交叉熵求导

日更挑战失败原因分析

这种高要求导致日更挑战失败。敷衍的挑战没有意义，以后再次挑战日更是必须做好一个规划！认真的对待每一件事！挑战无大小，做就必须认真！
泛白如霜·2024-01-16 13:45

python求导代码_Python的theano库符号求导示例代码详解

#coding=utf-8"""Symboliccomputationofpythontheano@Author:zhangzewang@Date:2016-3-2"""importsyssys.path.append('../utils/')importtheanoimporttheano.tensorasTimportnumpyasnpfromfunctionUtilsimportshared
weixin_39785400·2024-01-16 06:04

鸿蒙HarmonyOS-HTTP网络数据请求

鸿蒙HarmonyOS-HTTP网络数据请求文章目录鸿蒙HarmonyOS-HTTP网络数据请求导入模块示例导入模块importhttpfrom'@ohos.net.http';示例//引入包名importhttpfrom
特创数字科技·2024-01-16 05:58

sigmoid函数求导、求极值（史上最详细）

本文将详细介绍：使用python包matplotlib绘制Sigmoid函数图形Sigmoid函数详细求导过程Sigmoid函数求极值的两种方法Sigmoid函数：一，使用python包matplotlib
TFATS·2024-01-15 17:26

Halcon滤波器 laplace 算子

Halcon滤波器laplace算子使用laplace算子对图像进行二次求导，会在边缘产生零点，因此该算子常常与zero_crossing算子配合使用。求出这些零点，也就得到了图像的边缘。
electrical1024·2024-01-15 12:51

论文精读:GHM:Gradient Harmonized Single-stage Detector

GHM背后的原理可以很容易地嵌入到交叉熵等类损失函数(CE)和回归损失函数如smooth-L1
樱花的浪漫·2024-01-15 09:21

geemap学习笔记045：单波段图像梯度计算

图像的梯度就是这个⼆维离散函数的求导。下面将详细介绍earthengine中单波段图像的梯度计算。
静观云起·2024-01-15 09:51

Softmax回归（多类分类模型）

目录1.对真实值类别编码：2.预测值：3.目标函数要求：4.使用Softmax模型将输出置信度Oi计算转换为输出匹配概率y^i：5.使用交叉熵作为损失函数：6.代码实现：1.对真实值类别编码：y为真实值
姓蔡小朋友·2024-01-15 08:39

均方误差（MSE）与交叉熵（CEE）的区别

mse用于线性回归，适用于预测数值，即回归问题模型；cee用于逻辑回归，适用于预测概率，即分类问题模型
Stefan0·2024-01-15 04:00

使用CountDownLatch做并行任务时死锁问题解决

一、业务背景因为业务需求背景，某些功能页面会请求较多的网络接口，毕竟后端更多的是考虑业务的解耦，会造成客户端优化较多接口请求导致的等待耗时（转圈）问题，后端推动接口的合并困难，但是前端也是可以做一些优化的
TechMix·2024-01-15 03:25

机器学习_捕捉函数的变化趋势（凸函数）

文章目录连续性是求导的前提条件通过求导发现y如何随x而变凸函数有一个全局最低点机器学习所关心的问题之一捕捉函数的变化趋势，也就是标签（y）是如何随着特征字段（x）而变化的，这个变化趋势是通过求导和微分来实现的
you_are_my_sunshine*·2024-01-14 21:55

深度学习面试题

一、神经网络基础问题（1）Backpropagation（反向传播）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。
AI信仰者·2024-01-14 17:35

sklearn岭回归

对于线性问题，可通过对www求导，得到F(w)F(w)F(w)极值处的www，具体表达式为
微小冷·2024-01-14 08:08

损失函数介绍

目录损失函数平均绝对误差均方误差交叉熵损失反向传播实战环节损失函数损失函数（LossFunction）是一种用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:44

