交叉熵求导第19页

机器学习与模式识别3（线性回归与逻辑回归）

逻辑回归主要功能是区分数据，找到决策边界，常用交叉熵。二、线性回归与逻辑回归的实现1.线性回归利用回归方程对一个或多个特征值和目标值之间的关系进行建模的一种分析方式，应用于房价预测等。

学术菜鸟小晨·2023-08-18 05:09

如何阅读并学习 MegEngine 的代码

旷视开源的深度学习框架MegEngine，MegEngine是一个快速、可拓展、易于使用且支持自动求导的深度学习框架。

·2023-08-17 16:43

欧拉公式

文章目录欧拉公式e欧拉恒等式欧拉公式欧拉公式推导2步骤1:使用泰勒级数展开步骤2:将ixixix代入exe^xex复平面上推导欧拉公式步骤1：复平面上的复数表示步骤2：定义复数的指数形式步骤3：求导步骤

-_Matrix_-·2023-08-17 08:21

常用微分和积分

-_Matrix_-·2023-08-17 08:46

神经网络基础-神经网络补充概念-23-神经网络的梯度下降法

常见的损失函数包括均方误差（MeanSquaredError）和交叉熵（Cross-Entropy）等。2初始化参数：在训练之前，需

丰。。·2023-08-17 07:26

神经网络基础-神经网络补充概念-41-梯度的数值逼近

虽然数值逼近在实际训练中不常用，但它可以用来检查手动或自动求导的实现是否正确。

丰。。·2023-08-17 02:07

李沐pytorch学习-矩阵求导

一、基础定义对于的计算结果，根据y和x的维度，可根据下图得到导数的维度图1.矩阵求导结果维度图例子：对于函数：此时y是标量，自变量为矩阵对自变量求导数注意到y为标量，x为向量时，求得导数需要进行转置，反之则不用

三年级王垄翔·2023-08-16 20:18

【深度学习】7-0 自制框架实现DeZero - 自动微分

这是一种采用链式法则求导的方法。我们对某个函数编码后，可以通过自动微分高效地求出高精度的导数。反向传播也是自动微分的一种。反向传播相当于反向模式的

loyd3·2023-08-16 13:35

神经网络基础-神经网络补充概念-14-逻辑回归中损失函数的解释

理解在逻辑回归中，常用的损失函数是对数似然损失（Log-LikelihoodLoss），也称为交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。它在分类问题中非常常见，特别适用于二分类问题。

丰。。·2023-08-16 08:27

神经网络基础-神经网络补充概念-03-逻辑回归损失函数

概念逻辑回归使用的损失函数通常是"对数损失"（也称为"交叉熵损失"）或"逻辑损失"。

丰。。·2023-08-16 07:48

【深度学习所有损失函数】在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中实现（1/2）

二、内容提要我们本文所谈的代价函数如下所列：均方误差（MSE）损失二进制交叉熵损失加权二进制交叉熵损失分类交叉熵损失稀疏分类交叉熵损失骰子损失吉隆坡背离损失平均绝对误差（MAE）/L1损耗胡贝尔损失在下文

无水先生·2023-08-16 06:28

高等数学 | 微分方程解决单中值问题、高阶导数的莱布尼兹公式

高阶导数的莱布尼兹公式推导以及应用，先求导至能够发现某次求导开始为0的时候，对其使用莱布尼兹公式。

梨子串桃子_·2023-08-16 04:15

高数——不定积分的定义——学习笔记（27）

不定积分就是求导运算的逆运算啊~不定积分的物理应用不定积分的物理应用不多.举个典型的例子吧：速度v关于时间的函数：V=V(t)比如匀加速直线运动：V=Vo+at那么V(t)的不定积分：∫V(t)dt得到的就是位移

幸福并感激着·2023-08-15 21:37

【图像分类】理论篇（3）交叉熵损失函数的理解与代码实现

理论公式计算实例图像分类实例：我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征，来预测动物的类别，有三种可预测类别:猫、狗、猪。假设我们当前有两个模型（参数不同)，这两个模型都是通过sigmoid/softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值:模型1：预测值真实值是否正确0.30.30.4001（猪）√0.30.40.3010（狗）√0.10.20.7100（猫）×对于样本1和样本2以非常微弱的优势判断

TechMasterPlus·2023-08-15 17:03

神经网络基础-神经网络补充概念-07-使用计算图求导

步骤定义计算节点和操作：“x”是输入变量。“Add”表示加法操作。“Sub”表示减法操作。“Multiply”表示乘法操作。计算函数值：首先，我们将x0的值代入计算图中，计算出函数的值。反向传播计算导数：我们从输出节点开始，通过计算图的反向传播（Backpropagation）计算导数。代码实现importtensorflowastf#定义计算图x=tf.Variable(0.0,name='x'

