交叉熵求导第14页

用PyTorch轻松实现二分类：逻辑回归入门

分类问题交叉熵代码实现总结引言当谈到机器学习和深度学习时，逻辑回归是

小馒头学python·2023-10-09 23:46

Tensorflow入门（三）之基础函数第二篇

1）求导计算在学习求导计算前，首先学习python中的with语句，with语句使用了上下文管理器，也就是若在with后的expression中是打开一个文件并对文件进行操作，那么在with结构中就不需要再加入关闭文件的语句了

Lusia呀·2023-10-09 12:31

北秘第31课_不花钱学习技能

到社会从头开始，这就是自学的原因1.应该学技能，大用小用，花篮需求导引：亟待解决的问题，反推，化妆心理学羽毛球发展需求，当主管的书，考证等兴趣：辨别是真兴趣还是假兴趣。

蜗牛_58e1·2023-10-09 11:07

OpenCV3-Python（6）边缘检测

sobel算子单方向求导cv.Sobel(img,ddepth,dx,dy,dst,ksize,scale)ddepth：图像深度ksize：sobel算子大小，默认为3如果为-1，则使用Scharr进行边缘检测原图是

「Palpitate」·2023-10-09 10:06

pytorch_神经网络构建2(数学原理)

文章目录深层神经网络多分类深层网络反向传播算法优化算法动量算法Adam算法深层神经网络分类基础理论:交叉熵是信息论中用来衡量两个分布相似性的一种量化方式之前讲述二分类的loss函数时我们使用公式-(y*

lidashent·2023-10-08 07:09

Pytorch-学习记录-1-Tensor

张量的数据类型shape:张量的形状device:张量所在的设备，GPU/CPUrequires_grad:指示是否需要计算梯度grad:data的梯度grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键

@ZyuanZhang·2023-10-08 07:08

vue3—使用element-plus表格导出excel表格（带图片）

表格内有二维码图片，也要导出，制作的第一版是直接将图片的链接导出，但是要求导出能直接看的图片，所以就有了第二版。

萝卜头不吃萝卜头·2023-10-07 16:32

深度学习在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中实现所有损失函数

目录一、说明二、内容提示三、均方误差(MSE)损失3.1NumPy中的实现3.2在TensorFlow中的实现3.3在PyTorch中的实现四、二元交叉熵损失4.1NumPy中的实现4.2在TensorFlow

无水先生·2023-10-07 14:10

cross_entropy、binary_cross_entropy、binary_cross_entropy_with_logits

cross_entropy原理函数具体介绍参考torch.nn.functional.cross_entropy使用交叉熵的计算参考交叉熵损失（CrossEntropyLoss）计算过程实例codez=

LALALA312312·2023-10-07 11:15

binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits的区别

为了训练一个二分类模型，通常使用交叉熵作为损失函数。

或许，这就是梦想吧！·2023-10-07 11:45

开发日记之go导出xlsx

今天有个需求就是把mysql里面的数据按要求导出成xlsx形式首先需要get这个包：github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize然后可以去到这个主页去看他们的使用方法

KO_NO_JOJO·2023-10-07 06:58

Pytorch笔记之回归

一、导入库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorch.autogradimportVariable#定义求导变量fromtorchimportnn

Mr_Stutter·2023-10-06 22:47

EM@等比数列

abstract等比数列递推公式通项公式等比数列和指数函数等比中项下标和相等的两组子数列等比数列求和公式推导递推公式法错位相减法公比为1的等比数列首项为1的等比数列应用:等比数列经典问题等差乘以等比数列求和问题求导

xuchaoxin1375·2023-10-06 18:21

逻辑回归评分卡

文章目录一、基础知识点(1)逻辑回归表达式(2)sigmoid函数的导数损失函数(Cross-entropy,交叉熵损失函数)交叉熵求导准确率计算评估指标二、导入库和数据集导入库读取数据三、分析与训练四

育林·2023-10-06 14:55

sigmoid的近似处理计算

x)=1+e−x1该函数的定义域为(−∞,+∞)(-\infty,+\infty)(−∞,+∞)，值域为(0,1)，图一给出sigmoid函数的图像且sigmoid的导函数还有如下的形式，所以在求对数求导是十分方便计算

