softmax回归相关Python代码(未完待续)

softmax-splatting 这是softmax splatting运算符的参考实现，已在使用PyTorch的用于视频帧插值的Softmax splatting [1]中提出。 Softmax喷溅是一种有积极性的方法，可用于区分前向翘曲。它使用平移不变重要性度量来消除多个源像素映射到同一目标像素的情况的歧义。如果您要利用我们的工作，请引用我们的论文[1]。 设置 softmax喷溅是使用CuPy在CUDA中实现的，这就是为什么CuPy是必需的依赖项的原因。可以使用pip install cupy安装它，也可以使用CuPy存储库中概述的提供的二进制程序包之一进行pip install cupy 。 提供的示例脚本正在使用OpenCV加载和显示图像，以及读取提供的光流文件。安装适用于Python的OpenCV一种简单方法是使用pip install opencv-contrib-pyth

适用于本地化李沐大神d2l或其他教程的Fashion-MNIST数据

python softmax实现手写数字识别， deep learning 使用python TensorFlow实现

用softmax Regression模型解决线性可分问题，数据预处理问题，上采样，下采样，交叉验证等问题。

使用softmax 进行多分类，有py文件.html文件，ipynb文件。仅供参考学习。

MATLAB强化学习代码包，用于解决多臂赌机问题的softmax策略 "I thought what I'd do was I'd pretend I was one of those deaf-mutes, or should I?"

深度学习网络代码 是最基础的应用softmax来进行手写数字0-9识别的代码

利用python语言实现softmax regression, 代码清晰简单。

在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算 关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE 示例： # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.autograd as autograd from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import numpy as np # 对data求梯度, 用于反向传播 data = Variable(torc