其中np.argmax(a, axis=0)的含义是a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i][3]中最大值的索引。 首先比较是a[0][0],a[0][1],a[0][2],a[0][3],可以得出最大值得下标为a[0][1] ,所以输出数组的第一个值为1. 然后比较的是a[0][0],a[1][1],a[2][2],a[3][3],,可以得出最大值得下标为a[1][2],
argmax函数来获取最大贝叶斯概率的值来构建模型。 2014年,Pinheiro, P. H., & Collobert, R.提出的用于场景标记的循环卷积神经网络中,也是使用argmax函数来根据给定图像,让神经网络预测标签。 2016年,Ma, L., Lu, Z., & Li, H.在提出的论文《Learning to Answer Questions from Image Using Convolutional ...
argmax函数来获取最大贝叶斯概率的值来构建模型。 2014年,Pinheiro, P. H., & Collobert, R. 提出的用于场景标记的循环卷积神经网络中,也是使用argmax函数来根据给定图像,让神经网络预测标签。 2016年,Ma, L., Lu, Z., & Li, H.在提出的论文《Learning to Answer Questions from Image Using Convolutional ...
argmax 函数的输出是其输入的一个子集,该子集包含输入的所有最大值。 举个例子,假设我们有一个函数 f(x) = x^2 + 3x - 4,我们想找到其在给定区间上的最大值。我们可以使用 argmax 函数来找到最大值所在的位置。 对于这个例子,我们可以将函数的导数设置为零,找到其极大值点,即 -b / 2a。 这个公式...
np.argmax(input,axis)和tf.argmax(input,axis)分别是numpy和TensorFlow底下的求最大值索引的方法,用法基本一致,只有默认情况下有细微差别,以及传入的值略有不同,分别是array和tensor。 说白了,是不同模块下的相同方法。。只是不同模块下,数据类型不一致而已。。
argmax是“argument maximum”的缩写，即返回使函数取得最大值的参数或索引。二、在计算机科学中的应用 在数组或矩阵的处理中，argmax函数用于找到数组中最大元素的索引位置。三、在具体场景中的应用 在机器学习领域，argmax常用于优化算法中确定梯度下降或上升的方向，以及分类任务中预测最可能的类别。
numpy中的argmax简而言之就是返回最大值的索引,当使用np.argmax(axis),这里方向axis的指定往往让人不理解。 简而言之:这里axis可以让我们从行、列、或者是深度方向来看一个高维数组。 二、代码实验 1、一维数组情况 简单一维情况,np.argmax()直接返回最大值的索引,不指定axis可以认为是将数组拉平之后寻找最大值...
结果= argmax(g(x)) argmax函数返回目标函数的一个或多个参数 ( arg ),该参数从目标函数返回最大 ( max ) 值。 考虑以下示例,其中g(x)计算为x值的平方,输入值 ( x ) 的域或范围限制为 1 到 5 之间的整数: g(1) = 1^2 = 1 g(2) = 2^2 = 4 ...
Argmax取最大值的梯度优化 Gumbel-Softmax是一种在深度学习中用于离散分布采样的技巧,它允许梯度通过采样操作传播,从而能够在训练过程中优化离散变量。这种方法有两个主要版本:软版本(Soft Gumbel-Softmax)和硬版本(Hard Gumbel-Softmax)。以下是对这两个版本的介绍。 硬(Hard Gumbel-Softmax) 硬版本的Gumbel-Soft...
或x的集合)。arg即argument，此处意为“自变量”。argmax的公式如下：对一个函数f(x)或一个映射f：X→Y ，当x取值范围为S的时候（也叫x∈S），argmax的结果是使得f(x)取得最大值的x点集。所以如果明确指出x∈S的话，则表示并非在所有f(x)的输入变量范围内进行最大结果值搜索。