Mr Gao·2023-10-06 10:33

【Unet系列】

语义分割就是把每个像素都打上标签（这个像素点是人，树，背景等）（语义分割只区分类别，不区分类别中具体单位）实例分割实例分割不光要区别类别，还要区分类别中每一个个体损失函数：逐像素的交叉熵：还经常需要考虑样本均衡问题

Tian-Feng·2023-10-06 08:59

PyTorch实例：简单线性回归的训练和反向传播解析

反向传播的实现（代码）反向传播在深度学习中的应用链式求导法则总结引言在神经网络中，反向传播算法是一个关键的概念，它在训练神经网络中起着至关重要的作用。

小馒头学python·2023-10-05 21:38

激活函数介绍

它有这样几个特点：有界，必须为非常数，单调递增且连续可求导。我们常用的有sigmoid或者tanh，但我们都知道这两个都存在一定的缺点，有的甚至是无脑用Relu。

夏天是冰红茶·2023-10-05 14:15

矩阵求导中的分子布局和分母布局

1.求偏导的自变量的符号区别使用标量、向量和矩阵总共有九种可能性。请注意，当我们考虑每个自变量和因变量中更多数量的分量时，我们可能会留下非常多的可能性。下表收集了最能以矩阵形式最整齐地组织的六种导数。在这里，我们使用了最一般意义上的术语“矩阵”，认识到向量和标量只是分别具有一列和一行的矩阵。此外，我们使用粗体字母表示向量，使用粗体大写字母表示矩阵。此表示法自始至终使用。请注意，我们还可以讨论向量相

阿波拉·2023-10-05 13:35

CDA Level Ⅲ 模拟题（二）

下列说法不正确的是（）A.数据挖掘把大型数据集转化成知识B.数据挖掘是信息技术的进步C.数据挖掘不可以用于任何类型的数据，即使数据对目标应用有意义D.从海量数据中发现有价值的信息、把这些数据转化成有组织的知识，这种需求导致了数据挖掘的诞生

cndrip·2023-10-05 10:03

python进阶———网络爬虫

网络爬虫2.1发送请求导入Requests模块：importrequests获取网页：r=requests.get('http://xxx.xxx')此时，我们获取了Response对象r，我们可以通过

Sad Rabbit·2023-10-05 07:57

支持向量机核方法—Apple的学习笔记

若判断正确的则a为0时候L为最大数学基础拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier）和KKT（KarushKuhnTucker）条件最优化问题会碰到一下三种情况：1.无约束条件：一般求导求最小值

applecai·2023-10-04 22:27

一道求导题：1004T3

需要知识:(xn)′=nxn−1(x^n)'=nx^{n-1}(xn)′=nxn−1(sinx)′=cosx(sinx)'=cosx(sinx)′=cosx[f(g(x))]′=f′(g(x))×g′(x)[f(g(x))]'=f'(g(x))\timesg'(x)[f(g(x))]′=f′(g(x))×g′(x)推完之后，考虑导函数与x轴的交点。可以设t=cosxt=cosxt=cosx，解二元

Qres821·2023-10-04 22:09

pytorch_神经网络构建1

tensor可以放在gpu上训练,支持自动求导,方便快速训练,同时支持numpy的运算,是加强版,numpy不支持这些为什么要求导?

lidashent·2023-10-04 13:55

你好，青春（8）—我不认识你

他一进门眼看就是要坐下来的，却突然转身对我冒了一句这样的话，当时的我还在数学模拟题里面挣扎着呢，这该死的求导，怎么就是无解呢，明明题目就是要求出最小值嘛，"喂，你有听到我和你说话吗？""

青檀树wx·2023-10-04 10:55

基于Android Q的蓝牙通话无声问题

今天分析的主题是蓝牙通话没有声音之运行流程分析一.结果说在前面蓝牙通话分别有七个阶段，基本上每个阶段都会走到底层，把数据回调到上层，这么一个流程叫一个阶段；回调的数据代表一个状态，而我这个问题就在于底层回调数据到上层时，携带的数据不满足上层的要求导致无法进入下一个阶段而产生的蓝牙通话无声问题

