cs231n softmax
时间: 2023-08-24 09:08:46 浏览: 72
CS231n是斯坦福大学的一门计算机视觉课程,softmax是其中一个非常重要的概念。softmax是用于分类问题中的一种激活函数,它将一个k维的向量压缩到一个k维的概率分布上。softmax函数的公式为:$softmax(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{k} e^{z_j}}$,其中$z_i$表示第i个元素的得分。softmax函数可以将得分转化为概率,从而方便我们进行分类问题的处理。在深度学习中,softmax函数通常与交叉熵损失函数一起使用,用于训练分类模型。
相关问题
cs231n assignment1 softmax
cs231n作业1中的softmax部分是用于分类问题的一种激活函数。它将输入的向量转换为概率分布,使得每个元素都表示该类别的概率。在作业中,我们需要实现softmax函数的前向传播和反向传播,并使用它来训练一个简单的神经网络来分类CIFAR-10数据集中的图像。
cs231n注意力机制
注意力机制在自然语言处理中是一种重要的方法,其核心思想是在解码时,将解码器与编码器每一步的输出直接连接,并引入权重来关注编码器特定位置上的输出。这样可以利用源句子每个位置上的信息,并且获得关注句子特定部分的能力。具体实现方法是,在解码时将当前时刻的隐状态和编码器每一步的输出进行内积运算,得到每个位置的注意力分数,再经过softmax函数归一化得到最终的注意力分数。将这些分数作为权重,对编码器各个位置上的特征进行加权求和,得到最终的注意力输出,然后将该输出向量与解码器的隐状态向量进行拼接,用于预测词汇。通过这样的操作,注意力机制可以提高翻译效果并解决源句子中信息集中的问题。
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