丰。。·2023-08-15 17:23

用数学的方式表达爱

2.我对你的感情，就像以自然常数e为底的指数函数，不论经过多少求导的风雨，依然不改本色，真情永驻。3.你是正数，我是负数，我们都是有理数，根本是天生一对啊！

依然幸福的于老师·2023-08-15 11:36

交叉熵和torch.nn.CrossEntropyLoss() 学习笔记

文章目录前言一、什么是交叉熵？

稚晖君的小弟·2023-08-15 07:53

信息论、推理和机器学习算法之间交叉的经典例子

交叉熵在神经网络训练中的广泛使用。它结合信息论与最大似然推断,用于度量预测分布与真实分布之间的距离。变分推断常被用来进行概率图模型的近似推理。这与机器学习中经常遇到的复杂概率模型推断问题相关。

丁丁猫 Codeye·2023-08-14 21:17

logistic 线性回归函数推导过程

sigmod函数image.pngsigmod求导推导sigmoid推导.jpeg代价函数推导logistic推导.jpg图片画红线的地方用到：WechatIMG73.jpegimage.png

她和她的喵真好看·2023-08-14 20:57

Super小牛·2023-08-14 20:25

Varibale简介

tensor是鸡蛋，鸡蛋应该放在篮子里才能方便拿走（定义variable时一个参数就是tensor）Variable这个篮子里除了装了tensor外还有requires_grad参数，表示是否需要对其求导

丫头_631e·2023-08-14 15:32

深度学习项目学习

torchvisiontorchvision.transforms.Compose()类DataLoader类torch.nntorch.nn.Moudletorch.nn.Sequential模型容器nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数

释怀°Believe·2023-08-14 14:12

vue中下载excel流文件及设置下载文件名，针对火狐浏览器下载出现的问题

要求导出excel文件。

年轻人多学点·2023-08-14 13:40

【Megatron-DeepSpeed】张量并行工具代码mpu详解(四)：张量并行版Embedding层及交叉熵的实现及测试

BQW_·2023-08-14 04:54

python 中的求导和偏导——diff函数和symbols函数

diff(func,x,n)其中，func是要求导的函数，x是要对其求导的变量，n是可选的，表示求n阶导数，默认为1阶导数。

lidengjia·2023-08-14 01:59

Softmax回归

Softmax回归是一种用于多分类问题的模型，该模型可以看成是逻辑回归的拓展，因为其使用的损失函数也是cross-entropyloss(交叉熵)，但与逻辑回归不同的是，其损失函数是一种多分类形式。

没天赋的学琴·2023-08-14 00:34

（统计学习方法|李航）第四章朴素贝叶斯算法——贝叶斯估计

例题：重新回顾以下朴素贝叶斯：对他求导，求出最大值得到了色i他的估计值：那么我们可以知道对应Y=-1这类女儿国还是特例给自己留点男人

Allenspringfestival·2023-08-13 19:12

【深度学习所有损失函数】在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中实现（2/2）

(二-五)见六、稀疏分类交叉熵损失稀疏分类交叉熵损失类似于分类交叉熵损失，但在真实标签作为整数而不是独热编码提供时使用。它通常用作多类分类问题中的损失函数。

无水先生·2023-08-12 23:36

机器学习数学基础之高数篇——简单的泰勒公式（python版）

由于泰勒公式具有将复杂函数近似成多个幂函数叠加形式的性质，可以用它进行比较、求极限、求导、解微分方程等。

水龙吟唱·2023-08-12 20:06

周星驰跪下求导演补一个镜头:我只是想演戏，他却叫我滚

还有一次，那时候他还是一个临时演员，为了一句台词，他跪下来求导演为他补一个镜头。一个

笺一_9332·2023-08-12 19:48

【面试复盘】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·2023-08-12 15:34

c语言图像形态学滤波,图像处理理论（二）——滤波基础, 形态学, 边缘检测

二值化(续)一维交叉熵值法对于两个分布R和Q，定义其信息交叉熵D如下：\[R=\{r_1,r_2,\dots,r_n\},Q=\{q_1,q_2,\dots,q_n\}\]\[D(Q,R)=\sum_{

刘兮mkq0.01~·2023-08-12 08:28

推出稳定代码：人工智能辅助编码的新视野

ygtu2018·2023-08-12 08:54

【架构】架构知识点（完善中...）

数据库无限被请求导致超负载挂掉不走缓存，重启数据库之后又无限的请求解决事前：redis高可用

我是Superman丶·2023-08-12 01:44

十大机器学习算法之二：逻辑斯蒂回归

十大机器学习算法之二：逻辑斯蒂回归1知识预警1.1交叉熵与对数似然1.1.1熵1.1.2交叉熵1.1.3KL散度1.3sigmoid函数求导2逻辑斯蒂回归模型3模型训练3.1损失函数3.1.1平方损失函数

嘿嘻哈呀·2023-08-11 21:17

图像分割场景中四种常见的损失函数（附代码）

图像分割场景中四种常见的损失函数一交叉熵损失加权交叉熵BCELoss二FocalLoss三Dice系数DiceLossIOULOSS四Jaccard系数五Tversky系数六Lovasz-SoftmaxLoss

