交叉熵求导第33页

视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲---第五讲学习笔记总结---李群和李代数、相机

第四讲---第五讲学习笔记如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲-李群与李代数基础和定义、指数和对数映射_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲-李代数求导与扰动模型_goldqiu

goldqiu·2023-01-31 22:13

A-LOAM线/面特征雅可比解析求导

通过平行四边形面积除以对角线长度面特征核心思想：使得点到面距离最短线/面特征雅可比矩阵解析求导实现需要修改的代码为include/lidar_localization/models/loam/aloam_factor.hpp

111111111112454545·2023-01-31 19:42

生产环境中，如何提升springboot服务吞吐量

背景生产环境偶尔会有一些慢请求导致系统性能下降，吞吐量下降，下面介绍几种优化建议。

大盛玩java·2023-01-31 16:43

卷积神经网络（CNN）学习笔记 ——李宏毅

先将所有图片rescale成大小一致的）输出：各种类别是我们设置的分类目标改向量的长度就是可以辨识多少种类别图片通过model后通过softmax输出y'我们希望y'与之间的crossentropy（交叉熵

有只小狗叫蛋卷er·2023-01-31 15:15

2022.4.15_ch06-神经网络

全连接层：张量实现，层实现神经网络：张量实现，层实现激活函数：Sigmoid，ReLU，LeakyReLU，Tanh输出层设计：[0,1]区间，和为1；[-1,1]误差计算：均方差，交叉熵汽车油耗预测实战神经网络代码

dgyzmyx_·2023-01-31 13:32

逻辑回归

逻辑回归逻辑回归先从线形回归引入，即通过一些数据去拟合一个函数,再来一个新的数据，可以通过这个函数(模型)得到它对应的输出通过均方误差求解函数参数上式子分别对w,b求导并令导数为0解出将上述的线形模型整体输入

迷途的Go·2023-01-31 12:41

逻辑回归实战

有些文章写到其目标函数使用的是交叉熵，感觉这个概念不容易理解。反而从目标函数，也即损失函数的背景说。正样例的label为1，负样例为0。假设对正样例估计值是靠近0的一个值，那么要给它一个惩罚

么悾·2023-01-31 12:26

矩阵求导公式（引自维基百科）

1.总体情况2.分子布局(Numeratorlayout)和分母布局(Denominatorlayout)首先我们常说y对x求导，这里的y和x均默认为列向量，y为(mx1),x为(nx1)（1）分子布局

白色小靴·2023-01-31 10:46

常见矩阵求导公式

https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/99445129

uodgnez·2023-01-31 10:16

矩阵求导公式

转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a033b090100pwjq.html求导公式(撇号为转置）：Y=A*X-->DY/DX=A'Y=X*A-->DY/DX=AY=A

荒诞艺术家·2023-01-31 10:15

常用矩阵求导公式推导

引论矩阵求导的方法一直以来都很让我困惑，最近看了一些博客参考，得到了一些理解。

棕熊的肚皮·2023-01-31 10:15

矩阵求导常用公式

矩阵求导常用公式1引言2向量的导数2.1向量对标量求导Vector-by-scalar2.2标量对向量求导Scalar-by-vector2.3向量对向量求导Vector-by-vector3矩阵的导数

小何才露尖尖角·2023-01-31 10:44

Datawhalre 深入浅出Pytorch【第一章：Pytorch基础知识】

二、自动求导1.介绍2.求导代码示例三、并行计算总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：李老师说一句话让我印象特别深刻，多练习多动手。好好学pytorch，熟练掌握后，早日用到工作中。

beckygong001·2023-01-31 09:23

MCMC的Metropolis-hastings 算法python实现

这里呢多说一句，贝叶斯的点估计是对后验概率求导()，而频率学派的点估计呢是对似然概率求导()。

王难难难·2023-01-31 07:01

《机器学习》阅读笔记第五章

神经网络的本质是回归模型反向传播算法跳出局部极小点防止过拟合其它神经网络神经网络的本质是回归模型神经网络的本质是一个多次线性组合+非线性变换的回归模型每一层神经元构成线性组合到下一层的激活函数构成非线性变换输出层的结果与真实结果比较，得到误差函数分类常用交叉熵损失回归常用均方误差反向传播算法反向传播算法算法的基础是一阶梯度下降算法用损失函数对每一层的参数求导

