softmax 3.6
CMU DLSys 课程笔记 2 - ML Refresher / Softmax Regression
CMU DLSys 课程笔记 2 - ML Refresher / Softmax Regression 本节 Slides | 本节课程视频 这一节课是对机器学习内容的一个复习，以 Softmax Regression 为例讲解一个典型的有监督机器学习案例的整个流程以及其中的各种概念。预期读者应当 ......
清华提出全新代理注意力范式：Softmax注意力与线性注意力的优雅融合
前言 来自清华大学的研究者提出了一种新的注意力范式——代理注意力 (Agent Attention)。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 ......
世微AP3266过EMC检测 4-40V 3.6VA 大功率同步降压恒流芯片LED车灯电源驱动线路图
产品描述 AP3266 是一款简单、内置功率管的同步降压恒流芯片，适用于4-40V输入的降压LED恒流驱动芯片。输出功率可达 40W，电流3.6A。AP3266 可通过调节 OVP 端口的分压电阻，设定输出空载电压 保护，避免高压 空载上电瞬间烧坏LED灯。AP3266工作频率固定在 130KHZ， ......
世微 AP5186 3.6-100V 三功能降压恒流LED驱动IC
产品描述 AP5186 是一款集成三功能的开关降压型 LED 恒流驱动器。通过电源的接通与关断可实现 功能之间的切换：100%全亮→25%暗亮→爆闪。 AP5186 内部还集成了 VDD 稳压管，过温保护电路，短路保护电路等，用少量的元器 件即可提供优良的系统可靠性。 AP5186 采用 SOT23 ......
机器学习-线性回归-softmax回归 做多分类-10
1. softmax回归 伯努利分布（0-1分布 二分类），我们采用Logistic回归（用sigmoid函数映射到 0-1之间 输出预测概率）建模。 那么我们应该如何处理多分类问题？（比如要进行邮件分类；预测病情属于哪一类等等）。对于这种多项式分布我们使用softmax回归建模。 什么是多项分布？ ......
[论文阅读] Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers
Pre title: Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers accepted: Arxiv 2023 paper: https://export.arxiv.org/abs/2309.08586 code: None 关键词：atten ......
最新版本——Hadoop3.3.6单机版完全部署指南
大家好，我是独孤风，大数据流动的作者。 本文基于最新的 Hadoop 3.3.6 的版本编写，带大家通过单机版充分了解 Apache Hadoop 的使用。本文更强调实践，实践是大数据学习的重要环节，也能在实践中对该技术有更深的理解，所以一些理论知识建议大家多阅读相关的书籍（都在资料包中）。 本文档 ......
3.6 queue 容器
3.6.1 queue 基本概念 概念：Queue是一种先进先出(First In First Out,FIFO)的数据结构，它有两个出口 队列容器允许从一端新增元素，从另一端移除元素 队列中只有队头和队尾才可以被外界使用，因此队列不允许有遍历行为 队列中进数据称为 入队 push 队列中出数据称为 ......
3.6 基于硬件的前瞻执行
3.6 基于硬件的前瞻执行 Tomasulo算法通过寄存器重命名、设置预留站和使用公共数据总线等方式，优化指令的并行执行，能够处理数据依赖，但在处理控制依赖时存在局限。如果存在分支带来的控制依赖，Tomasulo算法需要等待分支指令的执行结果，（或者不等待，但可能导致中断的不精确，乱序执行本身就会导 ......
3.6 Windows驱动开发：内核进程汇编与反汇编
在笔者上一篇文章`《内核MDL读写进程内存》`简单介绍了如何通过MDL映射的方式实现进程读写操作，本章将通过如上案例实现远程进程反汇编功能，此类功能也是ARK工具中最常见的功能之一，通常此类功能的实现分为两部分，内核部分只负责读写字节集，应用层部分则配合反汇编引擎对字节集进行解码，此处我们将运用`c... ......
适用批处理的softmax函数的输入矩阵为什么要转置
# 适用批输入的softmax函数 def Softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T # 为什么要转置 原因是N ......
CS231N Assignment1 softmax 笔记
完成了Softmax的损失函数，并实现解析梯度矢量化的表达式且使用数值梯度检查实现结果。使用验证集调整学习率和正则化强度，使用SGD优化损失函数，并可视化最终学习的权重。 ......
3.6位运算.