桑_榆·2023-08-11 18:02

Windows/Mac系统MySQL，MySQL驱动下载和安装

MySQL驱动MySQL官网链接1.下载MySQL2.安装MySQLMac电脑过于简单，此处省略【只需要根据提示设置一个密码即可】，这里主要演示Windows的安装步骤如果出现提示，阅读后发现是缺少一些需求导致的

面向丈母娘编程·2023-08-11 10:01

小试牛刀：应用深度强化学习优化文本摘要思路及在裁判文书摘要上的实践效果

在此之前，大家都采用了很多种方式训练摘要系统，例如：使用交叉熵来训练这些模型，以最大化groundtruth的可能性摘要，在某些文本摘要数据集上显示出了比传统方法更好的性能。

余俊晖·2023-08-11 06:45

极限到底可不可以取到？

求导的时候，比如说最后化出来是（2+德尔塔x），然后说德尔塔x趋近于0，所以2+德尔塔趋近于2.最后导数求出来是2，所以这个2是可以取到的吗？如果不可以，那最后结果不应该是无限接近于2而不是取到2吗？

知识在于积累·2023-08-11 03:14

iOS开发tips-UINavigationBar的切换

当然iOS系统的设计无可厚非，但是国内的应用经常会遇到很多个性的设计，就比如说Apush到B，A可能有导航栏，但是B控制器要求导航栏是透明的，这样一来A和B由于共用同一个导航栏就会让整个切换操作不易管理

KenshinCui·2023-08-10 16:31

神经网络

1.4/blitz/neural_networks_tutorial.html#可以使用torch.nn包来构建神经网络#已经介绍了autograd包，nn包则依赖于autograd包来定义模型并对它们求导

晨光523152·2023-08-10 12:20

Python-OpenCV中的图像处理-图像梯度

Sobel算子和Scharr算子Laplacian算子图像梯度图像梯度，图像边界等使用到的函数有：cv2.Sobel()，cv2.Scharr()，cv2.Laplacian()等原理：梯度简单来说就是求导

SongYuLong的博客·2023-08-10 05:41

按需配置商业保险

什么是需求导向？也就是着眼点在于客户需求，从客户的实际情况出发，从综合的

冯磊56·2023-08-09 03:06

CE Loss与BCE Loss的区别

引言该文只是简单为本人学习交叉熵损失函数以及focalloss等相关问题的一个补充，所以介绍的不够全面，待后续持续补充一句话概括就是：BCE用于“是不是”问题，例如LR输出概率，明天下雨or不下雨的概率

Lian_Ge_Blog·2023-08-08 16:27

比特币期货为什么会平仓，爆仓

但是高杠杆也意味着高风险，题主说的平仓，爆仓，就是因为保证金低于平台的最.低要求导致的。不过现在期.货交易所都采用了标记价格这样的模式，比如比特.币永续合约，一般是通过几家比特.币的价

3c68e44c07ae·2023-08-08 14:42

KL散度与交叉熵

最短编码信息熵就是信息的最短编码长度，假如我们预测到一个信息符合分布Q，然后我们按照这个预测的分布对信息进行编码，利用这套编码，我们可以得出，当信息分布真的符合P的时候，我们就有最短的平均编码长度为。问题是，我们预测的信息分布可能不准确，事实上可能是另外一个相差不太大的分布P，如果P与Q相差实在太大，几乎是反过来的，我们有理由去质疑按照Q来编码是否合理。但是如果P与Q相差不大，我们就没必要重新换一

剑侠飞蓬·2023-08-08 14:42

pytorch求导

pytorch求导的初步认识requires_gradtensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False)requires_grad是torch.tensor

BIT_mk·2023-08-08 08:59

【水文】基于 MNN 训练能力解方程

深度学习框架基本都支持求导和优化，MNN也支持。所以安装pymnn，把方程用MNN的仿numpy接口实现一遍，然后写个loss训练就好了。基于MN

夕阳叹·2023-08-07 19:33

[深度学习]Softmax 交叉熵

交叉熵代表的是不同概率分布的相似情况,他的计算方法如下所示：其中ｙ代表的是每种类比出现的概率cross\_entropy=-\sumy*log(y)对于深度学习中的分类问题来说，当分类越准确的时候，上述值就越小

UpCoderXH·2023-08-07 09:42

信息论之从熵、惊奇到交叉熵、KL散度和互信息

一、熵（PRML）考虑将A地观测的一个随机变量x，编码后传输到B地。这个随机变量有8种可能的状态，每个状态都是等可能的。为了把x的值传给接收者，需要传输⼀个3⽐特的消息。注意，这个变量的熵由下式给出:⾮均匀分布⽐均匀分布的熵要⼩。如果概率分布非均匀，同样使用等长编码，那么并不是最优的。相反，可以根据随机变量服从的概率分布构建Huffman树，得到最优的前缀编码。可以利⽤⾮均匀分布这个特点，使⽤更短

woisking2·2023-08-06 10:30

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