交叉熵求导第27页

pytorch深度学习实践_p6_用pytoch实现logistic回归

知识点补充torch.nn.BCELoss(size_average=False)求交叉熵的函数实现的步骤preparedataset准备数据集designmodelusingclass使用类来设计模型

L_halley·2023-04-08 13:06

【机器学习】P6 逻辑回归的损失函数以及梯度下降

逻辑回归的损失函数以及梯度下降逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归的Cost逻辑回归的梯度下降总公式推导公式梯度下降动画效果展示Reference逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归是一种用于二分类问题的监督学习算法，其损失函数采用交叉熵

脚踏实地的大梦想家·2023-04-08 13:05

考研数二第十讲求导平面曲线的切线和法线以及曲率圆与曲率半径和弧微分

关于函数的导数几何意义，一元函数和二元函数存在一些不同，二元或多元函数求导叫做对应的偏导数，函数求导以及平面曲线切线，法线求解或者根据已知切线求函数会与其他题型结合考察，单独出题概率比较小。

追梦鹿少年·2023-04-08 12:17

DNS服务器BlackHole开发日记-起源及一点心得

开始构思是这样：建立一个接收服务器，并将所有请求导向该服务器。这里面就涉及到一个DNS拦截的问题。

weixin_34344677·2023-04-08 07:25

交叉熵

1.信息量信息量与事件发生的概率成反比。如：事件1：明天太阳正常升起。该事件发生的概率P=1，因此信息量为0。事件2：天气预报说明天要下雨。本来我们不知道明天天气，但是通过这句话消除了部分不确定性，因此它具有一定的信息量。信息量的计算：。2.信息熵信息熵是所有信息量的期望。事件序号事件概率信息量1明天下雨0.6-log(0.6)2明天不下雨0.4-log(0.4)3.相对熵（KL熵）衡量同一变量在

不烫的热水袋·2023-04-08 02:46

小白学Pytorch系列--Torch.nn API Loss Functions(14)

nn.CrossEntropyLoss该准则计算输入对数和目标之间的交叉熵损失。nn.CTCLoss联结主义时间分类丢失。

发呆的比目鱼·2023-04-08 00:54

二叉树深度求导golang实现

二叉树定义节点值这里定义为int类型typeTreeNodestruct{ValintLeft*TreeNodeRight*TreeNode}求二叉树的深度后续遍历方式:二叉树结构如下：3/\920/\157二叉树初始化head:=&TreeNode{Val:3}head.Left=&TreeNode{Val:9}head.Right=&TreeNode{Val:20}head.Right.Lef

雪之下丶微凉·2023-04-07 11:12

新手理财（1）远离债务，强制储蓄

花呗、借呗、信用卡、白条……等等的出现促进了提前消费，攀比心态和对奢侈品的追求导致消费像滚雪球一样越滚越大，最终陷入债务的泥沼。

渔歌不止·2023-04-07 09:52

反向传播求导

(教材)其中*表示逐元素乘积向量化后:(自己推导)ReLU:classRelu(AbstractLayer):def__init__(self):self.mask=Nonedefforward(self,X):self.mask=(X<=0)out=X.copy()out[self.mask]=0returnoutdefbackward(self,dY):dX=dYdX[self.mask]=0

0xFFFFFG·2023-04-07 09:04

backward 最好的解释

由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认

weixin_40895135·2023-04-07 04:59

矩阵求导（一）-- 求导的定义和布局约定

学习路线参考SinclairWang的文章——矩阵求导入门学习路线，按下面推荐顺序学习，效果更佳。

长路漫漫2021·2023-04-06 22:43

矩阵求导（笔记）

【手推机器学习】矩阵求导--合集_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1xk4y1B7RQ/?

阿里山菇凉·2023-04-06 22:12

矩阵求导知识——详细笔记

矩阵求导知识——详细笔记文章目录矩阵求导知识——详细笔记前言一、矩阵对矩阵求导二、矩阵对标量或标量对矩阵求导1.矩阵Y对标量x求导2.标量y对列向量X求导：3.行向量Y'对列向量X求导：4.列向量Y对行向量

凯撒莫得感情·2023-04-06 22:39

python矩阵求导代码_搞点枯燥的公式推导：深度学习中的矩阵求导

一次性梳理清楚，是时候搞定矩阵求导了！

weixin_39847437·2023-04-06 22:37

线性代数笔记：标量、向量、矩阵求导

0基本法则行向量对元素求导列向量对元素求导矩阵对元素求导元素对行向量求导元素对列向量求导元素对矩阵求导行向量对列向量求导列向量对行向量求导行向量对行向量求导列向量对列向量求导矩阵对行向量求导矩阵对列向量求导

