交叉熵损失函数公式

金融时间序列分析（Yahoo Finance API实战）

这里写目录标题金融时间序列分析（YahooFinanceAPI实战）1.引言2.项目背景与意义3.数据集介绍4.GPU加速在数据处理中的应用5.交互式GUI设计与加速处理6.系统整体架构7.数学公式与指标计算
闲人编程·2025-03-17 06:24

洛谷-P5534 【XR-3】等差数列

递推公式："a[i]=a[i-1]+d;"。最后从1到n累加，输出。
兔子递归·2025-03-17 06:24

支持向量机 (SVM) 算法详解

本文将详细讲解SVM的原理、数学公式、应用场景及其在Python中的实现。什么是支持向量机？支持向量机的目标是找到一个最佳的决策边界（或称超平面）来最大限度地分隔不同类别的数据点。
sssugarr·2025-03-17 05:17

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

代码随想录 Day 44 | 【第九章 动态规划part 07】198.打家劫舍、213.打家劫舍II、337.打家劫舍III

（2）递推公式：两种状态偷/不偷，偷第i个房间（dp[i-2]+dp[i]），不
Accept17·2025-03-16 18:58

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。
嘉羽很烦·2025-03-16 18:55

通达信资金净流入公式_资金副图指标通达信指标公式源码

资金副图指标源码：超B:=L2_AMO(0,2)/10000.0;大B:=L2_AMO(1,2)/10000.0;中B:=L2_AMO(2,2)/10000.0;小B:=L2_AMO(3,2)/10000.0;超S:=L2_AMO(0,3)/10000.0;大S:=L2_AMO(1,3)/10000.0;中S:=L2_AMO(2,3)/10000.0;小S:=L2_AMO(3,3)/10000.0
罗博深·2025-03-16 12:40

数学 ：矩阵

转置矩阵3.旋转矩阵小结【全文大纲】:https://blog.csdn.net/Engineer_LU/article/details/135149485前言在许多应用场合下，我们都需要用矩阵来表示公式
极客 - L U·2025-03-16 11:06

【论文阅读方法】沐神课程：如何读论文

titleabstractintroductionmethodexperienceconclusion三明治论文阅读法第一遍：海选title+abstract+conclusion——确定要不要读第二遍：精读对整个文章过一遍，知道每一块在做什么可以从标题开始读到最后，注意不用咬文嚼字，不要太细节，公式
晴空对晚照·2025-03-16 09:53

self-attention为什么要除以根号d_k

self-attention的公式为attention(Q,K,V)=Softmax(QKdk)Vattention(Q,K,V)=Softmax(\frac{QK}{\sqrt{d_{k}}})Vattention
想念@思恋·2025-03-16 09:22

【matlab代码】基于RSSI的wifi定位例程（三维空间，自适应基站的数量）

程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog⁡10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS
MATLAB卡尔曼·2025-03-16 06:03

SDN架构解密：控制面如何“指挥”万亿级网络？ ——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析

文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图，力求呈现技术细节与实战价值。
不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣!
燃灯工作室·2025-03-15 23:43

模型可解释性：基于因果推理的反事实生成与决策可视化

1.技术原理与数学公式1.1因果推理基础结构方程模型（SEM）：X=fX(PaX,UX)X=f_X(Pa_X,U_X)X=fX(PaX,UX)其中PaXPa_XPaX为父节点集合，UXU_XUX为外生变量反事实定义
燃灯工作室·2025-03-15 23:43

自动化特征选择：基于模型重要性的递归消除原理与实战指南

一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除（RFE）核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi
燃灯工作室·2025-03-15 23:42

推理流水线DAG调度：多模型组合执行优化方案

一、技术原理与数学模型1.1DAG调度核心公式设推理流水线由n个模型节点组成，定义：V={v1,v2,...,vn}V=\{v_1,v_2,...,v_n\}V={v1,v2,...,vn}为节点集合E
燃灯工作室·2025-03-15 23:12

