交叉熵求导第2页

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm

住在天上的云·2024-02-07 08:04

向量，矩阵和张量的导数 | 简单的数学

前段时间看过一些矩阵求导的教程，在看过的资料中，尤其喜欢斯坦福大学CS231n卷积神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路，可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化，直到发现其中有规律的部分。

橘子学AI·2024-02-07 04:31

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

多变量线性回归的批量梯度下降算法为：image即：image求导数后得到：imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一

东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

《名企人才招聘最佳管理实践》第一章读书

书中提到“企业对人才的需求以及人才对自我价值的提升需求导致人才的流动。”

低调的真谛1·2024-02-06 21:19

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

问的GPT3.5模型训练时loss与梯度的关系？在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。损失函数衡量模型在给定输入上的预测输出与实际输出之间的差距，而梯度则表示损失函数相对于模型参数的变化率。以下是loss与梯度之间的关系：1.梯度下降：梯度下降是一种优化算法，用于逐步调整模型参数，以最小化损失函数。在每次迭代中，梯度下降根据损失函数的梯度来更新模

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

sympy 求解 2020 高考数学全国卷 1 第 21 题

题目为image.png（来源：https://gaokao.eol.cn/shiti/zhenti/202007/t20200709_1737395_4.shtml）不是教别人做高考题，这里硬求导考场上容易错也没时间

寂风如雪·2024-02-06 14:15

数模.matlab符号计算&&方程

一、符号函数a：整理简化：b：因式分解：c：多项式展开d：合并：e：计算分子分母：f：求导：f：差分：g：不定积分：h:定积分：二、函数a:solve：b:多变量方程求解：c:方程组求解：d:vpasolve

丰海洋·2024-02-06 09:57

计算机设计大赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵

iuerfee·2024-02-06 09:17

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

计算机毕业设计论文不会做怎么办？送资源，教程，代码，论文文档

第一：寻求导师帮助假如你的毕业设计论文不会做，学生们可以找自己各自的知道老师寻求帮助，先从自己熟悉的方向选题，然后寻求你导师的帮助，毕竟导师是你们求学路上的指路人，问导师毕业设计论文的基本流程，开题模板

cm计算机毕业设计·2024-02-06 02:14

（阅读笔记）SecureML: A System for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning

基础知识线性回归模型，值连续，损失函数多选择最小欧式距离计算；逻辑回归模型，二分类任务，值离散，损失函数多选择交叉熵计算；神经网络模

你看见的我·2024-02-05 10:27

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数（非线性）；2、损失函数，Adaline中的损失函数是均方误差，而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵

cnhwl·2024-02-05 05:55

ASTRAIOS: Parameter-Efficient Instruction Tuning Code Large Language Models

ASTRAIOS：参数高效指令调优代码大型语言模型摘要1引言2ASTRAIOS套机与基准3前言研究：交叉熵4主要结果：任务性能5更进一步分析6讨论7相关工作8结论摘要大型语言模型（LLM）的全参数微调（

UnknownBody·2024-02-04 16:46

前端页面请求接口较多怎么优化?

1、首先浏览器本身可以限制并发请求数:以防止过多的并发请求导致系统崩溃或响应变慢.一般浏览器支持的最大并发请求数为6;假如有10个请求,前1-6先并发请求,当有一个先完成时,后面的立即补位,注意:并发请求数量的限制是针对每个域名的

和科比合砍81分·2024-02-04 10:16

互联网加竞赛基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

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·2024-02-04 07:55

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数

捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到

欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

目标检测中的损失函数汇总

分类损失CEloss，交叉熵损失交叉熵损失，二分类损失（binaryCEloss）是它的一种极端情况.在机器学习部分就有介绍它。

senbinyu·2024-02-03 16:29

mym_74·2024-02-03 13:34

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision

FriendshipT·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

岭回归公式推导

加入常数项，同时，希望拟合参数θ尽可能小，以降低预测值的敏感程度，可得：注：结合起来理解：目标函数是一个凸函数，对目标函数求导，导数等于0的点是最优点：注意：岭回归的推导与介绍，比较全面：https:/

吐泡泡的柠檬·2024-02-02 05:16

计算神经网络的反向传播过程

想了半天没明白什么叫输入值翻转，于是用链式求导法算了一遍，就是返回的导数乘本身导数，给我人算麻了原文

Luzichang·2024-02-01 20:22

机器学习中矩阵求导规则

求导布局：分子布局（numeratorlayout）：m维列向量对标量求导结果为m维列向量，标量对m*n维矩阵求导结果为n*m维，m维列向量对n维列向量求导结果为m*n维（雅克比矩阵）分母布局（denominatorlayout

米斯特芳·2024-02-01 16:58

机器学习复习（7）——损失函数

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

不会写代码！！·2024-02-01 11:58

交叉熵损失函数的计算公式

交叉熵损失函数的计算公式如下:对于二分类问题：L=-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))其中：L为交叉熵损失函数的值，y为真实标签(0或1)，p为模型预测为正类的概率。