Golden_Baozi·2023-01-31 07:05

pytorch学习经验（五）手动实现交叉熵损失及Focal Loss

我发现，手写损失函数一般都会运用到很多稍微复杂一些的张量操作，很适合用来学习pytorch张量操作，所以这里分析几个常用损失函数练习一下。1.BinaryCrossEntropyLossBCELoss的计算公式很简单：BCE公式这里我们按照公式简单实现一下就可以：classBCELosswithLogits(nn.Module):def__init__(self,pos_weight=1,redu

nowherespyfly·2023-01-31 03:49

高频面试题

产生：反向传播+梯度下降解决：减小层数；调整学习率；跳过连接（shortcut），lstm，batchnorm3、rnn梯度消失有何不同维度不同：时间维度（会消失），纵向维度含义不同：重要信息的消失4、交叉熵的由来熵

wenyilab·2023-01-30 21:55

Chernoff Bound

求导可知当时，取最大值。

Corn_48ad·2023-01-30 21:38

AI System 人工智能系统 TVM深度学习编译器 DSL IR优化计算图编译优化内存内核调度优化 DAG 图优化 DFS TaiChi 函数注册机 Registry

EwenWanW·2023-01-30 15:04

深度学习（二）---算法岗面试题

●神经网络为什么用交叉熵参考回答：通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点

勇敢牛牛@·2023-01-30 13:51

学习笔记《pytorch 入门》完整的模型训练套路（CIFAR10 model）

文章目录准备数据集（训练和测试）搭建神经网络创建损失函数，分类问题使用交叉熵创建优化器设置训练网络的一些参数进入训练循环准备进入测试步骤完整代码：准备数据集（训练和测试）训练数据集train_data=

我是NGL·2023-01-30 13:10

【pytorch笔记】（二）基础知识：张量、自动求导、使用GPU

一、张量张量（tensor）是机器学习的基础，类似于numpy的数组。NVIDIA的显卡有张量加速功能，可以提升计算速度，因此张量可以说是深度学习的基础。创建tensor函数作用Tensor(size)基础构造函数tensor(data)类似于np.array，可以将ndarray转换为tensorones(size)全为1zeros(size)全为0eye(size)对角阵，对角线全为1，其余为

Kevin Davis·2023-01-30 12:41

梯度下降法学习心得

不过，我们还是想说一说自动求导是如何实现的。这里我

曦微熹未·2023-01-30 12:19

深度学习基础知识（七）:神经网络基础之梯度下降法

4.梯度下降法4.1定义通过对参数（如w，b）进行求导，用于训练模型中的各种参数（如线性回归的w和b参数），从而达到成本函数值的最低点（也就是函数图像的最低点）。

Chou_pijiang·2023-01-30 11:26

RuntimeError: weight tensor should be defined either for all or no classes

今天在添加网络中添加深监督的时候遇到了这个错误，先看出现错误的位置，是在计算交叉熵的时候：defforward(self,inputs_scales,targets_scales):losses=[]forinputs

翰墨大人·2023-01-30 08:53

归一化(softmax)、信息熵、交叉熵

归一化(softmax)、信息熵、交叉熵机器学习中经常遇到这几个概念，用大白话解释一下：一、归一化把几个数量级不同的数据，放在一起比较（或者画在一个数轴上），比如：一条河的长度几千甚至上万km，与一个人的高度

shaolin79·2023-01-30 02:58

机器学习面试之LR与SVM的异同

一、逻辑回归LR（1）模型表达式：与单个神经元加Sigmoid激活函数的表达与效果相同（2）损失函数：二分类交叉熵损失（3）参数估计：损失函数的求导梯度下降（4）关于LR的一些提问：（a）逻辑回归为什么使用极大似然函数作为损失函数