边缘设备模型量化部署：TFLite INT8校准实现细节深度解析

一、技术原理与数学公式INT8量化的核心是通过线性映射将浮点数值范围（[-max,max]）映射到8位整数范围（[-128,127]）。
燃灯工作室·2025-03-15 23:42

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t
燃灯工作室·2025-03-15 23:12

深度解析A/B测试中的哈希分桶策略：从原理到实战的流量分层方案

一、技术原理与数学基础1.1哈希分桶的核心机制核心公式：桶编号=Hash(用户ID+实验层种子)modN基于**双重哈希（DoubleHashing）**实现流量的完全正交切割：{∀u∈U,Layerij
燃灯工作室·2025-03-15 23:42

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

1.计算公式Cohen’sKappa计算方式如下：[\kappa=\frac{p_o-p_e}{1-p_e}]其中：(p_o)（ObservedAgreement）：观察到的一致性，即两个标注者给出相同标签
大霸王龙·2025-03-15 19:09

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。
yuanpan·2025-03-15 16:52

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。
湫怿·2025-03-15 16:19

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

计算方式：FPS可以通过以下公式计算：
asdfg1258963·2025-03-15 16:47

准确率（Precision）和召回率（Recall）

计算公式：Precision=TPTP+FP\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}Precision=TP+FPTP其中：TP（TruePositive
asdfg1258963·2025-03-15 16:47

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。
yuanpan·2025-03-15 15:45

零基础小白如何系统学习Spring Boot

类/对象/集合/异常处理）✅Maven/Gradle：理解依赖管理工具的基本使用（pom.xml配置）✅HTTP协议：了解RESTfulAPI设计理念（GET/POST/PUT/DELETE）环境要求公式环境要求公式环境要求公式推荐配置
Victoria Zhu·2025-03-15 13:21

【动态规划1】

力扣509.斐波那契数链接:link思路这是一道经典的动态规划DP题，做动态有5步：1.确定dp[i]含义，表示第i个数的斐波那契数值是dp[i]2.dp数组初始化3.确定递推公式4.确定遍历顺序，从递推公式可以知道
m0_46150269·2025-03-15 08:40

离散数学-万字课堂笔记-期末考试-考研复习-北航离散数学1

第一章逻辑语言1.1逻辑运算1.2命题逻辑合式公式1.3谓词逻辑合式公式1.4自然语言命题第二章命题逻辑语义2.1命题合式公式语义2.2推论式与等价式的语义2.3变换合式公式的语义2.4命题公式范式2.5
桃木山人·2025-03-15 06:19

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

过程：通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数（例如学习率、批量大小等），以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
AI Echoes·2025-03-15 05:38

10个工具让你秒变数字艺术家，小白也能画出百万点赞神图

一、新手必看：3步出神图的核心心法1.咒语炼金术（Prompt魔法公式）#万能结构：画风+主体+细节+神级后缀"8kCG,(赛博朋克美少女:1.3),霓虹机械臂,雨夜东京街景,宫崎骏风格--ar16:9
ivwdcwso·2025-03-15 01:38

解读Layout Method of Met Mast Based on Macro Zoning and Micro Quantitative Siting in a Wind Farm

目录1.风电场气象塔布局方法流程图（简略）内容细化2.风电场气象塔布局方法详细流程图（详细）核心算法和公式详解2.2解读流程（深入浅出）第一阶段：把大风电场分成几个小区域1.看看风在哪里吹得不一样️2.
赵孝正·2025-03-15 00:02

【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务

torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数，通常用于多分类任务和计算交叉熵损失
彬彬侠·2025-03-14 23:54

