- 当前热门话题：
Python softmax
-
本站为您提供最新、最全的softmax的Python教程、文档、代码、资源等相关内容，Python中文网技术交流社区同时还提供学习资源下载，
如：电子书、IDE编辑器软件、编程视频、代码规范标准、WEB开发、GUI、科学计算与人工智能等相关内容。
本文网址：https://www.cnpython.com/tags/349187
欢迎加入QQ群-->： 979659372
关于softmax 相关联的Python项目和问题：
最新问答
softmax应应用于哪个维度？
此代码：
%reset -f
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torch
my_softmax = ...
已阅读: n次
任务是获取pretrained cnn inceptionv3模型的每层输出。
例如，我向这个网络提供一个图像，我不仅想得到它的输出，而且想得到每一层（按层）的输出。
为了做到这一点，我必须知道每个 ...
已阅读: n次
当我使用这个随机生成器：^{}时，我一直得到：
ValueError: sum(pvals[:-1]) > 1.0
我总是传递这个softmax函数的输出：
^{pr2}$
除了现在我得到了这 ...
已阅读: n次
在Udacity's deep learning class中，y_i的软最大值只是指数除以整个y向量的指数之和：
其中，S(y_i)是y_i的softmax函数，e是指数函数，j是输入向量Y中的列 ...
已阅读: n次
我修改了scikit的BernoulliRBM类，学习使用softmax可见单元组。在这个过程中，我添加了一个额外的Numpy数组visible_config作为类属性，它在构造函数中初始化如下：
s ...
已阅读: n次
我今天收到警告，上面说
softmax_cross_entropy_with_logits (from tensorflow.python.ops.nn_ops) is deprecated a ...
已阅读: n次
我试图应用蒸馏的概念，基本上是为了训练一个新的更小的网络，使之与原来的网络一样，但计算量更少。
我有每个样本的softmax输出，而不是logits。
我的问题是，范畴交叉熵损失函数是如何实现的？
就 ...
已阅读: n次
在Keras中创建序列模型时，我知道您在第一层中提供了输入形状。该输入形状是否会生成一个隐式输入层？
例如，下面的模型显式地指定了2个密集层，但这实际上是一个包含3层的模型吗？3层由输入形状所暗示的一 ...
已阅读: n次
函数torch.nn.functional.softmax有两个参数：input和dim。根据它的文档，softmax操作应用于沿着指定的dim的所有input片，并将重新缩放它们，使元素位于(0, ...
已阅读: n次
![Tensorflow指定要求两个张量的形状匹配。左侧形状=[20]右侧形状=[48]](/media/tags/static/images/10.png)
我是一个紧张的人。我已经从deeppose的开源实现中训练了一个TensorFlow模型，现在必须对一组新的图像运行该模型。
模型是在大小为100 * 100的图像上训练的，因此我将新的图像集调整为相 ...
已阅读: n次
我只是遵循Tensorflow教程，在MacOS上用1个映像测试了inception3（我使用的是python3.6.4和Pycharm）。这是报告错误的部分。在
......
with tf.gf ...
已阅读: n次
我在看tensorflow API文档here。在tensorflow文档中，他们使用了一个名为logits的关键字。它是什么？在API文档中的许多方法中，它的编写方式如下
tf.nn.softmax ...
已阅读: n次
最新项目
SoftMax监控软件beta版
此包Python名称：softmax_monitoring_beta
目前版本： softmax_monitori ...
已阅读: n次
Keras自适应Softmax
[中文English]
安装
pip install keras-adaptive-softmax
用法
通常，AdaptiveEmbedding ...
已阅读: n次
这包括前馈和递归神经网络
功能
前馈和递归神经网络
包含logistic、tanh、relu、softmax神经元
标准损失函数（平方误差、交叉熵、稀疏性约束）
并支持自定义丢失功能
初始化权重的 ...
已阅读: n次
entmax映射及其丢失，softmax的一系列稀疏替代品。
此包Python名称：entmax
目前版本： entmax 1.0
...
已阅读: n次
