交叉熵求导第20页

SLAM学习笔记4

在SLAM中常需要估计一个相机的位置和姿态，这是个优化问题，需要对相机位姿求导，而李代数可以方便地表示相机位姿的导数。

FOFI·2023-08-06 07:38

矩阵运算及求导

基本运算矩阵的常见运算如下：符号描述A−1A^{-1}A−1矩阵的逆det⁡(A)\det(A)det(A)A的行列式Tr(A)Tr(A)Tr(A)矩阵的迹eig(A)eig(A)eig(A)矩阵的特征值ATA^TATA的转置∥A∥\|A\|∥A∥A的范数A∘BA\circBA∘B哈达玛积A⊗BA\otimesBA⊗B克罗内克积AHA^HAHA的共轭转置A∗A^*A∗A的伴随矩阵运算规则(AB

Rauchy·2023-08-06 00:54

【深度学习_TensorFlow】误差函数

其中均方差函数和交叉熵函数在深度学习中比较常见，均方差函数主要用于回归问题，交叉熵函数主要用于分类问题。

畅游星辰大海·2023-08-05 02:48

Pytorch Tutorial【Chapter 2. Autograd】

PytorchTutorial文章目录PytorchTutorialChapter2.Autograd1.ReviewMatrixCalculus1.1Definition向量对向量求导1.2Definition

木心·2023-08-05 02:31

各类损失函数结合反向传播不调包实现前馈神经网络

基础知识前馈神经网络的手动实现插播一条感悟参数的初始化各类损失函数以及偏导向前传播反向传播更新参数以及预测代码总结（所有）总结引言：基础知识首先我们先来回顾一下前馈神经网络的基础知识，其中在书写代码中最重要的节点就是理解反向传播过程中对参数矩阵、偏置矩阵等求导的过程

嘛里嘛里哄·2023-08-04 22:43

梯形速度曲线轨迹规划(速度前馈+PID、SCL+ ST代码)

RXXW_Dor的博客-CSDN博客位置控制用PD控制器，详细内容介绍请查看下面博客文章：PD控制器算法详细解读_RXXW_Dor的博客-CSDN博客鉴于积分和微分在工程上的大量应用，这篇博文主要讲解工程上的如何求导

RXXW_Dor·2023-08-04 22:56

熵、信息增益、相对熵、互信息、交叉熵

基于熵概念的一系列指标是机器学习方法中经常使用的。这里统一做一个全面的整理。（以离散随机变量形式给出）熵随机变量，熵为是其平均不确定性的度量。联合熵随机变量的联合分布为，两者的联合熵为条件熵条件下的的熵为条件熵是关于的平均值一对随机变量的熵，等于其中一个变量的熵，加上另一个的条件熵进而可推断得到熵的链式法则信息增益对样本总体(样本量)有多个类，则样本集的信息总和为（类似总体随机变量的熵）对样本集进

有机会一起种地OT·2023-08-04 13:47

pytorch的CrossEntropyLoss交叉熵损失函数默认是平均值

pytorch中使用nn.CrossEntropyLoss()创建出来的交叉熵损失函数计算损失默认是求平均值的，即多个样本输入后获取的是一个均值标量，而不是样本大小的向量。

stop the world·2023-08-04 09:41

激活函数

参考https://blog.csdn.net/kangyi411/article/details/78969642Sigmoid\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}求导为\sigma

reeuq·2023-08-02 11:06

一文总结深度学习框架-Pytorch

2、自动求导系统的深度神经网络。Tensorflow是纯符号式编程，运行效率高，但实现复杂；Pytorch是命令式编程，实现方便，但运行效率低。

可爱多多少·2023-08-01 22:49

超详细的centos7安装oracle19c RAC

所以运维对于我来说上手比较难，在安装oracle19c时，与之前安装数据库完全不是一个概念，之前安装一个软件步骤特别简单，然而现在每一步都涉及到很多知识，在此过程中遇到了各种各样的错误，N次百度，N次请求导师帮助

无情白·2023-08-01 21:40

樊顺厚-《高等数学》-99~100

99不定积分的概念不定积分是求导数的原函数。一、原函数与不定积分的概念Def1、若在区间I上，有F(x),f(x)之间满足F'(x)=f(x),Vx∈I，称F(x)为f(x)的一个原函数。

AI云栈·2023-08-01 20:04

变限积分求导公式总结_积分变限函数求导的基本方法

科技论坛积分上限函数是高等数学中一类特殊的函数形式，是微积分基本公式(牛顿-莱布尼茨公式)的理论基础，是联系微分学和积分学的桥梁，在高等数学中具有重要的地位，因此，研究生入学考试和大学生数学竞赛，历来都把积分变限函数求导

姜俭·2023-08-01 11:32

BP神经网络识别手写数字

其实反向传播和我们LogisticRegression原理差不多，都是通过代价函数来进行求导，只不过在这儿我们神经网络一共有三层，那么就会有两组权重，分别对应第一层传向第二层，第二层传向第三层。

SmallBillows·2023-08-01 11:01

机器视觉

机器视觉导论图像分类线性分类器K折交叉验证全连接神经网络多层感知器（全连接神经网络）激活函数SOFTMAX和交叉熵计算图与反向传播再谈激活函数Adam算法Xavier初始化（应用于sigmoid函数）HE

王梦辰今天背单词了吗·2023-08-01 03:18

机器学习中的优化算法第二课

对于梯度的定义，就是domain是什么形状的（scalar，vector，matrix），那么对每个分量求导之后放到相

早睡早起wqh·2023-08-01 01:25

行车位置闭环控制(S型加减速变频速度控制+速度前馈+PD闭环控制器)

位置控制用PD控制器，详细内容介绍请查看下面博客文章：PD控制器算法详细解读_RXXW_Dor的博客-CSDN博客鉴于积分和微分在工程上的大量应用，这篇博文主要讲解工程上的如何求导f'(x),导数反映的是函数

RXXW_Dor·2023-07-31 20:21

Pytorch 最全入门介绍，Pytorch入门看这一篇就够了

本文通过详细且实践性的方式介绍了PyTorch的使用，包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神经网络创建、数据处理、模型训练、测试以及模型的保存和加载。

TechLead KrisChang·2023-07-31 13:56

pytorch(续周报(1))

文章目录2.1张量2.1.1简介2.1.2创建tensor2.1.3张量的操作2.1.4广播机制2.2自动求导Autograd简介2.2.1梯度2.3并行计算简介2.3.1为什么要做并行计算2.3.2为什么需要

luv_x_c·2023-07-31 11:27

[学习笔记]动手学深度学习v2

文章目录资料本地安装4.数据操作+数据预处理4.1数据操作实现4.2数据预处理4.3数据操作QA5.线性代数5.2线性代数实现7.自动求导8.线性回归8.2基础优化算法8.3线性回归的从零开始实现8.4

N刻后告诉你·2023-07-30 16:15

【动手学深度学习v2】学习笔记03：线性回归、基础优化算法、线性回归实现

前文回顾：线性代数、矩阵计算、自动求导文章目录一、线性回归1.1线性模型1.2流程1.2.1损失函数1.2.2训练数据1.2.3参数学习1.2.4显式解1.3总结二、基础优化算法2.1梯度下降2.2小批量随机梯度下降

鱼儿听雨眠·2023-07-30 16:45

信息熵、KL散度、交叉熵、softmax函数学习小记

1.信息熵简介：描述一组样本的不确定程度。公式：H(x)=−∑i=1nP(xi)logP(xi)H(x)=-\sum_{i=1}^{n}P(x_{i})logP(x_{i})H(x)=−∑i=1nP(xi)logP(xi)例如一组样本：样本1国庆假期选择出游的概率样本2国庆假期选择出游的概率张三0.2JackZhang0.6李四0.2EricLi0.1王五0.2VickyWang0.1赵六0.2N

电子云与长程纠缠·2023-07-30 12:13

Softmax 和交叉熵损失函数

目录Softmax函数交叉熵损失函数学习率衰减策略Softmax函数Softmax函数函数是机器学习和深度学习中相当常用到的函数，它的公式如下:softmax(S)=esk∑jesjsoftmax(S)

凡心curry·2023-07-30 10:56

均值不等式

求函数的值域往往通过函数的单调性来求解，那样需要求导、定号，往往过程比较繁琐，会降低解题速度和正确率。

晓晓万·2023-07-30 10:29

《视觉SLAM十四讲》笔记（4-6）

文章目录4李群与李代数4.1李群与李代数基础4.1.1群4.1.2李代数的引出4.1.3李代数的定义4.2指数与对数映射4.3李代数求导与扰动模型5相机与图像5.1相机模型5.1.1针孔相机模型5.1.2

YuhsiHu·2023-07-30 08:40

PyTorch中级教程：深入理解自动求导和优化

在你已经掌握了如何使用PyTorch构建神经网络的基础上，接下来我们将深入探讨PyTorch的两个核心特性：自动求导（Autograd）和优化（Optimization）。

青春不朽512·2023-07-29 14:47

机器学习&&深度学习——向量求导问题

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——图像分类数据集订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助这篇文章的本意还是再一次复盘一下向量求导问题，很多时候的例子都直接推着就过去了

布布要成为最负责的男人·2023-07-29 13:35

Glocal Energy-based Learning for Few-Shot Open-Set Recognition

Few-ShotOpenRecognition:Query部分open方法图：使用自注意力机制增强类原型：距离计算：交叉熵损失：基于能量的模块：总的能量为：

欧阳AI锋·2023-07-29 11:21

softmax回归

置信度计算方式如下经过全连接层，得到输出O，将O作为softmax的输入O是输出向量，每个分量表示一个类别，y_hat_i表示i类别的置信度，softmax回归使得所有类别置信度都为非负数，且相加等于1损失函数使用交叉熵来衡量两个概率之间的区别

他是一个俗人啊·2023-07-29 06:54

逻辑斯特回归

之间导函数类似正态分布其他饱和函数sigmoidfunctions循环神经网络经常使用tanh函数与线性回归区别塞戈马无参数，构造函数无区别更改损失函数MSE->BCE损失（越小越好）分布的差异：KL散度，cross-entropy交叉熵二分类的交叉熵

Yuerya.·2023-07-29 04:29

Pytorch(一)

目录一、基本操作二、自动求导机制三、线性回归DEMO3.1模型的读取与保存3.2利用GPU训练时四、常见的Tensor形式五、Hub模块一、基本操作操作代码如下:importtorchimportnumpyasnp

几两春秋梦_·2023-07-29 03:08

【转载+修改】pytorch中backward求梯度方法的具体解析

原则上，pytorch不支持张量对张量的求导，它只支持标量对张量的求导我们先看标量对张量求导的情况importtorchx=torch.ones(2,2,requires_grad=True)print

dong_uper·2023-07-28 21:17

梯度提升树的参数

目录1.迭代过程1.1初始预测结果的设置1.2使用回归器完成分类任务①二分类情况②多分类情况1.3GBDT的8种损失函数①分类器中的lossa.二分类交叉熵损失b.多分类交叉熵损失c.二分类指数损失d.

talle2021·2023-07-28 16:40

word2vec

输入为上下文单词对应的one-hot，来预测当前单词的one-hot，损失函数为y与y_hat的交叉熵，最终得到权重矩阵W和W'。训练时，C个上下文单词乘

纯_edc5·2023-07-28 15:30

pytorch分类和回归：阿里天池宠物年龄预测

文章目录dog年龄预测论文Deepexpectationofrealandapparentagefromasingleimagewithoutfaciallandmarks分类的损失函数1.多分类交叉熵损失函数

tony365·2023-07-28 01:40

CrossEntropy（交叉熵损失函数pytorch）

它计算了模型输出与真实标签之间的交叉熵损失，可以作为模型优化的目标函数。在多分类任务中，每个样本有多个可能的类别，而模型输出的是每个样本属于每个类别的概率分布。

夏子期lal·2023-07-27 23:07

RNN

然而RNN反向求导会出现梯度弥散，导致我们很难训练网络，对于长时刻记忆总不尽人意，于是就诞生了LSTM。LSTM与RNN结构是一样的，只是对隐层单元内部结构进行了复杂化改造。双向

dreampai·2023-07-27 21:20

积跬步至千里 || PyTorch 中 shape 和 size 属性的区别

PyTorch中shape和size属性的区别在深度学习中，张量Tensor和向量array有相似之处，不同的在于Tensor兼具了求导的属性。

Mr_LeeCZ·2023-07-27 17:57

机器学习&&深度学习——softmax回归从零开始实现

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——向量求导问题订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助就跟之前从零开始实现线性回归一样，softmax回归也很重要

布布要成为最负责的男人·2023-07-27 07:41

机器学习中的优化算法第三课

机器学习中的优化算法第三课重参数化在前馈网络的最后一步骤想对loss函数求导数，但是可能这个loss也是带有参数的，这时候对这个θ求导就比较难，一个方法是找到一个无参数的分布比如高斯，然后找到一个能让z

早睡早起wqh·2023-07-27 06:20

深度学习——实验一

深度学习实践实验——实验一PyTorch基本操作实验了解tensor及其相关方法的使用，了解求导机制。

yuzhangfeng·2023-07-26 19:00

读《Improved Deep Hashing with Soft Pairwise Similarity for Multi-label Image Retrieval》

（贡献1）于是提出两种相似度，硬相似度考虑所有标签都匹配，所以用交叉熵学习；软相似度考虑部分标签匹配，所以用均方误差（贡献2）相关工作深度哈希学习的一种简单方法是

Mighty_Crane·2023-07-26 15:35

BCELoss、BCEWithLogitsLoss / 二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）

BCELossinput：经过Sigmoid函数激活后的预测概率+对应的真实标签（一般使用one-hot表示）介绍BCELoss：BCELoss是二元交叉熵损失函数（BinaryCrossEntropyLoss

HealthScience·2023-07-26 11:34

KL散度、交叉熵损失函数、nn.CrossEntropyLoss()

KL散度=交叉熵-信息熵在机器学习训练网络时，输入数据与标签常常已经确

HealthScience·2023-07-26 11:34

分类、回归常用损失函数

分类：交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction）KL散度、交叉熵损失函数、nn.CrossEntropyLoss()_HealthScience的博客-CSDN博客权重交叉熵损失函数

HealthScience·2023-07-26 11:31

微分流形2：流形上的矢量场和张量场

没错，是函数到实数的映射，是不是想到了求导。我们要逐渐熟悉把函数作为一个自变量，而且的它的因变量可以是一个实数。而且这个切向量是线性的，还有个导子我也不太明白，但有点类似于对偶空间里的那种概念。

yxriyin·2023-07-26 01:41

机器学习&&深度学习——softmax回归（下）

一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——softmax回归（上）订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助softmax回归（下）损失函数对数似然softmax及其导数交叉熵损失信息论基础熵信息量重新审视交叉熵模型预测和评估以下的内容有些需要用到信息论基础

布布要成为最负责的男人·2023-07-25 18:33

线性神经网络——softmax 回归随笔【深度学习】【PyTorch】【d2l】

文章目录3.2、softmax回归3.2.1、softmax运算3.2.2、交叉熵损失函数3.2.3、PyTorch从零实现softmax回归3.2.4、简单实现softmax回归3.2、softmax

来杯Sherry·2023-07-25 11:38

MATLAB 自定义最小二乘法拟合直线点云（具体过程）方法二（27）

算法简介最小二乘法拟合直线，可以将离散的点云表达为一条规则的数学直线，这里使用的直线方程为y=kx+b这里提供具体的实现流程，展示如何进行最小二乘拟合直线，当然这是其中的一种方法，还有别的方法可供参考，这里是通过求导为

点云学徒·2023-07-25 07:46

uni-app 使用uni.request封装发送api请求文档服务器请求导航守卫

前言刚刚接触uni-app时候想着直接使用axios发请求，可以发送成功但是请求头有点问题后面发现教程都是使用@escookrequest-miniprogram三方包发送请求-是没有问题为什么不直接用uni.request（）发送请求，是因为每次请求都要写一次添加请求头不合理后面随着深入了解uni-app，发现开源框架，若依，芋道，都是封装一层uni.request发请求解决了统一添加请求头问题

-風过无痕·2023-07-25 06:27

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