UQI-LIUWJ·2023-04-06 22:33

Slam学习笔记——矩阵扰动求导

Slam学习笔记——矩阵扰动求导1.推导结论1.1旋转矩阵R1.2变换矩阵T1.2.1结构1.2.2左扰动1.2.3右扰动1.3反对称矩阵a^1.4内参矩阵K2.推导过程2.1推导中用到的公式2.2详细推导

starvapour·2023-04-06 22:33

深度学习笔记 —— 矩阵计算

它们的目的是为了对求导后的形式作规定，以达到方便计算的目的。

Whisper_yl·2023-04-06 21:18

深度学习笔记 —— 自动求导

importtorch#假设我们想对函数y=2xTx关于列向量x求导x=torch.arange(4.0)#计算y关于x的梯度之前，需要一个地方来存储梯度x.requires_grad_(True)#等价于

Whisper_yl·2023-04-06 21:18

矩阵求导——学习笔记

矩阵、向量求导法则，我们这里默认的是分母布局一、基本定理1.1对元素求导行向量设yT=[y1…yn]\mathbf{y}^T=[y_1\dotsy_n]yT=[y1…yn]是行向量，xxx是元素，则∂yT

WHS-_-2022·2023-04-06 21:12

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

错误是在loss.backword()这一行发生的，但是在debug时发现在loss.backword()之前变量就已经出现错误了，如下图：这是求完交叉熵损失的结果，代码如下：说明问提出在s_output

yeeanna·2023-04-06 19:21

寺庙也要考验一个人混的怎么样？

所以这世间真正的求导人真的是少之又少，凤毛麟角。

云起天舒·2023-04-06 17:06

基础概念-地下水

dz/dx是表示Z对X的导数，这种情况，通常Z是中间变量，然后让求导数的。加速度对于时间的积分就是速度,速度对于时间的积分,就是行程.名词解释1.弥散度：载体静止时的弥散能力。

Cocytus233·2023-04-06 12:56

神经网络激活函数

神经网络激活函数神经网络激活函数的定义为什么神经网络要用激活函数神经网络激活函数的求导Sigmoid激活函数Tanh激活函数Softmax激活函数神经网络激活函数的定义所谓激活函数（ActivationFunction

ProgramStack·2023-04-06 03:28

【ESP32】ESP32-Face人脸识别过程概述

在训练中，使用ArcFace算法，而不是传统的Softmax函数和交叉熵损失函数。为

嵌入式电子信息爱好者·2023-04-06 01:00

【机器学习】分类模型评价指标（混淆矩阵、ROC）--学习笔记

分类模型的评价指标：交叉熵、混淆矩阵、ROC曲线交叉熵混淆矩阵（本身不是评价指标，只是一个特殊的矩阵）准确率（Accuracy）精准率（Precision）召回率（Recall）F1值（F1-score

等秃了就去学算法·2023-04-05 22:20

【数据结构】一元多项式

实验报告格式规范，包括以下内容：（正文宋体五号）一、问题描述（标题黑体小四）对简单的一元多项式相加、相减、求导运算。二、实验目的实现对简单的一元多项式相加、相减、求导运算。

等秃了就去学算法·2023-04-05 22:18

【机器学习】Logistic回归---学习笔记

Logistic回归学习笔记Logistic回归学习线路预备知识：建议先去B站学习一下信息量，熵，BL散度，交叉熵的概念。

等秃了就去学算法·2023-04-05 22:31

matlab求解微积分

matlab求解微积分求导数极限问题1.单变量极限2.多变量函数求解积分问题1.不定积分2.定积分3.二重积分级数求和求导数如果函数和自变量已知，且均为符号变量，则可用diff函数解出给定函数的各阶导数

hence..·2023-04-05 17:11

基于MATLAB 2014b的多项式除法程序

多项式运算所涉及的函数见下表conv实现卷积和多项式乘法deconv实现去卷积和多项式除法poly求具有指定根的多项式polyder多项式求导polyeig求多项式的特征值polyfit求多项式的拟合polyint

Wangwenshuaicsdn·2023-04-05 12:20

【剑指offer】1*1卷积的作用

系列文章目录BN层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数文章目录系列文章目录增加网络深度（增加非线性映射次数）升维或降维跨通道的信息交互减少卷积核参数（简化模型）增加网络深度（增加非线性映射次数）首先直接从网络深度来理解

.别拖至春天.·2023-04-05 12:47

【剑指offer】交叉熵损失函数

系列文章目录梯度消失和梯度爆炸BN层详解文章目录系列文章目录什么是交叉熵损失函数详细解释推导过程交叉熵损失函数在单标签分类任务中的使用（二分类任务包含在其中）交叉熵损失函数在多标签分类任务中的使用Pytorch

.别拖至春天.·2023-04-05 12:16

【剑指offer】BN层详解

【剑指offer】系列文章目录梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数文章目录【剑指offer】系列文章目录BN层的本质原理BN层的优点总结BN层的过程代码实现BN层的本质原理BN层（BatchNormalizationLayer

.别拖至春天.·2023-04-05 12:45

【剑指offer】梯度消失和梯度爆炸

【剑指offer】系列文章目录BN层详解交叉熵损失函数文章目录【剑指offer】系列文章目录梯度消失和梯度爆炸为什么会产生梯度消失和梯度爆炸代码示例梯度消失和梯度爆炸梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络中常见的问题