长安故里.·2023-10-04 08:56

Pytorch编程基础

文章目录前言一、导入库二、张量1.创建张量2.属性与方法3.numpy转换4.维度变换5.运算操作三、自动求导四、模型保存五、模型定义1.层连接2.损失函数3.优化器总结前言记录一些pytorch的基本使用方法

Mr_Stutter·2023-10-04 06:49

【Pytorch】3. 对Pytorch中梯度的理解

在反向求导是，Pytorch将Variable的梯度放在Variable对象中，随时可以使用Variable.grad得到对应Variable的grad。

马苏比拉米G·2023-10-03 23:17

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 4 讲李群与李代数【什么样的相机位姿最符合当前观测数据】

3)4.1.5李代数se(3)4.2指数与对数映射4.2.1SO(3)上的指数映射罗德里格斯公式推导4.2.2SE(3)上的指数映射SO(3),SE(3),so(3),se(3)的对应关系4.3李代数求导与扰动模型

Gaogaogaoshu·2023-10-03 19:49

【pytorch】nn.CrossEntropyLoss & nn.BCELoss & nn.BCEWithLogitsLoss

size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)计算logits和target之间的交叉熵

wtttcl·2023-10-03 16:52

【机器学习】熵和概率分布，图像生成中的量化评估IS与FID

详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵图像生成中常用的量化评估指标通常有InceptionScore(IS)和FréchetInceptionDistance(FID)InceptionScore(

dataloading·2023-10-02 14:23

1010 一元多项式求导

一.问题：设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn−1。）输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是0，但是表示为00。输入样例:34-5261-20输出样例:123-1016

Yoga...·2023-10-02 14:37

矩阵求导数

矩阵A=∣1212−13∣,计算f(x)=∣∣Ax∣∣2∣∣x∣∣2的最大值。矩阵A=\begin{vmatrix}1&2&1\\2&-1&3\end{vmatrix},计算f(x)=\frac{||Ax||_2}{||x||_2}的最大值。矩阵A=122−113,计算f(x)=∣∣x∣∣2∣∣Ax∣∣2的最大值。解：根据导数定义和性质，极值处导数为0。首先求出矩阵的导数，置为0后求解。首先f(x

satadriver·2023-10-02 09:25

词嵌入和交叉熵｜Word Embedding and Cross Entropy

ContentsWordEmbeddingPytorchCrossEntropyReferenceWordEmbeddingTheEmbeddinglayercanbeunderstoodasalookuptablethatmapsfromintegerindices(whichstandforspecificwords)todensevectors(theirembeddings).Thedim

Alex Tech Bolg·2023-10-02 08:18

Pytorch学习记录-1-张量

张量的数据类型shape:张量的形状device:张量所在的设备，GPU/CPUrequires_grad:指示是否需要计算梯度grad:data的梯度grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键

@ZyuanZhang·2023-10-02 03:01

iQOO 44W超快闪充展现暴力美学，网友：这充电速度我看懵了！

一台充满电只需45分钟的iQOO，充起电来的画面，就是暴力美学”，iQOO用暴力美学很好地诠释了现在年轻人的追求导向。比快更快，超级闪充追求极致体验自2019年开始各大

花殇_8587·2023-10-02 03:17

【23-24 秋学期】 NNDL 作业2

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题，交叉熵损失函数不适用于回归问题平方损失函数平方损失函数（QuadraticLossFunction）经常用在预测标签为实数值的任务中表达式为：交叉熵损失函数交叉熵损失函数

KLZUQ·2023-10-01 22:05

神经网络中的知识蒸馏

多分类交叉熵损失函数：每个样本的标签已经给出，模型给出在三种动物上的预测概率。将全部样本都被正确预测的概率求得为0.70.50.1，也称为似然概率。优化的目标就是希望似然概率最大化。

the animal·2023-10-01 22:56

x的x次方求导以及此类换元法进阶

一、对x的x次方求导问题描述：对xxx^xxx求导解决：设y=xxy=x^xy=xx，对两边求自然对数ln⁡y=xln⁡xdln⁡ydx=d(xln⁡x)dxdln⁡ydydydx=1+ln⁡xdydx

