1、Java内存模型Java虚拟机在执行程序时把它管理的内存分为若干数据区域，这些数据区域分布情况如下图所示：程序计数器：一块较小内存区域，指向当前所执行的字节码。如果线程正在执行一个Java方法，这个计数器记录正在执行的虚拟机字节码指令的地址，如果执行的是Native方法，这个计算器值为空。Java虚拟机栈：线程私有的，其生命周期和线程一致，每个方法执行时都会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作
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2023-11-27 11:36:53
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# Java实现Softmax
在机器学习中，Softmax是一种常用的归一化函数，它将一组任意实数的输入转换为范围在0和1之间的实数，并且这些实数的总和为1。Softmax函数通常用于多分类问题中，用于将输出映射到概率分布。
本文将介绍如何使用Java实现Softmax函数，并提供代码示例。
## Softmax函数的定义
Softmax函数的定义如下：
原创
2024-09-02 05:22:19
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逻辑回归神经网络实现手写数字识别如果更习惯看Jupyter的形式，请戳Gitthub_逻辑回归softmax神经网络实现手写数字识别.ipynb1 - 导入模块import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from ld_mnist import load_digits
%matplotlib
原创
2021-04-30 18:13:09
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# -*-coding: utf-8 -*- import tensorflow as tfimport numpy as np def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值 row_max = x.max(axis=axis) # 每行元素都需要减去对应的最大值，否则求exp(x)会溢出，导致inf情况 row_max=row_max.reshape(-1, 1) x = x - row_max # 计算e的指数次幂
原创
2023-01-13 09:06:58
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## Python实现Softmax函数
### 简介
Softmax函数是一种常用的多分类器激活函数，它能够将一个K维的向量映射到一个概率分布上，常用于神经网络中输出层的计算。在本文中，我们将介绍如何使用Python来实现Softmax函数。
### 实现步骤
下面是实现Softmax函数的步骤及相应代码：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|-------
原创
2024-04-28 11:40:53
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概述在讲述梯度下降算法之前，我们先需要了解一下导数(derivative)、偏导数(partial derivative)和方向导数(directional derivative)，然后我们看看梯度下降法(Gradient Descent)，了解为什么在优化问题中使用梯度下降法来优化目标函数。导数一张关于导数和微分的图：导数定义如下：反映的是函数y=f(x)在某一点处沿x轴正方向的变化率。再强调一
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2024-05-07 13:45:17
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慢特征分析(Slow Feature Analysis，SFA)内容较多且枯燥，建议耐心理解，放上冰冰降降温。点击： 这里有相应的SFA算法的程序 可供参考。1 Introduction慢特征分析(Slow Feature Analysis，SFA)，一种无监督降维方法，被用来学习过程监控的时间相关表示。SFA不仅可以通过监测稳态分布来检测与运行条件的偏差，还可以根据时间分布来识别过程的动态异常。
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2024-07-08 11:51:13
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一 模块介绍一个模块就是一个包含了一组功能的python文件,比如spam.py，模块名为spam，可以通过import spam使用。在python中，模块的使用方式都是一样的，但其实细说的话，模块可以分为四个通用类别： 1 使用python编写的.py文件 2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展 3 把一系列模块组织到一起的文件夹（注：文件夹下有一个__init__.py文件，该
# 实现 Java softmax
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 定义输入向量 |
| 步骤 2 | 计算指数函数 |
| 步骤 3 | 计算指数和 |
| 步骤 4 | 计算 softmax |
| 步骤 5 | 输出结果 |
## 代码实现
### 步骤 1：定义输入向量
首先，我们需要定义输入向量，即包含待计算 softmax
原创
2023-08-11 12:14:03
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1 前言在 上一篇文章 中笔者介绍了如何通过Tensorflow来实现线性回归。在接下来的这篇文章中，笔者将会以Fashion MNIST数据集为例来介绍如何用Tensorflow实现一个Softmax多分类模型。在这篇文章中，我们会开始慢
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2021-12-28 16:08:55
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1 前言在 上一篇文章 中笔者介绍了如何通过Tensorflow来实现线性回归。在接下
原创
2022-01-18 09:57:29
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Python实现softmax函数：PS：为了避免求exp(x)出现溢出的情况，一般需要减去
原创
2022-08-24 17:14:27
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数字格式化在Java中没有格式化的数据遵循以下原则：如果数据绝对值大于0.001并且小于10000000，Java将以常规小数形式表示。如果数据绝对值小于0.001并且小于10000000，使用科学记数法表示Java主要对浮点型数据进行数字格式化操作，其中浮点型数据包括double型和float型数据，在Java中使用java.text.DecimalFormat格式化数字，这里着重讲Decima
1. Logistic回归简介Logistic回归是解决二分类问题的分类算法。假设有个训练样本，对于Logistic回归，其输入特征为：，类标记为：，假设函数为Sigmoid函数：其中，模型的参数为，需要通过最小化损失函数得到，模型的损失函数为：此时，可以通过梯度下降法对其进行求解，其梯度为：而：因此，梯度的公式为：根据梯度下降法，得到如下的更新公式：2. Softmax回归2.1. Softma
原创
2023-06-14 18:08:53
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review先回顾一下在基本线性可分情况下的SVM模型：分类svm模型中要让训练集中的各个样本点尽量远离自己类别一侧的支持向量。其实回归模型也沿用了最大间隔分类器的思想。误差函数对于回归模型，优化目标函数和分类模型保持一致，依然是，但是约束条件不同。我们知道回归模型的目标是让训练集中的每个样本点，尽量拟合到一个线性模型上。对于一般的回归模型，我们是用均方误差作为损失函数的，但SVM不是这样定义损失
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2024-05-27 14:02:41
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Table of Contents 1 SoftMax回归概述1.1 标签编码1.2 算法思路2 SoftMax的损失函数及其优化2.1 损失函数2.2 损失函数的求导3 Softmax实现3.1 图片数据集3.2 sklearn实现3.3 python从零实现3.4 使用pytorch的实现 So ...
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2021-10-13 16:24:00
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Pytorch中分类loss总结近期在学习pytorch时，发现分类算法在输出时不写激活层如softmax激活/sigmoid激活。并且pytorch文档中除了softmax激活/sigmoid激活外，还有logsoftmax/logsigmoid。以及torch的loss函数会把激活和损失计算都整合到一起计算，给的解释是为了获得更好的数值稳定性。为了弄清这一切，进行了以下探索。并将自己涉及的相关
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2024-09-06 12:08:45
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# 实现Java Softmax操作
## 1. 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 计算指数函数 |
| 2 | 计算指数函数的和 |
| 3 | 计算Softmax值 |
## 2. 具体操作
### 步骤1：计算指数函数
```java
// 创建一个double类型的数组存储输入数据
double[] input = {2.0, 1.0,
原创
2024-04-04 05:00:37
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