.别拖至春天.·2023-04-05 11:57

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 Tanh

看完这篇，你基本上可以自定义前向与反向传播，可以自己定义自己的算子文章目录Tanh公式求导过程优点：缺点：自定义Tanh与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF

jasneik·2023-04-05 11:18

Raki的读paper小记录：Online Continual Learning through Mutual Information Maximization

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务OCL已有方法和相关工作面临挑战为了学好新的任务，模型需要修改参数，这导致了CF创新思路利用用互信息最大化，减少由交叉熵导致的特征

爱睡觉的Raki·2023-04-05 09:00

Chapter 04 神经网络的学习

均方误与交叉熵误差defmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)defcross_entropy_error(y,t):#t为真实值，y为预测值

蜜糖_7474·2023-04-05 09:15

PyTorch|自动求导系统AutoGrad

01|PyTorch的自动求导系统AutoGrad从前述课程中，我们已经知道：PyTorch训练机器学习或深度学习模型时，依赖于计算优化目标函数（如Loss函数）时的反向传播梯度，并以此层层求导更新每个计算图中结点的数值

木千之·2023-04-04 23:31

Autograd：自动求导

Autograd：自动求导PyTorch中，所有神经网络的核心就是autograd包，autograd包为张量上的操作提供了自动求导机制。

写进メ诗的结尾。·2023-04-04 23:58

Pytorch入门学习：自动求导

importtorchx=torch.ones((2,2),requires_grad=True)#requires_grad表示可以计算这个梯度y=x+2z=y*y*3out=z.mean()#计算矩阵平均值结果是个数相加除以4print(out)#tensor(27.,grad_fn=)#out的值和x相关,x相当于out的一个变量#修改x的结果，out也会跟着改变#out.backward(

原力甦醒·2023-04-04 23:55

Pytorch Autograd: 自动求导机制

Autograd:自动求导机制PyTorch中所有神经网络的核心是autograd包。autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导。torch.Tensor是这个包的核心类。

pengege666·2023-04-04 23:23

Python PyTorch2：自动求导、梯度

1.激活函数激活函数是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。常用的激活函数：importtorcha=torch.linspace(-10,10,20)#sigmoid函数0~1res=torch.sigmoid(a)print(res)#tanh函数-1~1res=torch.tanh(a)print(res)#ReLU函数0~infres=torch.relu(a

Amazingmonkeys·2023-04-04 22:06

Pytorch : 自动求导

在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播算法。在该算法中，参数(模型权重)根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。损失函数计算神经网络产生的期望输出和实际输出之间的差值。目标是使损失函数的结果尽可能接近于零。该算法通过网络反向遍历来调整权重和偏差，以重新训练模型。这就是为什么它被称为反向传播。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎torch.autograd。它支持任何计算图的梯度

Shilong Wang·2023-04-04 22:05

浅谈L1、L2 和Smooth L1 loss

差别过大时，梯度值不至于过大当预测框和GT差别很小的，梯度值足够小下面（1）（2）（3）分别是L2，L1，SmoothL1的损失函数下面（1）（2）（3）分别是L2，L1，SmoothL1损失函数对X求导的结果表达式观察

liiiiiiiiiiiiike·2023-04-04 21:20

3 损失函数

loss3中.MSE返回值不是标量，是一个[b]维（batch）向量，因此用reduce_mean求一下均值2.CrossEntropy手动实现一下crossentropy，可见随着事件确定性的增加，交叉熵逐渐减少

新青年没有新思想·2023-04-04 20:09

位姿误差雅可比的N种写法

对位姿误差的推导做个整理，不同的资料上求导的对象以及是左扰动还是右扰动会略有差别，注意区分。

winwonnn·2023-04-04 15:35

RLHF知识

除了评估指标，现有的模型通常以预测下一个单词的方式和简单的损失函数(如交叉熵)来建模，没有显式地引入人的偏好和主观意见。因此，训练阶段，如果直接

张博208·2023-04-04 13:33

本周导数小结

图片发自App图片发自App在求导中，数形结合很重要！！！在遇到没有见过的函数不要怕，可以用已学的知识进行构建“熟悉的函数”，再用数形结合，即可求出所需的答案！

ebd6e5baeb0c·2023-04-04 12:35

PyTorch机器学习与深度学习技术方法与案例实践应用

2、包含自动求导系统的深度神经网络。2022年9月，扎克伯格亲自宣布，PyTorch基金

zmjia111·2023-04-04 08:46

交叉熵损失和NLL损失的区别

交叉熵损失和NLL损失之间的区别总结：交叉熵=NLL+SOFTMAXLayerNLL损失torch.nn.NLLLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index

Vicky111308·2023-04-04 08:05

C# 遗传算法排课系统优化

一、要求导入学生（学号，姓名，性别），课程（课程号，课程时间，课容量），教

胡言书生·2023-04-03 21:56

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