交叉熵求导第11页

php 接口请求一次，controller调用了两次。

由于我这就是个小活儿，于是环境就是使用的nginx+fastcgi网上搜索了一圈，大多都是说跨域的option请求导致。可是我这里确实没有跨域，MD后面找到了解决方式，fastcgi请求超时导致。

jioulongzi·2023-11-04 08:22

11.2需求曲线，消费者剩余，成本函数，需求函数

每个具体情况下的投资效益平均产量函数是说已投入的L，每个L平均会增加多少产量边际技术替代率是说，K与L之间的替代率，在每个具体Q的情况下那就是得到由生产函数得到K与Q和L之间的关系，然后对L求偏导，就可以得到替代率函数问增减性，就接着求导劳动的边际产量函数的增减性

CQU_JIAKE·2023-11-04 06:48

怦然心动，激起你心中的爱恋

小时候的布莱斯对朱莉并无感觉，甚至因为朱莉的过分追求导致许多的同学嘲笑他，他对朱莉也心

若离1999·2023-11-03 20:07

整理近一年的机器学习面试题大全(知乎专栏同步更新)

image总结a.最小化KL散度其实就是在最小化分布之间的交叉熵b.许多作者使用术语“交叉熵’’特定表示伯努利或softmax分布的负对数似然，但那是用词不当的。

婉妃·2023-11-03 17:04

机器学习考试复习

文章目录绪论机器学习能干什么机器学习的发展神经网络发展有三次高峰手写字符识别国际象棋总结机器学习算法分类学习路线LinearRegression问题和模型模型表示损失函数符号表示优化损失函数解析式求导什么时候

三三三三三三外·2023-11-03 14:19

机器学习过程记录（二）之线性回归、梯度下降算法

线性回归的算法3.1梯度下降法3.2模型分析3.3损失函数（lostfunction）4.开发算法，让程序计算出m和b(y=mx+b)4.1简化模型4.2代码实现没那么容易4.3引入新的方法，mse对b进行求导

穿越前线·2023-11-03 14:01

自己动手实现一个深度学习算法——三、神经网络的学习

文章目录1.从数据中学习1）数据驱动2）训练数据和测试数据2.损失函数1)均方误差2)交叉熵误差3)mini-batch学习3.数值微分1）概念2）数值微分实现4.梯度1）实现2）梯度法3）梯度法实现4

千里之行起于足下·2023-11-03 08:50

Pytorch系列之——Pytorch的Tensor（张量）

张量其实就是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展：Tensor与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导，接下来先来看下

Despacito1006·2023-11-03 07:23

ArcFace Notes

若需要此变量反向求导，则一开始参与计算时该以variable出现。直接改动variable下的tensor（即variable.data)，则其改动在反传中无效。

万灵灵万·2023-11-03 04:28

人工智能基础_机器学习011_梯度下降概念_梯度下降步骤_函数与导函数求解最优解---人工智能工作笔记0051

正规的一个正态分布,还有我们的正规方程,他的这个x,是正规的,比如上面画的这个曲线,他的这个x,就是大于0的对吧,而现实生活中,我们x的值可能是各种各样的没有约束的,基于没有约束的,这个问题..我们来求导数

脑瓜凉·2023-11-02 22:56

Cross-Entropy Loss(多分类损失函数)

再用交叉熵损失函数来进行Loss的计算

???/cy·2023-11-02 10:50

基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

Mr.D学长·2023-11-02 09:17

Pytorch学习笔记--torch.autograd.Function的使用

目录1--前言2--代码实例2-1--e^x函数实现2-2--linear函数实现3--参考1--前言构建可连续求导的神经网络时，往往会继承nn.Module类，此时只需重写__init__和forward

晓晓纳兰容若·2023-11-02 06:25

3.13每日一题（分部积分求不定积分）

关键在于看出两类不同类型函数的乘积，要把三角和对数以外的凑到dx上，然后分部积分注：arctan根号x的求导为复合求导根号x分之一的原函数为2*根号x

今天会营业·2023-11-02 05:55

交叉熵损失的“替代品”：基于最优传输思想设计的分类损失函数EMO

©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|月之暗面研究方向|NLP、神经网络众所周知，分类任务的标准损失是交叉熵（CrossEntropy，等价于最大似然MLE，即MaximumLikelihoodEstimation

PaperWeekly·2023-11-02 05:58

通信原理第三章-随机过程

那你肯定有概率函数，我们取ξ（t）表示一个随机过程，他的分布函数记为F（x1，t1），求导得到概率密度函数。随机过程的数字特征：均值方差相关函数自相关函数都回去复习概率论。----------

Cherylzzx·2023-11-02 02:17

torch基本功能介绍

torch.autograd:提供Tensor所有操作的自动求导方法。torch.nn.functional:

