交叉熵求导第19页

#统计学相关，梯度下降(gradient descent)的由来

拟合数据的算法的原理：要拟合的数据直接找一条线，该线要符合→各点到该线的距离最小那么如何获取最优解：假设这里有数值EE=(预测值-实际值)的平方一般E被称为残差，残差越小拟合度越好为了更好地对E进行计算(这里是求导

丰。。·2023-08-23 08:46

【数学建模】清风数模中正课4 拟合算法

为了确定拟合曲线，我们要使用最小二乘法：第一种定义方法有绝对值，不容易求导，因此计算比较复杂。而第二种方法，就是最小二乘法，可以理解为求得样本点和拟合曲线间距之差

令夏二十三·2023-08-22 20:07

和李沐大神一起动手学深度学习笔记2——Softmax 回归

Softmax回归Softmax回归是一个多类分类模型，使用Softmax操作子可以得到每个类的预测置信度(概率)，使用交叉熵来衡量预测和标号的区别。

a_Janm·2023-08-22 02:27

关于“讨好型人格”

这么多年，这种人格残疾给我带来很多问题，精神上的抑郁，郁郁寡欢，舔狗似的追求导致追不到喜欢的人，等等等等。我觉得我不太能解决这种问题。所以刚才，我甚至想过放弃，去逃避这个问题。尤其是在感情方面。

水井先生·2023-08-21 17:52

熵，交叉熵及相对熵

信息的表示如何来确定信息的量级呢，我们可以考虑，如果一个情况，明天的天气有50%概率下雨，50%的概率晴天，那么该事件多少信息量呢。bit一个bit，即要么为0，要么为1，上述事件要么是下雨1，要么是晴天0，即我用1个bit就能表示该事件，进一步来考虑一个问题，25%概率晴，25%概率多云，25%概率阴，25%概率下雨，这个时候信息量是多少呢，利用编码，我们可以把4中情况分别编码成00，01，10

winterfallding·2023-08-21 04:25

学习笔记|程序员的数学：概率统计#4

渐变色打印问题（密度计算预热）4.1.1图表描述油墨的消耗量（累积分布函数）打印一条渐变的油墨色带，图表描述油墨的总消耗量，横轴为长度，纵轴为消耗量4.1.2图表描述油墨的打印浓度（概率密度函数）总消耗量求导的曲线即油墨浓度曲线

Woooooooooooooo·2023-08-21 02:24

鲁棒优化入门(5)—Matlab+Yalmip求解鲁棒优化编程实战

—基于matlab+yalmip求解鲁棒优化问题去年发布了使用Yalmip工具箱求解鲁棒优化问题的博客之后，陆陆续续有朋友问我相关的问题，有人形容从学习这篇博客到求解论文中的鲁棒优化问题，就好像刚学会求导公式

配电网和matlab·2023-08-20 23:57

机器人研究方向的自我学习[5] 操作臂雅克比：速度与静力及其MATLAB仿真

1.1位置矢量的导数标量的导数直接求导，而矢量的导数需要借助坐标系对方向进行描述。通常描述一点的速

烟雨金城·2023-08-18 20:49

批量爬虫采集完成任务

合理配置请求间隔：为了避免过频繁请求导致服务器的限制或甚至被封禁，合理设置请求间隔时间

华科℡云·2023-08-18 16:29

神经网络适用于分类问题的最后一层-Softmax和交叉熵损失介绍及梯度推导

前言传统机器学习中两大经典任务就是回归与分类。分类在深度学习中也很常见，令我印象最深的是图像分类。当然，在NLP中，分类也无处不在。从RNN与其变体，到Transformer、Bert等预训练模型，只要涉及到在词表中挑选单词，就可以使用分类任务的思路来解决。在深度学习模型中，区分回归还是分类，往往只需要看最后一层的激活函数以及损失函数。这里有一个定式：凡是采用Softmax+CrossEntrop

宇日辰·2023-08-18 12:46

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

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