LyaJpunov·2023-10-01 19:09

高数：第二章:一元函数微分学

微分与可导的关系3.导数与微分的几何意义(1)导数f′(x0)f'(x_0)f′(x0)的几何意义：切线的斜率、相关变化率(2)微分的几何意义：切线的增量4.连续、可导、可微之间的关系5.导数公式6.求导法则

程序员爱德华·2023-10-01 05:09

第二类拉格朗日方程及首次积分

Lagrange方程推导前置知识动力学普遍方程拉格朗日方程设个质点组成的质点系具有完整约束，其自由度为，则任意给定时刻确定该质点系位置的个坐标可由个广义坐标唯一确定，即化成矢量形式将式两边对时间求导，得其中

logtea·2023-09-30 20:05

【李沐深度学习笔记】Softmax回归

Softmax回归虽然它名字叫作回归，但是它其实是分类问题本节课的基础想要学会本节课得需要一点基础，我真没看懂这节课讲的是什么，查了一些资料补了补基础此处参考视频信息量｜熵｜交叉熵｜KL散度（相对熵）｜

魔理沙偷走了BUG·2023-09-30 13:39

分享从零开始学习网络设备配置--任务4.1 IPv6地址的基本配置

另外随着互联网的商业化，用户数量呈几何倍数增长，对IPv4地址的海量需求导致IPv4地址短缺的问题日益突出。IPv4的后继版本为IPv6，能提供海量的IP地址，支持几乎无限的地址空间，它将从根本

网络设计ensp·2023-09-30 00:57

幂级数和幂级数的和函数有什么关系？

本文例子引用自：80_1幂级数运算，逐项积分、求导【小元老师】高等数学，考研数学求幂级数∑n=1∞1nxn\sum\limits_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n}x^nn=1∑∞n1xn

Uncertainty!!·2023-09-29 17:43

李群和李代数以及李代数求导（扰动模型）

目录1、李群和李代数李群2、李代数的引出3、为什么要用李代数4、李群与李代数间的指数映射5、李代数求导（扰动模型）扰动模型（左扰动为例）6、下节预告7、==非常感谢您的阅读！

宛如新生·2023-09-29 17:00

Stellantis EDI 需求导览

StellantisEDI项目中都需要传输哪些EDI文件？这些EDI文件分别代表着什么业务含义？Stellantis由法国标致雪铁龙集团（PSA集团）和意大利菲亚特克莱斯勒汽车集团（FCA集团）合并而成，是世界上第四大汽车制造商，旗下拥有包括标致、雪铁龙、菲亚特、克莱斯勒、道奇、Jeep、阿尔法罗密欧、兰博基尼等30多个知名品牌。供应商在与Stellantis建立EDI连接的时候，需要确认对接的业

知行EDI·2023-09-29 01:32

无底线的交叉熵拟合

单纯计算交叉熵，真是没有底线

AI_Finance·2023-09-29 01:49

python内置高阶函数求导_Python——函数式编程、高阶函数和内置函数,及

Python——函数式编程、高阶函数及内置函数函数式编程一、不可变数据：不用变量保存状态不修改变量二、第一类对象：函数即“变量”1、函数名可以当做参数传递2、返回值可以是函数名三、尾调用优化(尾递归)：在函数的最后一步调用另外一个函数(最后一行不一定是函数的最后一步)尾调用由于是函数的最后一步操作，不需要保留外层函数的调用记录，因为调用位置、内部变量等信息不会再用到了，只需要直接用内层函数的调用记

weixin_39606396·2023-09-28 23:21

PyTorch - 模型训练损失 (Loss) NaN 问题的解决方案

例如，交叉熵损失sigmoid_cross_entropy，包括对数函数(log)，

SpikeKing·2023-09-28 21:20

懒加载、预加载、

懒加载是什么：能防止页面一次性向服务器响应大量请求导致服务器响应慢，页面卡顿或崩溃等问题是提到前端性能优化中图片资源的优化的非常有效的方法原理原理：先将img标签中的src链接设为同一张图片（空白图片）

chasing_dream·2023-09-28 19:43

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