空格为什么不行·2023-11-01 23:53

python request库用法_Python Requests库使用指南

你还将学习如何有效的使用requests，以及如何防止对外部服务的请求导致减慢应用程序的速度。在本教程中，你将学习如何:使用

weixin_39793708·2023-11-01 08:44

Python求逆矩阵_矩阵乘法_导数_偏导数_定积分_不定积分

np.transpose(A)#矩阵转置print(A.dot(T))#矩阵乘法B=np.array([[1,2,3],[2,2,1],[3,4,3]])print(np.linalg.inv(B))#矩阵求逆sympy求导数

忆灬凝·2023-11-01 06:07

笔记 | 梯度下降

是模型参数，x是输入变量（特征）该预测函数的损失函数（平方误差函数、代价函数）为其中，y是输出变量（目标），J(θ)是损失，注意这里（x,y）是已知样本，变量是θ参数目标：解出让J(θ)最小化的θ（直接求导

Limeym·2023-11-01 02:12

Hybrid-PSC：基于对比学习的混合网络，解决长尾图片分类 | CVPR 2021

论文提出新颖的混合网络用于解决长尾图片分类问题，该网络由用于图像特征学习的对比学习分支和用于分类器学习的交叉熵分支组成，在训练过程逐步将训练权重调整至分类器学习，达到更好的特征得出更好的分类器的思想。

VincentTeddy·2023-11-01 02:23

3.10每日一题（三角有理函数积分（三角函数加减乘除））

1、通过类型判别方法=>判断出为凑tanx2、加项减项拆+常用的积分公式注：tanx的导数是：cosx的平方分之一cosx的平方分之一=1+tanxarctanx的求导公式要记住

今天会营业·2023-10-31 21:51

RuntimeMethodSwizzling原理

RuntimeMethodSwizzling编程方式,也可以叫作AOP(Aspect-OrientedProgramming,面向切面编程),AOP可以解决OOP由于切面需求导致单一职责被破坏的问题,通过

童冀·2023-10-31 08:08

2021字节秋招算法岗面经——抖音推荐

2021字节秋招算法岗面经一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式LSTM解决了什么问题通用的提高模型泛化能力的方法

姜呆·2023-10-31 05:03

Sigmoid 与 Softmax 的区别

Sigmoid与Softmax的区别结论定义图例拓展：sigmoid、tanh求导sigmoid求导tanh求导参考：Multi-labelvs.Multi-classClassification:Sigmoidvs.Softmax

HLBayes·2023-10-30 22:41

【高等数学重点题型篇】——导数与微分

文章目录一、导数与微分的基本概念二、基本求导类型三、高阶导数一、导数与微分的基本概念求函数不可导点的思路不可导点共有以下几种情况无定义点不连续点连续点，但是左右两边导数不相等斜率为无穷大的点左右两边导数不相等的连续点

二土电子·2023-10-30 02:58

循环神经网络（RNN）

用数学公式可表达为：对于上图的循环神经网络，梯度反向传播的过程可表达为：在分别对和求导的过程中，与全连接神经网络不同的是：

Babyface Killer·2023-10-29 20:56

【深度学习-吴恩达】L1-3 浅层神经网络作业

L1深度学习概论3浅层神经网络作业链接：吴恩达《深度学习》-Heywhale.com0作业任务用1层隐藏层的神经网络分类二维数据目标：实现具有单个隐藏层的2分类神经网络使用具有非线性激活函数的神经元计算交叉熵损失实现前向和后向传播

JackSerin·2023-10-29 16:29

为什么使用交叉熵代替二次代价函数_Python机器学习中七种损失函数的科学指南...

作者|KHYATIMAHENDRU编译|CDA数据分析师损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码前言首先想象一下一个场景–你已经在给定的数据集上训练了一个机器学习模型，并且已经准备将其放在客户面前。但是，这个时候你应该如何确定该模型会给出最优的结果呢？是否有一种度量标准或技术可以帮助你快速评估数据集中的模型？当然有了—简单

weixin_39806413·2023-10-29 16:18

基于深度学习的行人属性辨识研究

您的关注是我创作的动力文章目录概要一、实验设计与结果分析3.1CACD数据集及图像预处理二、行人属性识别4.2系统开发环境4.3功能模块实现4.3.1图像采集模块结论概要本文提供了一个采用更多消耗函数方法的网络模式,将交叉熵损耗函数和经过修改的监控信息中心损失函数方法结合

01图灵科技·2023-10-29 10:48

DL Homework 3

给定训练集,将每个样本输入给前馈神经网络，得到网络输出为,其在数据集上的结构化风险为首先简单解释一下这堆话，结构化风险=经验风险+正则化项,经验风险为，对于函数我们大多数采取的为交叉熵函数，,正则化项为

熬夜患者·2023-10-29 10:53

前馈神经网络

1.2.2Relu函数2.基于前馈神经网络的二分类任务2.1数据集的构建2.2模型的构建2.2.1线性层算子2.2.2Logistic算子2.2.3层的串行组合2.3损失函数2.4模型优化2.4.1BP算法2.4.2交叉熵损失函数

熬夜患者·2023-10-29 10:20

读书笔记-增量学习-EEIL_End-to-End Incremental Learning

基于Distillation知识蒸馏从旧数据中提取代表性样本、Crossentropy交叉熵学习新数据。题目的End-to-End指的是能同时训练更新Classification分类器和代