位运算分为位逻辑运算与移位运算(对应二进制位)： 含义 C++语言表示 规则 与运算 a&b 都为1时为1，反之为0。 或运算 a|b 两个数其中一个为1就为1，反之为0。 异或运算 a^b 两个数不同时结果为1，反之为0。 取反运算 ~a 对数值进行取反。 左移运算 a<<b 左移b位乘以2的b次 ......
pytorch(2) softmax回归
https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.4_softmax-regression ''' softmax 将未规范化的预测变换为非负数并且总和为1 我们首先对每个未规范化的预测求幂，这样可以保证输出非负。 ......
3.6 Java逻辑运算符（&&、||和!）
逻辑运算符把各个运算的关系表达式连接起来组成一个复杂的逻辑表达式，以判断程序中的表达式是否成立，判断的结果是 true 或 false。逻辑运算符是对布尔型变量进行运算，其结果也是布尔型，具体如表 1 所示。 表 1 逻辑运算符的用法、含义及实例 运算符用法含义说明实例结果 && a&&b 短路与 ......
Hadoop3.3.6 Shell命令操作
一、mkdir 创建文件夹通过命令hadoop fs -mkdir /cyw在hdfs中创建名为cyw的文件夹 二、moveFromLocal从本地剪切到hdfs中 这里将本地/home/input/movefromlocal文件剪切到hdfs的cyw文件夹下hadoop fs -moveFromL ......
Hadoop3.3.6配置历史服务器和日志
一、配置历史服务器 1.增加配置属性 Hadoop部署模式主要有3种：本地、伪分布式、完全分布式。云服务器只有一台所以我使用的是伪分布式模式部署的。要配置历史服务器只需修改mapred-site.xml文件。在里面增加如下配置。 <!-- 历史服务器端地址 --> <property> <name> ......
Ubuntu22系统部署Hadoop3.3.6环境
看boss有招大数据的讲师，好奇看了下，现在大学都讲大数据了，现在是越来越普及。昨天弄了一个云服务器部署了下Hadoop，虽然也是参考网上教程部署，但过程中还是出了不少问题。想着把部署过程完整记录下，所以我就把部署好的实例释放了又实例化了一台新的云服务器重新部署了下，如果是在我本地安装报错了还得重新 ......
使用卷积对fashion_mnist数据集进行softmax分类
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from torch.nn import functional as F batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_ ......
学习笔记415—激活函数(tanh、ReLU、softmax)
激活函数在神经网络中的作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。常用的激活函数有 sigmoid、 tanh、 relu、 softmax等。 1.1、sigmoid函数 sigmoid函数将输入变换为(0,1)上的输出。它将范 ......
【Odrive-3.6】极飞A12电机无感速度控制
效果演示视频：【Odrive-3.6】极飞A12电机无感速度控制 以下是我的电机配置和测试用的一些配置，有需要的可以参考一下：//无感模式配置，极飞A12电机，KV100odrv0.erase_configuration() //清除之前的配置，恢复默认配置odrv0.config.dc_bus_o ......
【机器学习】softmax回归
# Softmax Regression > (多标签分类)将多输入的分类值转化为\[0,1\]的概率分布，进而进行逻辑回归算法 > > softmax能将差距大的数值距离拉得更大，但是数值可能会溢出 ## Softmax Function ### 数学表达式 $$ a_j = \frac{e^{z ......
Attention机制竟有bug？Softmax是罪魁祸首，影响所有Transformer
前言 「大模型开发者，你们错了。」 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线! ......
softmax回归模型simple——pytroch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # PyTo ......
softmax回归模型——pytroch版
import torch from IPython import display from d2l import torch as d2l # from d2l.mxnet import Accumulator batch_size = 256 # 每次读256张图片,返回训练iter和测试iter ......
加入自定义块对fashion_mnist数据集进行softmax分类
在之前，我们实现了使用torch自带的层对fashion_mnist数据集进行分类。这次，我们加入一个自己实现的block，实现一个四层的多层感知机进行softmax分类，作为对“自定义块”的代码实现的一个练习。 我们设计的多层感知机是这样的：输入维度为784，在展平层过后，第一层为全连接层，输入输 ......
Batch Sampled Softmax logQ去偏
来自谷歌的论文《Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations》 参考： - [会议presentation](https://www.youtube.com/watch?v=O4cqDdtf ......