梦无音·2023-01-29 22:09

人工势场法--路径规划--原理--matlab代码

合力和斥力的计算方法符合高中物理矢量相加法则下图内容为求导过程为了解决局部最优化和目标不可达，每个障碍物的斥力分为两个：一种是沿障碍物与车辆的连线指向车辆，另一个是沿目标与车辆连线指向目标。

jubobolv369·2023-01-29 21:58

交叉熵损失函数公式_交叉熵损失函数与相对熵，交叉熵的前世今生

0.总结(本文目的是讨论理解一下相对熵(KL)与交叉熵(cross-entropy)的关系，以及相应的损失函数)熵的本质：信息量log(1/p)的期望的期望。

weixin_39801075·2023-01-29 13:31

为什么交叉熵损失函数可以用作逻辑回归的损失函数？

什么是熵（entropy）？熵是一种度量，可以用熵的大小度量信息的混乱程度，或者是信息的不确定性。熵越大，信息的不确定性越大。同样，熵也可以用来衡量变量的不确定性。熵也可以衡量一件事的信息量的大小，因为一件事确定性越大，那它的信息量就越小；反之，一件事不确定性越大它得信息量就越大。比如，“中国乒乓球队再次得了世界冠军”，这件事确定性很大，所以包含的信息量就很小，甚至信息量接近0（等于没说一样）；“

我对算法一无所知·2023-01-29 13:30

相对熵与交叉熵

相对熵与交叉熵**相对熵数学公式****相对熵：KL距离**交叉熵交叉熵损失函数相对熵数学公式KL散度的值始终大于0，并且当且仅当两分布相同时，KL散度等于0.当P(x)和Q(x)的相似度越高，KL距离越小

qiling0102·2023-01-29 13:59

信息熵、相对熵与交叉熵

目录1.信息熵2.相对熵3.交叉熵4.交叉熵与softmax1.信息熵熵是一个信息论中的概念，表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。

纽约的自行车·2023-01-29 13:29

Lesson 4.2 逻辑回归参数估计：极大似然估计、相对熵与交叉熵损失函数

文章目录一、逻辑回归参数估计基本思路1.构建损失函数2.损失函数求解二、利用极大似然估计进行参数估计三、熵、相对熵与交叉熵1.熵（entropy）的基本概念与计算公式2.熵的基本性质3.相对熵（relativeentropy

虚心求知的熊·2023-01-29 13:28

PyTorch深度学习笔记（十六）优化器

现以CIFAR10数据集为例，损失函数选取交叉熵函数，优化器选择SGD优化器，搭建神经网络，并计算其损失值，用优化器优化各个参数，使其朝梯度

小于同学饿了·2023-01-29 11:14

矩阵求导学习

布局分子布局∂y∂x=(∂y∂x1∂y∂x2⋯∂y∂xn)\frac{\partialy}{\partial\mathbf{x}}=\begin{pmatrix}\frac{\partialy}{\partialx_1}&\frac{\partialy}{\partialx_2}&\cdots&\frac{\partialy}{\partialx_n}\end{pmatrix}∂x∂y=(∂x1∂

Nightmare004·2023-01-29 11:07

python 最小二乘回归高斯核_python实现简单的线性回归-最小二乘法（一元一次）...

对求导：对求导：二、python代码实现（1）准备数据1.1,39343.001.3,46205.001.5,37731.002.0,43525.002.2,39891.002.9,566

weixin_39968592·2023-01-29 09:02

机器学习--线性回归

本文参考吴恩达机器学习课程第2章线性回归公式:代价公式(误差均值中的2用来抵消求导得来的2):目标：代价最小化这里演示单变量线性回归时:令,可对求导,此时方可求出实际上，由于代价函数经常含有2个及以上参数

下雨天的蓝·2023-01-29 09:16

第1周学习：深度学习和pytorch基础

基础练习定义数据定义操作螺旋数据分类构建线性模型分类构建两层神经网络分类拓展测试拓展测试——构建三层神经网络已解决的小问题PART1视频学习PART2代码练习pytorch基础练习PyTorch是一个python库，它主要提供了两个高级功能：GPU加速的张量计算构建在反向自动求导系统上的深度神经网络定义数据一般定义数据使用

