交叉熵求导第16页

线性回归原理（李沐老师学习笔记）

目录1线性回归的定义1.1线性回归的基本元素1.1.1线性模型1.1.2损失函数1.1.3为什么传统线性回归解不能应用于深度学习1.1.4随机梯度下降2自动求导2.1标量链式法则2.2标量对向量求导2.3

maggieyiyi·2023-09-19 17:10

期待变幻谜影，Win11升级后用户却选择了Win10？

Win11适配要求导致回退行为然而，

2301_76571514·2023-09-19 13:54

考研数学三大计算之求积分

积分也好，求极限也罢，求导数也可以，都不可以

战神大学生·2023-09-19 10:22

Easyexcel 导出数据一对多关系导出数据集合

客户要求要求导出的表格如图实现这样表格很多人会想到动态表头，easypoi可以直接实现，但是我用的是easyexcel,而easyexcel自身并没有提供自动合并的功能所以还是需要自己来合并。

李哈ha·2023-09-19 06:27

tensorflow损失函数选择

一、对于连续值向量的回归问题ann.compile(optimizer=‘adam’,loss=‘mse’)#均方误差损失函数对于二分类问题，使用二元交叉熵损失函数：二、ann.compile(optimizer

宿夏星·2023-09-19 06:19

自然语言处理实战项目18-NLP模型训练中的Logits与损失函数的计算应用项目

通过将Logits输入到交叉熵损失函数中，可

微学AI·2023-09-18 15:20

神经网络初始化权重方法

上一篇博文讲述了如何防止网络训练在最后一层出现饱和，导致参数更新缓慢的问题，就是使用了交叉熵损失函数，但是这只能对输出层有效，对于其他层却还是有可能出现这个问题。

恩泽君·2023-09-17 21:49

Ngixn 限流配置实战

为什么需要限流如果你的后端服务器只能支持10QPS的并发量,当用户量突然暴涨或者有CC攻击的时候并发量将远远大于这个值,为了避免大量的请求导致后端服务器CPU/Memory异常,或则导致后端数据库异常而导致的崩溃

bysir·2023-09-17 10:04

PyTorch深度学习（三）【Logistic Regression、处理多维特征的输入】

线性和logistic的模型：使用的损失函数：二分类交叉熵（这个也叫做BCELoss）logistic要做的事：代码：importtorch#importtorch.nn.functionalasF#

每天都是被迫学习·2023-09-17 06:14

Pytorch学习整理笔记（二）

文章目录损失函数与反向传播优化器VGG模型使用与修改模型保存与读取损失函数与反向传播常见的损失函数：nn.L1Loss简单的做差值，nn.MSELoss平方差，nn.CrossEntropyLoss交叉熵见下图

高朗·2023-09-17 00:43

2020-03-27人工智能如何推动教育革命

（一）需求导向千进年来，由于信息技术没成熟，教育手段和环境没有发生太大的改变，所以常规条件下的教育组织和教育结构都是相对固定的，也正是如此，人们对于教育存在的难题已经习以为常，不想去解决，也解决不了。

激情流歌·2023-09-16 14:28

shopee——排序摩西AUC还能涨吗？

CBMRMultiCBMRSampleWeightAssignmentClick-awareStructureTransferwithSampleWeightAssignmentforPost-ClickConversionRateEstimation每个用户的top-k邻居每个商品的top-k邻居平滑处理并构图交叉熵函数前面的权重设计多任务推荐模型新用户

uncle_ll·2023-09-16 13:59

差分方程模型：蛛网模型

过一段时间猪肉上市量就会下降，此时供不应求导致价格上涨，生产者看到有利可图，又转回来大规模养猪，这一样以来，下一个时期猪肉又会供大于求，价格下降，如果没有外界干预，这种市场现象将会循环往复。

七七喝椰奶·2023-09-16 12:51

pytorch的自动微分、计算图 | 代码解析

而梯度下降算法是通过计算图来实现的，计算图非常重要可以把复杂的求导过程表示成计算图1.计算图原理剖析1.1计算图正向正向传播正向传播很重要，我们

Qodi·2023-09-16 07:24

深度学习-卷积神经网络-卷积&图像去噪&边缘提取-卷积与边缘提取[北邮鲁鹏]

图像求导图像梯度图像梯度的方向图像梯度的模噪声的影响噪声影响带来的问题解决办法（先平滑处理）高斯核去噪高斯一阶偏导核高斯核vs高斯一阶偏导核边缘检测目标Canny边缘检测器高斯一阶偏导核卷积图像非极大值抑制门限过滤

古董a·2023-09-16 03:30

多项式求导

#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#includeintmain(){inta,n;scanf("%d%d",&a,&n);if(n==0){printf("00");}else{printf("%d%d",a*n,n-1);}while(~scanf("%d%d",&a,&n)){if(n!=0){printf("%d%d",a*n,n-1);}}return0;}

