sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "softmax".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Pogosto skupaj z
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Če imamo problem klasifikacije z več razredi, uporabimo izhodno funkcijo softmax.
Zadnjemu dekodirniku sledita linearen sloj in sloj softmax, ki vrne verjetnostno porazdelitev izhodnih besed iz slovarja.
Za parametrizacijo p lahko vzamemo preslikavo softmax, ki vsako vrstico spremeni v stohastični vektor.
Za funkcijo aktivacije uporabi funkcijo softmax, ki pretvori stanje vsakega nevrona v verjetnost.
Za aktivacijsko funkcijo na notranjih nivojih smo uporabili relu, na zadnjem nivoju pa softmax.
Vrednost softmax funkcije yi (z) lahko interpretiramo kot verjetnost, da vzorec pripada i-temu razredu.
V kontekstnih vložitvah nizov znakov se v izhodni plasti dolgega kratkoročnega spomina uporabi funkcija aktivacije softmax.
V izhodnih plasteh se uporablja softmax funkcija za reševanje kategorizacijskih problemov, linearna funkcija za reševanje problemov regresije ter sigmoidna za binarne odločitve.
V delu poljubne matrike pretvorimo v stohastične z uporabo funkcije softmax.
Te vrednosti bomo kasneje pri učenju modela dodatno obdelali še s funkcijo softmax za izvedbo natančne napovedi.
Te ocene nato pretvorimo v log-verjetnosti s funkcijo log-softmax, ki vrne verjetnost žetona glede na trenutno stanje modela.
Spodnji del funkcije softmax normira k-dimenzionalni vektor števil.
Softmax se tu izvaja po posameznih stolpcih, torej neodvisno za vsak izhod.
Softmax obdrži le do tistega koraka najuspešnejši algoritem za uporabnika.
Softmax funkcija je tako pomembna za izhodne sloje modelov, ki morajo klasificirati vhode v več različnih razredov.
Softmax aktivacijsko funkcijo ponavadi uporabimo v izhodnem sloju nevronske mreže, da normiramo izhode v porazdelitev verjetnosti.
Segmentacija se nazadnje izvrši s softmax funkcijo, ki določi pripadnost voksla določenemu razredu.
S tem smo pridobili seznam vseh uteženih napovedi, vendar so te vrednosti še vedno v obliki softmax verjetnosti.
Rezultati teh linearnih slojev se združijo v vektor, ki se nato poda skozi softmax funkcijo, pri čemer najvišja vrednost predstavlja identiteto posameznika.
Rezultat softmax funkcije interpretiramo kot stopnjo gotovosti modela pri klasifikaciji zvezd.