体 这两个版本在求导过程有点不同,但是结果
所以,我正在建立一个完全卷积网络(FCN),基于Marvin Teichmann's tensorflow-fcn我的输入图像数据暂时是750x750x3 RGB图像.在通过网络运行后,我使用shape [batch_size,750,750,2]的logits进行损失计算.这是一个二进制分类 - 我这里有两个类,[0,1]在我的标签中(形状[batch_s