阿猿收手吧！·2023-09-15 08:15

如何科学的搭建一台深度学习服务器？

也就是GPU，深度学习的模型训练的过程中大量张量会在GPU上完成求导等计算梯度的运算，但是单单有GPU是不行的，还

千与编程·2023-09-15 07:46

Postman快速使用

文章目录认识postman版本说明注册登录创建工作空间创建集合、目录和请求接口请求参数Get请求Post请求导入和导出数据Postman导入数据Collections导出数据Environments导出数据

少爷晚安。·2023-09-15 06:35

缺爱的女孩子，要学会给自己安全感！

在《大声说出来》的舞台上，有过这样一对情侣，男生请求导师们劝劝女孩子。在他们的相处过程中，女生同时和前任、前前任“藕断丝连”，在现男友无法陪伴自己的时候，会和前任们联系，甚至收他们的礼物。

洛十七的行动派·2023-09-15 01:39

哈哈哈搞笑段子

今天在火车站遇到一个漂亮小姑娘,羞涩地拉着我的衣角说自己是某大学学生,钱包被偷了,要我行善,还要拿出学生证给我看,我望着她楚楚动人的的眼神正要掏钱,突然灵光一闪:“a的4次方求导是多少?”

0黄豆芽0·2023-09-14 22:11

loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction=‘none‘)

nn.CrossEntropyLoss()函数是PyTorch中用于计算交叉熵损失的函数。其中reduction参数用于控制输出损失的形式。

hlllllllhhhhh·2023-09-14 21:30

周深

【周深唱歌为什么是女声】周深刚开始参加好声音唱《欢颜》的时候，按照节目要求导师要背对着选手。

1时代峰峻·2023-09-14 21:47

使用 PyTorch 实现 Word2Vec 中Skip-gram 模型

然后，定义了Skip-gram模型，并使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。在每个训练周期中，遍历数据加载器，对每个批次进行前向传播、计算损失、反向传播和权重更新。

天一生水water·2023-09-14 19:53

自动求导

5.2自动求导5.3计算图5.4两种模型①b是之前计算的结果，是一个已知的值。

Gosling123456·2023-09-14 19:33

optimizer和loss.backward()相关函数

optimizer.zero_grad()#梯度清零(一定要先进行梯度清零，这样tensor里面的grad就不会累加)loss.backward()是用来求导的optimizer.step()一般来说根据求来的导数进行梯度下降算法来更新参数上面的顺序步骤不能变

小宋加油啊·2023-09-14 12:05

python-爬虫-urllib3

.连接池3.客户端SSL/TLS验证4.使用分段编码长传文件5.重试请求和处理HTTP复位的助手6.支持gzip和deflate编码7.HTTP和SOCKS的代理支持8.100%的测试覆盖率1.发起请求导入模块

蔷莫·2023-09-14 10:31

梯度消失解释及简单举例

梯度消失问题的主要原因是深度网络中的链式求导。在反向传播过程中，梯度是从网络的顶部一直传播到底部，每一层都要计算梯度并传递

汪VV·2023-09-14 09:50

深度强化学习（1）：基础知识篇

王树森老师《深度强化学习基础》学习笔记一、前提知识：深度学习基础搭神经网络、求导…概率论随机变量（RandomVariable）：一个未知变量，值只取决于一个随机事件的结果（Eg：抛硬币的结果）。

Sudaa__·2023-09-14 08:56

高阶导数的概念与公式

然而，实际计算高阶导数时，存在一些问题，例如对抽象函数高阶导数计算时，随着求导次数的增加，中间变量的出现次数会增多，需注意识别和区分各阶求导过程中的中间变量。

Open-AI·2023-09-14 05:00

导数公式及求导法则

目录基本初等函数的导数公式求导法则有理运算法则复合函数求导法隐函数求导法反函数求导法参数方程求导法对数求导法基本初等函数的导数公式基本初等函数的导数公式包括：C'=0(x^n)'=nx^(n-1)(a^

Open-AI·2023-09-14 03:07

【交叉熵损失torch.nn.CrossEntropyLoss详解-附代码实现】

CrossEntropyLoss什么是交叉熵softmax损失计算验证CrossEntropyLoss输入输出介绍验证代码多维交叉熵验证代码什么是交叉熵交叉熵有很多文章介绍，此处不赘述。

y_dd·2023-09-13 23:22

回归 Regression

损失函数：对w求导，令其=0，找出最小loss。矩阵求导：两个最基本的概念：分子布局和分母布局

accosmos·2023-09-13 20:24

武忠祥老师每日一题、考研题型总结

排除法方程根的存在性及个数例题1：1996年1,2答案：例题2：证明函数不等式1.单调性2.最大最小值3.拉格朗日中值定理例题1：武忠祥老师每日一题Day79 证明函数不等式：最大最小值答案：构造函数、求导

程序员爱德华·2023-09-13 15:32

Pytorch: Torchvision、torchaudio 和 torch的关系

Torch提供了自动求导（Autograd）功能，使得用户可以轻松地构建和训练神经网络模型。

晓码bigdata·2023-09-13 11:29

机器学习算法详解3：逻辑回归

目录结构文章目录机器学习算法详解3：逻辑回归1.引子2.sigmoid函数3.原理推导4.交叉熵损失函数推导4.1信息熵4.2KL散度4.3交叉熵推导4.4交叉熵损失函数推导5.为什么选用sigmoid

