Translation of softmax into Russian
Noun
mathematics
- The final layer uses a softmax to produce class probabilities.В заключительном слое используется софтмакс, чтобы получить вероятности классов.
Adjective
mathematics
- The final softmax layer converts the network outputs into class probabilities.Заключительный softmax слой преобразует выходы сети в вероятности классов.
Synonyms and analogies of softmax in English
Examples of softmax in a sentence
Adjusting the temperature parameter in the softmax changed the distribution’s sharpness. We applied a softmax function to transform logits into interpretable probabilities. Their architecture includes a softmax classifier for the final decision stage.
Translations of "softmax" in Context ordered by category and frequency
In the case of binary classifications, the softmax activation function is not efficient.
В случае бинарной классификации, функции активации softmax не является эффективным.
Many layers of weights separated by non-linearities (sigmoid, tanh, relu + softmax and the cool new selu).
Многие слои весов разделены нелинейностями (sigmoid, tanh, relu + softmax и cool new selu).
Use softmax function as activation function
налы, например, функцией активации softmax
Further, we learned about the softmax function.
Прежде всего мы ознакомимся с функцией Softmax.
softmax: Examples and translations in context
Create a neural network with an output that has K>2 classes using softmax
Создавать нейронные сети с классами K>2 с помощью функции softmax
Also as a sidenote, the derivative of the softmax function is
налы, например, функцией активации softmax
We can definitely connect a few neurons together and if more than 1 fires, we could take the max (or softmax) and decide based on that.
Можно соединить несколько нейронов вместе и, если более одного нейрона активировано, решение принимается на основе применения операции мах (или softmax).
At the softmax, which denotes the network's ultimate prediction, the CCA distance for each group of generalizing and memorizing networks decreases substantially, as the networks in each separate group make similar predictions.
На softmax, который обозначает конечное предсказание сети, расстояние CCA для каждой группы обобщающих и запоминающих сетей существенно уменьшается, поскольку сети в каждой отдельной группе делают похожие прогнозы.
PixelRNNs have a very simple and stable training process (softmax loss) and currently give the best log likelihoods (that is, plausibility of the generated data).
PixelRNNs отличаются довольно простым и стабильным процессом обучения (softmax loss) и позволяют добиться самого высокого на сегодняшний день логарифмического правдоподобия (т.е. правдоподобия генерируемых данных).
This type of normalization is called softmax [Bridle, 1990].
Этот тип нормализации называется софтмакс (softmax) [Bridle, 1990].
See also: