交叉熵求导第24页

超强大的数学计算器——WolframAlpha（含安卓下载连接）

文章目录一软件界面二常用的功能展示(输入样例)2.1计算不定积分2.2定积分2.3级数求和2.4无穷乘积2.5求导2.6求高阶导2.7偏导数2.8解微分方程2.9绘制函数图像2.10泰勒展开2.11联立方程组

w冷淡·2023-06-10 12:41

GPU Counter功能更新｜支持Adreno、PowerVR芯片

在GOTOnlineOverview模式中，UWA提供了MaliGPUCounter功能模块，为的是提供给游戏研发商应对玩家对游戏画面的需求导致游戏渲染压力给性能带来的新挑战。

UWA·2023-06-10 08:07

共享单车数据集

项目简介：在此数据集中，使用模式和天气数据，以预测华盛顿特区首都自行车共享项目的自行车租赁需求导入数据数据详情重新建立新特征数据处理

jasonbourne97·2023-06-10 07:50

第九周

小半个学期都过去了，还有两个礼拜就要期中考试了，下周也要开始复习了，这周老师也发了好几张练习卷，液压，磨具，数学都发了，别的科目只要背题目问题都差不多，就数学问题好像有点大，这学期学的数学都是导数什么的，求导要记一堆公式

181的姚tw·2023-06-10 02:27

基于RSSI测距的多边定位法（附代码与讲解视频）

基于RSSI测距的多边定位法（一）实验目的（二）实验内容1、RSSI测距原理2、多边定位法（三）实验结果（四）结果分析（五）心得体会（六）附录1、Python代码：2、B站讲解视频3、矩阵求导过程参考（

huazi-J·2023-06-10 00:52

【机器学习基础】2、代价函数\损失函数汇总

文章目录代价函数1、二次代价函数（quadraticcost）2、交叉熵代价函数（cross-entropy）3、对数似然代价函数（log-likelihoodcost）损失函数1、0-1损失函数2、绝对值损失函数

梦无羡·2023-06-09 18:14

深度学习(神经网络)

文章目录神经网络历史形式神经元模型（M-P模型）感知器多层感知器误差反向传播算法误差函数和激活函数误差函数二次代价函数交叉熵代价函数激活函数sigmoid函数RELU函数似然函数softmax函数随机梯度下降法批量学习方法在线学习小批量梯度下降法学习率自适应调整学习率

Elsa的迷弟·2023-06-09 18:39

交叉熵损失，softmax函数和 torch.nn.CrossEntropyLoss()中文

交叉熵在多分类神经网络训练中用的最多的lossfunction（损失函数）。举一个很简单的例子，我们有一个三分类问题，对于一个input\(x\)，神经网络

bill_live·2023-06-09 14:10

如和使用matlab进行求导 ,入门级教程

文章目录问题如图所示运行结果如图代码分析完整代码完结撒花问题如图所示运行结果如图代码分析%定义样本数量n=500;这行代码定义了一个变量n，它代表样本数量。这个变量在后面的代码中会被用到。%将s和z取值范围分成子区间的个数num_intervals=40;这行代码定义了一个变量num_intervals，它代表将s和z取值范围分成的子区间个数。这个变量在后面的代码中也会被用到。%将取值范围[0,1

全栈若城·2023-06-09 09:08

RuntimeError: multi-target not supported at C:/w/b/windows/pytorch/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLC

:multi-targetnotsupportedatC:/w/b/windows/pytorch/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15在使用交叉熵损失函数的时候

小白小王·2023-06-08 23:15

PyTorch-Loss Function and BP

目录1.LossFunction1.1L1Loss1.2MSELoss1.3CrossEntropyLoss2.交叉熵与神经网络模型的结合2.1反向传播1.LossFunction目的：a.计算预测值与真实值之间的差距

MyDreamingCode·2023-06-08 22:20

Bert+FGSM/PGD实现中文文本分类（Loss=0.5L1+0.5L2)

具体来说，可以将它们组成一个batch，然后使用交叉熵损失函数来训练模型。在训练过程中，可以周期性地增加扰动向量的大

Dr.sky_·2023-06-08 22:43

这次，我想说说不一样的旅游

尤其公司大团出游，组团社格外小心，用餐-菜单，住宿-酒店图片，行程-经典景点，导游-优质老导，包括附属增加值，纯玩无购物，企业横幅，矿泉水，旅游帽，旅途中要求导游做的小游戏等等一些列细节。确保整个团

刘红leona·2023-06-08 19:16

二分类问题的sigmoid交叉熵损失函数推导

本文章参考deeplearning一书第六章6.2.2.2SigmoidUnitsforBernoulliOutputDistributions要建立一个模型，不可或缺的有：1、数据，2、损失函数，3、模型算法，4、优化算法。今天我们讨论下损失函数这块。损失函数的设计，与模型最后输出的内容是有一定关联的。所以我们今天讨论二分类问题的损失函数时，主要讲两方面，一方面是模型的输出，一方面是最大似然估计

大豆木南·2023-06-08 13:54

样本不平衡的解决办法

本文试图从交叉熵损失函数出发，分析数据不平衡问题，focalloss与交叉熵损失函数的对比，给出focalloss有效性的解释。

winner8881·2023-06-08 08:10

python-opencv[图像处理-sobel边缘轮廓提取]

Sobel边缘轮廓提取算法Sobel算法是根据一阶导数进行边缘点的确定，对于待处理图像I，在其x，y两个方向进行求导，取其根号下的x，y方向导数结果的平方和，对整个图像处理完成后，统计极大值所在的位置，

路-路-路·2023-06-08 04:40

mega-nerf安装流程

或者我有什么细节没记清，还有什么要求导致我之前只在一台服务器上安mega-nerf？不记得了，之前也没有做笔记，这次就边安变做个笔记吧。

彩囧·2023-06-07 23:13

神经网络实验---梯度下降法

文章目录目录文章目录1.实验目的2.实验内容3.实验过程题目一：题目二：题目三：实验小结&讨论题1.实验目的①掌握深度学习框架中的自动求导机制；②掌握梯度下降法的基本原理，能够使用梯度下降法求解一元和多元线性回归问题

苏黎世卡·2023-06-07 17:50

pytorch中torch.FloatTensor的用法

Pytorch中只能对Variable类型变量求导对x进行类型转换后可进行求导但是直接求导还不行，因为x是一个矩阵。

frank_haha·2023-06-07 06:58

数学基础：函数求导、矩阵运算、方差

一、求导法则1.1基本初等函数1.2三角函数运算1.3指数和对数函数相关运算1.4隐函数求导1.5参数方程求导1.6幂指函数求导1.7复杂表达式函数求导1.8链式法则链式法则是微积分中复合函数的求导法则

十点半的毛毛雨·2023-06-07 03:55

算法工程师（机器学习）面试题目3---机器学习算法

说明：这些是自己整理回答的答案可以借鉴也可能存在错误欢迎指正机器学习机器学习算法1、处理分类问题常用算法1.1、关于交叉熵交叉熵公式？交叉熵损失函数？

小葵向前冲·2023-06-07 02:10

球的表面积公式是怎么推导出来的？

球的体积公式的推导球的表面积公式是：证明方式一：体积求导基本思路：可以把半径为R的球，从球心到球表面分成n层，每层厚为r/n，像洋葱一样。半径获得增量是△r，体积增加的部分的体积就为△V。

zhangjin1120·2023-06-06 23:54

【机器学习】信息量、香农熵、信息增益（增加例子，方便理解）

这节可以搭配【机器学习】Logistic回归（重新整理）信息量（信息）信息量公式的推理过程香农熵信息增益【机器学习】Logistic回归（重新整理）B站视频：“交叉熵”如何做损失函数？

烂尾主教·2023-06-06 21:33

多举措为基层干部充电赋能

坚持需求导向，优化教学师资力量。择优选取理论水平高、实践经验丰富、善于传道授业的党校讲师、有经验的党政干部、专家学者、企业高管等兼职讲师，逐渐形成学科门类齐全，师资力量雄厚的教学“智囊团”。

粘火勺·2023-05-29 17:03

softmax简单代码实现(浅谈交叉熵和反向传播)

softmax激活函数:,（x属于分类j的概率）用在多分类问题，输出的结果为和为1的多个概率值(该图为2分类,代码是3分类,原理都一样)x:输入数据，w:权重值，a:激活函数的缩写，即softmax激活函数一：定义输入数据，这里使用了python语言和numpy包维度[1,5]这里用最简单的线性模型：二：随机生成五行三列的权重值维度[5,3]三：定义softmax函数并调用算出3个概率值：3个分类

幕歌丶·2023-04-21 19:02

软件工程|为什么需要统一处理异常？以及如何处理？

（软件工程）后端开发人员可以简单的明白请求是非法的，并察觉到了是因为非法请求导致程序抛出了异常，这是由于开发者熟悉程序的细节，知道为什么程

希望2017·2023-04-21 16:46

交叉熵(Cross Entropy)

1.信息量香农(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”，也就是说衡量一个事件信息量大小就看这个信息消除事件不确定性的程度。也即是说信息量的大小和事件发生的概率成反比，可以表示如下，其中x表示事件，p(x)表示事件发生的概率。2.信息熵信息熵为信源信息量的期望，即该信源所有可能发生事件的信息量的期望。可以表示为，信息熵具有以下性质：单调性，即发生概率越高的事件，其所携带的信息熵越低

lgdhang·2023-04-21 13:56

关于在线学习算法ftrl的理解

当中损失函数对向量的求导，感觉之前本科时没学过，问了一些人说是线性代数、矩阵论有讲，但是好像当时高成英老师没讲。网上查了资料，其实标量对向量求导很简单，就是逐个元素求。图片发自App图片发自App

放飞自我吧·2023-04-21 12:03

回归算法对比

岭回归算法流程平方误差矩阵形式对A求导：最小二乘法由于样本数量n约等于特征数量p时，易过拟合。岭回归在平房误差基础上增加正则项，通过确定的值来平衡偏差和方差。

Mr_Stark的小提莫·2023-04-21 10:39

TensorFlow基础

输入tf.placeholder()feed_dict加法减法乘法fail总结初始化所I有可变tensor权重偏差更新ReLU激活函数softmax激活函数sigmoid激活函数不适用隐藏层交叉熵损失函数

朱小泡·2023-04-21 07:41

百度架构师手把手带你零基础实践深度学习学习笔记

1.梯度下降梯度定义2.更新参数w1=w0-(gradient*lr)3.求导链式法则求导链式法则4.随机梯度下降算法原理随机梯度下降算法原理

半大人·2023-04-21 06:45

时间

滴答，滴答，滴答念你千万遍pig,pug手面上的猪校服，白衬衫纯澈的少年直线，圆求导，几何没人比你更烦在右，在前一个秋天错过，回忆纵往不及“我们和好吧”“好啊”时间原来是说了很久的再见

木之本沐晴·2023-04-21 04:55

CRAY-1向量流水处理

前置知识点动作耗时动作耗时动作耗时启动访存1拍访存6拍送入流水线1拍写入存入1拍浮点加6拍浮点乘7拍整数加3拍浮点迭代求导14拍逻辑运算2拍位运算1拍例题求向量D=A*(B+C)，各向量元素个数均为N，

FatPuffer·2023-04-21 03:06

图像分割——交叉熵损失

一、前言写这篇博客的目的主要有两点，首先一点就是，以为对于交叉熵学过就会了，当初笔记也没有详细写过，但今天看论文发现里面的公式没有看懂才发现自己了解的还不够，平时用也是直接用的框架，原来一直认为会的东西其实还不会

SL1029_·2023-04-20 19:03

根据后台提供的导出excel接口(Get请求)，实现表格数据的导出功能

1、需求导入需求样式.png之前做过的是纯前端进行处理的，现在后台提供了接口，前端处理导出的话数据量非常大的话会很不友好，一来是导出速度慢，二来是导出的文件大小比较大，经过我测试了下，纯前端导出的话，44

听书先生·2023-04-20 18:54

通过描述系统的微分方程，判断系统是否为线性系统以及是定常系统还是时变系统

目前只写了叠加性部分，齐次性、定常时变类似（之后补）如果不是微分方程中含有积分，那么两边微分/求导消去积分目录线性系统叠加性定义判断方法例题齐次性定义判断方法例题非线性系统定常系统线性定常系统时变系统线性时变系统线性系统线性系统有两个重要的特性

去吃饭了Ayo·2023-04-20 13:00

使用Tensorflow实现一个简单的神经网络

输入层、隐藏层、输出层的数目分别为2、3、1；隐藏层和输出层的激活函数使用的是ReLU；训练的样本总数为512，每次迭代读取的批量为10；交叉熵为损失函数，并使用Adam优化算法进行权重更新。

牛奶芝麻·2023-04-20 08:45

【PyTorch】第九节：Softmax 函数与交叉熵函数

介绍本实验主要讲解了分类问题中的二分类问题和多分类问题之间的区别，以及每种问题下的交叉熵损失的定义方法。由于多分类问题的输出为属于每个类别的概率，要求概率和为1。

让机器理解语言か·2023-04-20 08:56

详解利用Pytorch实现ResNet网络

我们调用model(inputs)来计算模型的输出，并使用损失函数（在此处为交叉熵）来计算输出和目标之间的误差。

·2023-04-20 01:16

计算机视觉(AI)面试大全

1.交叉熵损失函数：与softmax回归一起使用，输出为概率分布。

大黑山修道·2023-04-20 01:01

6.深度学习之模型选择、欠拟合和过拟合

计算训练误差和泛化误差可以使用损失函数例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。6.2模型选择模型选择需要评估若干候选模型的表现并从中选择模

大勇若怯任卷舒·2023-04-20 00:22

Pytorch实现交叉熵的过程

在pytorch当中，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失”在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失：实现方式1：criterion

Geeksongs·2023-04-19 22:34

pytorch自定义交叉熵损失函数

2维测试交叉熵代码：注意：output维度是[batch_size,所分类预测值，样本数]label维度是[batch_size,样本数]output=torch.randn(3,3,5,requires_grad

AI视觉网奇·2023-04-19 22:34

使用Pytorch实现自定义的交叉熵损失函数，对手写数字数据集进行分类

文章目录使用torch.nn自带损失函数使用自定义损失函数结论使用torch.nn自带损失函数importtorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisiondevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")torchvision.data

WTIAW.TIAW·2023-04-19 22:33

skip gram模型的实现

用数学式来表示给定上下文wt-1和wt+1时目标词为wt的概率：交叉熵误差函数公式：yk是神经网络的输出，tk是正确解标签，k表示数据的维数。如果标签为one-hot表示，即

算法技术博客·2023-04-19 18:01

损失函数、python实现均方误差、交叉熵误差函数、mini-batch的损失函数

损失函数whatis损失函数均方误差交叉熵误差计算mini-batch学习的损失函数why损失函数whatis损失函数神经网络学习目标是找到各层合适的权重参数w和偏置b，使得最终的输出结果能够与实际结果更加接近

算法技术博客·2023-04-19 18:28

梯度、梯度法、python实现神经网络的梯度计算

【机器学习】梯度、梯度法、python实现神经网络的梯度计算一、python实现求导的代码：二、whatis梯度三、使用梯度法寻找神经网络的最优参数四、神经网络的梯度计算一、python实现求导的代码：