自学小白菜·2023-09-13 09:36

springboot使用freemarker导出word

文件后缀名改为.ftl3.打开ftl文件格式化内容4.将占位符替换成变量三、代码实现1.引入依赖2.将模板引入resource下3.编写word导出工具包4.创建接口调用一、需求说明需要达到如下效果：根据需求导出

落魄实习生·2023-09-13 07:30

一维的差分

差分的方法差分实际上是前缀和的逆运算,这个关系和积分与求导的关系类似例如有数组......和构造数组......我们要使得a数组是b数组的前缀和=+++......+那么该如何构造b数组呢?

不是颜·2023-09-13 05:39

神经网络 05(损失函数)

损失函数（lossfunction）代价函数（costfunction）目标函数（objectivefunction）误差函数（errorfunction）二、分类任务在深度学习的分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数

Darren_pty·2023-09-13 05:25

【深度学习】分类损失函数解析

2.解析二元交叉熵损失（BinaryCrossEntropyLoss，BCELoss）：torch.nn.BCELoss()是用于二元分类的损失函

笃℃·2023-09-12 07:56

多元函数概念和偏导数

即是可导不一定连续3.高级偏导数四个二阶偏导数其中二三叫做混合偏导数二阶及二阶以上的叫做高阶偏导数一元复合函数推广1.复合函数的求导法则推广：对于多元函数自变量大于两个的时候也成立。

小明浩哥·2023-09-12 05:34

多样性优于能力

这个定理有几个限制条件，其中一个就是多样性的人不能是小白，书中叫做“微积分技能”，有了微积分知识就可以求导数了，而如果没有这个知识是不行的。

爱写作的harry·2023-09-12 02:38

【面试题】2023知乎暑期实习算法实习生(LLM方向)面经

8.交叉熵损失函数的计算公式和计算过程9.编程题有一个无序的整数数组，从数组中可以任意选择两个不重复的数字，以这两个数字所在的位置，可以建

深度之眼·2023-09-11 20:59

vue基础-axios封装/同步请求

1、/src/utils/目录下建立一个htttp.js导入axios设置axios请求参数创建axios实例请求拦截器响应拦截器封装get请求导出封装post请求导出//0、导入axiosimportaxiosfrom'axios

不会叫的狼·2023-09-11 13:00

向量求导

y=f(x1,x2,…,xn)y=f(x_1,x_2,\dots,x_n)y=f(x1,x2,…,xn)因此可以直接求导：∂y∂X=(∂y∂x1;∂y∂x2;… ;∂y∂xn)

诗子黎·2023-09-11 06:52

多层自定义函数嵌套，内层函数未执行解决办法

分析后发现在执行完promise第一层函数后虽然请求了接口，但是没有走成功或失败的方法，后台查询日志后发现数据正常返回了，猜测应该是异步请求导致请求后的成功方法没有执行就执行后续操作了，因此在promise

前后端杂货铺·2023-09-11 03:23

损失函数

聊聊机器学习中的损失函数机器学习中的损失函数平方损失（线性回归）对数损失（交叉熵损失softmax,logstic）最大熵原理(引出softmax,logstic),都是对数线性模型合页损失(hingeloss

闫阿佳·2023-09-10 10:06

AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘log_softmax‘

在训练时，用交叉熵损失函数要进行softmax计算，其data和label需要满足一定的条件：预测的结果返回的值y要是tensor，不能是numpyarray或者list，所以报错；我的做法是对程序运行调试模式

Good@dz·2023-09-10 09:35

前向差分、后向差分和中心差分误差分析

前向差分、后向差分和中心差分误差分析假设有函数y=f(x)，但是我们只知道该函数中有限个离散点，比如我们只知道函数上的有限点集：现在我们想利用这些有限点集对函数f(x)求导。

大熊背·2023-09-10 08:07

【白话机器学习系列】白话梯度下降

文章目录优化算法一维梯度下降均方误差梯度下降什么是均方误差单权重双权重三权重三个以上权重矩阵求导结论优化算法在机器学习中，优化是寻找理想参数或权重以最大化或最小化成本或损失函数的过程。

JarodYv·2023-09-10 06:39

LeetCode343之整数拆分（相关话题：数学柯西不等式，求导）

题目描述给定一个正整数n，将其拆分为至少两个正整数的和，并使这些整数的乘积最大化。返回你可以获得的最大乘积。示例1:输入:2输出:1解释:2=1+1,1×1=1。示例2:输入:10输出:36解释:10=3+3+4,3×3×4=36。说明:你可以假设n不小于2且不大于58。解题思路设将整数n拆分为a个小数字：n=n1+n2+...+na本题等价于求解：max(n1×n2×...×na)以下数学推导总

数据与后端架构提升之路·2023-09-10 05:46

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