车明美·2023-01-29 09:35

MLP多层感知机用BP算法更新权值解决异或问题(机器学习实验二）

原理不懂可以参考以下博客，建议手推一遍bp怎样链式反向求导。

长门yuki·2023-01-28 16:21

python对numpy数组求导_NumPy数组计算——python

一、通用函数运算(一)，数组的运算对于一个数组，可以直接用加+，减-，乘*，除/，逻辑非，指数运算符**，其结果就是数组里面每一个元素运算的结果。(二)，NumPy实现的算术运算符1、加法运算：np.add()>>>x1=np.arange(9.0).reshape((3,3))[[0.1.2.][3.4.5.][6.7.8.]]>>>x2=np.arange(3.0)[0.1.2.]>>>np.

weixin_39545310·2023-01-28 15:25

《PyTorch深度学习实践》学习笔记【3】

《PyTorch深度学习实践》学习笔记【3】学习资源：《PyTorch深度学习实践》完结合集三、梯度下降类似牛顿迭代法/二分法，对costfunc求导,利用偏导进行迭代，使得costfunc达到最小值。

Pin_BOY·2023-01-28 10:11

用python实现二次函数的求导、求梯度、Hesse矩阵、求模

，因此编写了一个类用于实现这些功能建立一个Function类，构造函数的参数是一个函数其中part的功能是求偏导，var_index表示是第几个变量，val表示这些变量的值diff的功能是方便一元函数求导私有函数

weixin_34349320·2023-01-28 09:39

matlab图像导数求积分_matlab微积分问题:导数、偏导数

1．函数的导数和高阶导数，可用diff()函数y=diff(fun,x)求导数y=diff(fun,x,n)求n阶导数例：求函数f(x)=sinx/(x2+4x+3)的4阶导数解：>>symsx;f=sin

闫小娇·2023-01-28 09:52

《数学基础》-2.微积分-2.3.多元微积分

2.3.多元微积分2.3.1.偏导数二阶偏导数2.3.2.多元复合函数的求导法则2.3.3.方向导数与梯度以二元函数为例：t从图像上看实际上就是从到的距离方向导数：证明：方向导数可写为：分别看加号两边的两项

ruoqi23·2023-01-28 09:51

数学必知必会----导数、梯度与积分

一、导数1.1常用的倒数1.2复合函数求导1.2.1链式法则1.2.2多元函数求导：偏导数（偏微分）二、积分定积分不定积分拓展三、均方误差3.1导数应用3.2线性回归的应用四、梯度4.1导入4.2定义：

sakura小樱·2023-01-28 09:49

逻辑回归算法

前提知识有必要了解矩阵的求导，参考：https://www.jianshu.com/p/d1d932e7fe1f模型公式逻辑回归的假设函数：其中，表示参数向量，表示一行训练集构成的列向量，表示sigmoid

Paycation·2023-01-27 23:53

神经网络的前向与后向传播简单理解

计算公式：说明：x为变量Softmax函数产生原因将输出的各个元素为0~1之间的实数，这些元素全部加起来为1.计算公式:损失函数的一个类型，表达模型好坏的一个参数，越小越好：交叉熵：分类类别-logt概率

小小算法研究员·2023-01-27 15:46

期货是如何产生的?

在收获季节农场主都运粮到芝加哥，市场供过于求导致价格暴跌，使农场主常常连运费都收不回来。

Hanson_Huang·2023-01-27 11:49

【sympy】sympy 符号运算入门(传送门)

还望评论指教——kt4ngw1.sympy简介：点击跳转.2.Gotchas:点击跳转.3.基本操作:点击跳转.4.表达式变换和化简:点击跳转.5.sympy解算器Eq求解方程式：点击跳转.6.sympy求导

kt4ngw·2023-01-27 10:35

逻辑回归(Logistic Regression)知识点

文章目录1Logistic分布几率（odds）2逻辑回归模型2.1先验假设2.2似然函数与损失函数的推导3交叉熵损失(Cross-Entropyloss)3.1损失函数优化方法Sigmoid层反向传播Softmax

夢の船·2023-01-27 09:29

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