谷粤狐·2023-10-29 00:16

【读书摘录】身体、空间与后现代性

>>正是身体的欲望和需求导致了尘世间的苦难和罪恶。>>灵魂的快乐足以压倒身体的满足。

火锅不加料·2023-10-28 22:04

Postman使用总结

collection当做一个项目工程同一个项目的接口测试请求全部放在一起批量执行接口请求（测试）的触发单位就是collection导出功能只支持导出整个collection，无法导出单个请求或者一整个子文件夹的请求导出

小杜℃·2023-10-28 19:58

2.21每日一题（隐函数求导+变上限积分求导）

求出来2、等式两边进行一阶求导，把一阶导函数（隐函数求导）求出来3、等式两边再次求导，把二阶导函数（隐函数求导）求出来注意：隐函数求导及变上限积分求导比较容易出错

今天会营业·2023-10-28 11:12

EasyPoi通过模板生成Excel文件

之前用easypoi实现过导出简单的excel文件，最近又有需求导出固定格式的excel文件，所以在网上搜索学习了一下，现将学会后写的demo记录一下方便以后回顾。

wl_Honest·2023-10-28 11:01

AM@分部积分原理和应用

文章目录abstract分部积分适用情形u,v的选取和口诀例分部积分和方程式求积分综合使用换元法和分部积分法定积分的分部积分公式abstract分部积分原理和应用分部积分利用函数乘积求导法则,得到的积分方法

xuchaoxin1375·2023-10-28 02:02

2.19每日一题（分段函数求定积分）

变上限积分的导数为f(x)1、先判断f(x)是否连续———>判断在分界点的值是否相等，相等则f(x)连续，则F(x）可导，且导数处处等于f(x)2、分界点不好验证，可以先验证分界点以外的点，让F(x)求导并判断

今天会营业·2023-10-27 21:28

38 深度学习（二）：tensorflow基础介绍

文章目录tensorflow基础介绍基础张量自定义损失函数自定义模型和激活函数图函数（略）自动求导机制自定义fittensorflow基础介绍基础张量importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspd

Micoreal·2023-10-27 20:13

人工智能数学基础——泰勒级数

泰勒展开：对于一个复杂的函数，如三角函数，指数函数，对数函数等，当我们在研究函数在某一点的性质时，对函数进行求导，积分，加减乘除等运算会让问题变得复杂，这是可以将复杂的函数用多项式函数代替，多项式具有易于计算的特点

我感觉。·2023-10-27 18:04

One of the differentiated Tensors appears to not have been used in the graph. Set allow_unused=True

OneofthedifferentiatedTensorsappearstonothavebeenusedinthegraph.Setallow_unused=Trueifthisisthedesiredbehavior.原因是对loss反向求导时

不当菜鸡的程序媛·2023-10-27 17:09

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面

@@老胡·2023-10-27 17:18

自监督学习之对比学习：MoCo模型超级详解解读+总结

正负样本如何选取二、动态字典2.1query和key2.2字典特点三、编码器的动量更新3.1编码器的更新规则3.2使用动量更新的原因四、实验过程4.1目标函数：infoNCE4.1.1softmax4.1.2交叉熵损失

好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:20

Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器

目录一、定义损失函数1.1代码1.2损失函数简介1.3交叉熵误差（crossentropyerror）二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机梯度下降法（SGD）一、定义损失函数1.1代码criterion

摘星星的屋顶·2023-10-27 14:24

MATLAB----多项式计算

本篇参考于：中国大学慕课科学计算与MATLAB语言，专题五“5.2多项式计算”1.多项式的表示2.多项式的四则运算3.多项式的求导4.多项式的求值5.多项式的求方阵根1.多项式的表示多项式的表示用向量表示

sqyao_147·2023-10-27 10:56

CRD3 小陈读paper

数据集也用了好多其实对比实验没什么好看的这个图还是很有意思的常规交叉熵忽略了

：）�东东要拼命·2023-10-27 09:08

交叉熵理解

可以从最大似然估计的角度理解交叉熵：例如一个图片，该图片的类别服从一个分布P(x)，在N次独立同分布实验中（例如让N个人去判断这个图片的类别），该图片类别的观察值为x的次数为N(x)，那么似然值为：取负对数并用样本数

漫彻思特·2023-10-27 04:32

微信关键词回复和自动回复如何设置？

自动通过好友如果担心在半夜或休息时间无法及时通过客户的好友请求导致客户流失，那可以在通过的时间段设置自动通过好友。在特定的时间内，系统会自动通过好友请求，以免错过任何潜在客户，支持同时

CHEtuzki·2023-10-27 01:47

拉格朗日乘子，原始问题和对偶问题

现在如果不考虑约束条件，原始问题就是：因为假设其连续可微，利用高中的知识，对求导数，然后令导数为0，就可解出最优解，很easy.那么，问题来了（呵呵。。。）

永胜永胜·2023-10-26 21:57

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