滚菩提哦呢·2024-01-31 22:58

交叉熵损失函数

引言本文只是对自己理解交叉熵损失函数的一个总结，并非详尽介绍交叉熵函数的前世今生，要想多方位了解该损失函数，可以参考本文参考资料。

矮人三等·2024-01-31 22:24

【人工智能】交叉熵损失函数

交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性，公式如下：H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−

WEL测试·2024-01-31 22:52

vue 导出execl

vue导出execl一、后端请求导出execl二、前端导出execl一、后端请求导出execl/****@param{*}name文件名称*@param{*}url路径*@param{*}path其他参数

一个博客·2024-01-31 15:27

牛顿法与拟牛顿法

2.2DFP2.3BFGS牛顿法&拟牛顿法设无约束优化问题：min⁡f(x), x∈Rn\minf(x),{\kern1pt}\,x\in{R^n}minf(x),x∈Rn1牛顿法基本思想，通过泰勒二阶展开，通过对泰勒展开求导

Nie_Xun·2024-01-31 13:28

Java关于Excel文件的导入导出

人生如梦荣华富贵如木槿之花朝荣夕逝需求导出：能够将库表内的数据导出多个Excel表，并且生成一个压缩包，提供用户下载导入：能够将一个压缩包内的多个Excel表解压，并获取表内的所有数据FileUtils

后海 0_o·2024-01-31 10:31

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数

捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

Threejs 展示——obj 格式模型导入

文章目录需求分析1.HTML版本2.Vue版本需求导入obj格式的模型数据分析.obj：WavefrontOBJ格式，是一种广泛使用的三维模型文件格式。

博客zhu虎康·2024-01-31 01:09

逻辑回归与感知机详解

一逻辑回归采用log函数作为代价函数1用于二分类问题2cost成本函数定义3求最小值，链式求导法则4梯度下降法5结构图表示二感知机样本点到超平面距离法1线性二分类问题2点到直线距离3更新w和b参数4算法流程

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-01-30 23:24

深度学习第3次作业浅层神经网络

二层神经网络.png反向传播是将loss反向传播回去，本质是链式法则求导，然后更新权重参数。

S_Valley_DiDa·2024-01-30 21:54

《20天吃透Pytorch》Pytorch自动微分机制学习

一，利用backward方法求导数backward方法通常在一个标量张量上调用，该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。如果调用的张量

瞳瞳瞳呀·2024-01-30 18:41

PyTorch自动微分机制的详细介绍

在PyTorch中，张量（Tensor）和计算图（ComputationGraph）的设计与实现使得整个系统能够支持动态的、高效的自动求导过程。

科学禅道·2024-01-30 18:10

通过Opencv进行角点检测

img：数据类型为ﬂoat32的入图像不是float32的数据要使用，np.float32()转换为float32blockSize：角点检测中指定区域的大小指定检测框的区域大小ksize：Sobel求导中使用的

zhuyua·2024-01-30 07:42

Softmax分类器

SoftMax函数交叉熵损失函数例子MINIST多分类器数据集步骤实现1.数据集2.构建模型3.构建损失函数和优化器4.训练和测试完整代码回顾上节课利用糖尿病数据集做了二分类任务MNIST数据集有10个类别我们又该如何进行分类呢

chairon·2024-01-30 05:37

深度学习问题记录

献给莹莹1.为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigmoid和softmax作为激活函数的层的性能？

Yankee_13·2024-01-29 13:40

【机器学习】损失函数

L1平均绝对误差MAEL2均方误差MSE交叉熵CE用于度量两个概率分布之间的差异性信息。对交叉熵求最小值，也等效于求最大似然估计。在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:28

【机器学习】正则化

loss(y^,y)：模型中所有参数的损失函数，如交叉熵Regularizer：用超参数Regularizer给出w在总loss中的比例，即正则化的权重。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:57

高考数学，导数，求最值的解法，你真的掌握了吗，试一下？

01、常规题型，考察利用导数的知识求函数极值的常规方法，解题思路比较简单，按照课本上讲的过程进行即可，要注意的是，求导的运算有一定的难度，小心不要出错。

孙老师数学·2024-01-28 14:18

模型训练trick篇

损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM交叉熵损失函数

Icevivina·2024-01-28 12:53

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导前情提要交叉熵损失函数对Softmax函数求导对交叉熵损失函数求导前情提要在做单分类的时候，一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器，输出在每个标签上的

征途黯然.·2024-01-27 20:11

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是

闻.铃·2024-01-27 14:22

【PyTorch】深度学习实践之逻辑斯蒂回归 Logistic Regression

实际上满足如下条件即可称为sigmoid函数：饱和函数单调递增存在极限损失函数使用二分类交叉熵公式：y=1，预测值接近1，lo

zoetu·2024-01-27 14:51

聊一聊Sentinel背后的原理

以下是Sentinel背后的一些关键原理：流量控制：Sentinel提供了实时的流量控制能力，通过统计和限制每个资源的请求流量，防止系统被过度请求导致的崩溃。

村口曹大爷·2024-01-27 13:38

【pytorch】pytorch学习笔记（续2）

求导：pytorch实现自动求导：第一种方法：torch.autograd.grad()设置w需要求导有两种方法：（1）在创建w之后，用来设置w需要求导。（2）在创建w的时候，用w=torch.te

小白冲鸭·2024-01-26 18:04

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