Публикации по теме 'softmax'
Распознавание предметов моды с помощью логистической регрессии. Реализация базового изображения с несколькими классами…
 Предоставленный набор данных содержит экземпляры 10 предметов одежды, каждый из которых идентифицируется числовым ярлыком (от 0 до 9). 
   
 Пример изображения ботильонов примерно такой 
   
  Проблема и процесс построения модели:  
 Поскольку логистическая регрессия является бинарным классификатором, идея состоит в том, чтобы решить эту проблему как серию задач бинарной классификации.  Набор данных модного поезда должен быть обучен с использованием модели логистической регрессии, которая..
        Понимание Софтмакс
 Softmax часто используется в машинном обучении.  Можете ли вы объяснить функцию своими словами?  Вот что я заметил при использовании. 
   
 Softmax — это функция, которая вычисляет доли чисел нелинейным способом.  См. рисунок 1. Например, если у вас есть три числа [1, 1, 8], то он вычисляет [e¹, e¹, e⁸] и вычисляет каждую дробь (см. C).  Хорошо, теперь в чем отличие от обычного расчета дроби? 
 Есть две особенности: 
  Затронут большим выбросом (например, наиболее значимое число больше..
        Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
   
 BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. 
 Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
                            Как проанализировать работу вашего классификатора?
 Не всегда просто знать, какие показатели использовать 
   
 С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор.  Но как только вы закончите..
                            Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
  Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)  
 Автор :  Бар Лайт  
 Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
                            Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
   
  Как вы сегодня, ребята?  
 В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте.  Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом.  Потому что..
                            Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
   
 Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB?  Это то, что исследует это приложение. 
 В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
                            Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
  Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.  
 Оглавление 
  Глоссарий  
  I.  Новый пакет  
 1.1 советы по инициализации..
                            Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
   
  Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.  
 Привет, энтузиасты данных!  Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
                             
                             
                             
                                                                     
                                                                     
                                                                    