卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解 / 开普饭

像下山一样,找到损失函数的最低点. 毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术.所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事. 为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图 ...

上周我们讲到,在进行NNLM训练时,能够得到副产品,词向量.本文介绍一种专门用于词向量制备的方法:word2vec,利用它能够高效的训练出词向量. 作者&编辑 | 小Dream哥 1 word ...

选择"星标"公众号重磅干货,第一时间送达! 前言如今,深度学习炙手可热,deep learning在图像处理领域已经取得了长足的进展.随着Google发布word2vec, ...

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 苏剑林单位 | 追一科技研究方向 | NLP.神经网络我们知道,线性回归是比较简单的问题,它存在解析解,而它的变体逻辑回归(Logistic Reg ...

7 往期视频 softmax loss和交叉熵有什么关系? 想必大家也都听过熵这个概念,也都知道softmax以及softmax loss这个概念,那么它们两个有什么区别和联系呢? 作者/编辑言有三 ...

一.概念区别 1. 均方差损失函数(MSE) 简单来说,均方误差(MSE)的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值 2. Cross-entropy(交叉熵损失函数) ...

刚在学习深度学习的时候,对卷积神经网络还比较模糊,后来发现一位黄海广老师的卷积神经网络课件,带很多动画,把卷积神经网络讲得很清楚.值得推荐. 文末提供原版的ppt的下载方式,ppt效果见下图: 下载方 ...

转载于 :OpenCV学堂图像特征传统的图像特征提取(特征工程)主要是基于各种先验模型,通过提取图像关键点.生成描述子特征数据.进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检 ...

在信号处理中,有时需要测量信号某些特征(例如峰)之间的水平距离. 一个很好的例子就是解释心电图(ECG),这在很大程度上取决于测量距离. 我们将考虑下图中只有两个峰的平滑信号的一个样例. 解决这个问题 ...

在深度学习的知识宝库中,除了前面文章中介绍的RNN,还有一个重要的分支:卷积神经网络(CNN),其广泛应用于视觉,视频等二维或者多维的图像领域.卷积网络具有深度,可并行等多种特性,这种技术是否可以应用 ...

转载于 :极市平台作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉等领域上取得了当前最好的效果. 1998 年,Yann L ...

编者按: 深度学习算法已被证明是图像与视频处理的强大工具,广泛应用于国防安全之中.在海洋环境中,光电传感器数据与人类智能技术的融合对于应对安全问题具有重要作用.例如,态势感知可以通过一个自动系统来增强 ...

作者:刘芳编审:王新凯.寇建超排版:王落尘作为对人类健康造成最重大威胁的疾病之一,癌症一直是各国科学家们重点研究的对象.据世界卫生组织国际癌症研究署(IAR)发布的全球最新癌症预估数据显示,20 ...

关于CNN, 第1部分:卷积神经网络的介绍 CNN是什么?:它们如何工作,以及如何在Python中从头开始构建一个CNN. 在过去的几年里,卷积神经网络(CNN)引起了人们的广泛关注,尤其是因为它彻底 ...

一直以来,为让大家更好地了解学界业界优秀的论文和工作,极市已邀请了超过90位技术大咖嘉宾,并完成了77期极市线上直播分享.往期分享请前往bbs.cvmart.net/topics/149或直接阅读原文 ...

卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解