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异
彬彬侠·2025-03-14 23:24

数学中常用的求导数的公式汇总

一、基本求导公式常数函数的导数ddx[c]=0\frac{d}{dx}[c]=0dxd[c]=0其中ccc是常数。
彬彬侠·2025-03-14 23:54

笔记:代码随想录算法训练营day39:LeetCode 198.打家劫舍,213.打家劫舍II,337.打家劫舍III

学习资料:代码随想录198.打家劫舍力扣题目链接思路：有点像贪心，是一个不断比较取最大路径的思路定义：偷到下标为i的这家，能偷到的最大值递推公式：选当前这家偷能得到的钱和不偷当前这家的钱作比较，选能偷到的最大金额
jingjingjing1111·2025-03-14 18:07

推理大模型：技术解析与未来趋势全景

1.推理大模型的定义推理大模型（ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明
时光旅人01号·2025-03-14 15:10

十种处理权重矩阵的方法及数学公式

公式：对于权重向量w\mathbf{w}w，归一化后的权重w′\mathbf{w}'w′为：w′=w∥w∥\mathbf{w}'=\frac{\mathbf{w}}{\|\mathbf{w}\|}w′=
阳光明媚大男孩·2025-03-14 13:26

GAN生成对抗网络小记

1.GAN的数学公式1.1生成
文弱_书生·2025-03-14 11:38

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

与GBDT相比，XGBoost在目标函数中融合了损失函数（衡量预测误差）和正则化项（约束树结构与叶子权重），形成结构风险最小化框架，从而提升泛
彩旗工作室·2025-03-14 11:36

新科研神器！这回读英文论文真跟读中文没两样了

原文长这样：不仅译文流畅，公式图表也丝毫不乱，原模原样清晰美观不说，各种图注表头该翻译也都能翻译到位。
·2025-03-14 08:44

深度学习之优化器Optimizer介绍

优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。
yueguang8·2025-03-14 08:19

深度学习 常见优化器

基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式
Humingway·2025-03-14 07:13

Excel 基础知识-操作手册2

公式：=VLOOKUP(123,A2:B100,2,FALSE)这将在A2
数据牧马人·2025-03-14 07:38

笔记：代码随想录算法训练营第35天： 01背包问题 二维、 01背包问题 一维 、LeetCode416. 分割等和子集

学习资料：代码随想录这一块儿学得挺痛苦注：文中含大模型生成内容动态规划：01背包理论基础卡码网第46题思路：五部曲定义：dp[i][j]为第i个物品背包容量为j，能装下的最大价值递推公式：dp[i][j
jingjingjing1111·2025-03-14 07:08

《数据分析学习进阶：如何用Tableau和Power BI提升可视化能力？》

我的500小时逆袭实操手册》写在前面：被Excel支配的恐惧2019年寒冬，作为某互联网大厂HR的我，正在经历职业生涯最魔幻的场景——凌晨两点，会议室里飘着六盒冷掉的饺子，我和同事盯着满屏VLOOKUP公式的
·2025-03-13 19:56

PID 控制的通俗理解

我尽量用通俗的语言和例子来解释PID控制，避免使用复杂的公式。PID控制的通俗理解PID控制就像你在开车时控制车速的过程。假设你想把车速保持在60km/h，但路上有上坡、下坡、风阻等各种干扰因素。
杨航 AI·2025-03-13 18:46

Kissat学习笔记

Kissat学习笔记前言SAT（BooleanSatisfiabilityProblem）是一个NP完全问题，在IC前端设计中，SAT验证是一个重要环节，它要求判定一个布尔公式是否存在一组变量赋值使其为真
柯尼塞格475·2025-03-13 17:05

模型训练和推理

训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode()或withtorch.no_grad()训练阶段必须开启梯度计算：要计算loss（损失函数
一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

专栏目录：YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne
Limiiiing·2025-03-13 06:14

详细解释交叉熵损失函数（面试题200合集）

非常抱歉，我在之前的回答中确实没有严格遵循您指定的公式格式要求。感谢您的提醒！以下是修正后的版本，我将确保：内联公式使用$...$表示，例如a+b=ca+b=ca+b=c，嵌入在文本中。
快撑死的鱼·2025-03-13 05:00
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