深度学习数学知识点

MITLinearAlgebra知识点1）线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念3）状态转移矩阵4）特征向量5）矩阵的相关乘法6）矩阵的QR分解7）对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵8）矩阵的SVD分解9）矩阵的求导
搬砖成就梦想·2024-01-13 16:13

正则化技巧总结

Regularization)L1RegularizationL1范数为:L1正则项如下所示,其中代表原始的不加正则项的损失函数,代表加了正则项以后的损失函数,则代表训练batch的样本大小:将上式对参数求导如下
ZeroZone零域·2024-01-13 16:08

贝叶斯优化的基本流程

1我们可以对()求导、令其一阶导数为0来求解其最小值函数()可微，且微分方程可以直接被求解2我们可以通过梯度下降等优化方法迭代出()的最小值函数()可微，且函数本身为凸函数3我们将全域的带入()计算出所有可能的结果
今天也要加油丫·2024-01-13 13:39

使用Jmeter创建线程组对web应用进行压力测试

创建一个线程组，设置线程数量以及循环次数image.png数据配置image.png创建Http请求创建请求导出.jmx执行命令jmeterxxx.jmx-n-txxxx.jmx-lresult.jtl
李2牛·2024-01-13 13:32

Halcon经典的边缘检测算子Sobel/Laplace/Canny

1.Sobel算子Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导。它是一阶导数的边缘检测算子，使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个
electrical1024·2024-01-13 02:49

最小二乘法，极大似然估计，交叉熵

比较两种概率模型的差距的方法最小二乘法带有绝对值，在定义域上不是全程可导的，所以说通常办法就是对他们求平方。为什么叫最小二乘法：平方就是乘2次，在这个式子中找最小的值，称之为最小二乘法。这个最小值找到了，就是相当于神经网络中和人脑中判断猫的模型最相近的那个结果了缺点：用这个作为损失函数非常麻烦，不适合梯度下降。极大似然估计似然值是真实的情况已经发生，我们假设他有很多模型，在某个概率模型下发生这种情
你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:38

手写交叉熵损失

一、定义二元交叉熵：loss=−1/n∑[ylna+(1−y)ln(1−a)]多元交叉熵：loss=−1/n∑ylna二、实现importtorchimporttorch.nn.functionalasF
云帆@·2024-01-12 14:32

大模型中训练出现的ignore_index的作用

ignore_index作用分析如图所示，将模型输入的所有token对应标签全部设置成-100label会送入交叉熵损失函数中进行计算损失值，那么该函数如何起作用呢？
Takoony·2024-01-12 08:23

机器学习框架PyTorch

简介第一个PyTorch应用PyTorchAPIPyTorch基本概念使用PyTorch的流程PyTorch张量PyTorch数据集和数据加载器PyTorch转换TensorBoardPyTorch自动求导
hixiaoyang·2024-01-12 06:33

赠品的魔力

看完后顾客甚是喜欢，索性直接要求导购A赠送，还以如
赵帮梅·2024-01-12 01:11

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器
AutoFerry·2024-01-12 00:03

[23-24 秋学期] NNDL-作业2 HBU

交叉熵损失函数我未曾了解过，只在决策树一节中学习过关于熵entropy的基本概念。借此机会弄清原理，并且尝试着学会应用它。对于习题2-12，考察对混淆矩阵的理解程度和计算。
洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:53

【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础

均方误差和交叉熵损失函数，哪个适合于分类？哪个适合于回归？为什么？
HBU_David·2024-01-12 00:23

深度学习 常考简答题--[HBU]期末复习

3.线性回归通常使用平方损失函数，能否使用交叉熵损失函数？4.平方损失函数为何不适用于解决分类问题？(和第3题一块复习)编辑5.什么是长程依赖问题，如何解决？6.什么是对称权重现象，有哪些解决方案？
洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:22

多项式ln,exp学习小计

主要作为一个模板和总结多项式ln求G(x)=ln(F(x))G(x)=ln(F(x))G(x)=ln(F(x))两边求导G′(x)=F′(x)F(x)G'(x)=\frac{F'(x)}{F(x)}G′
YiPeng_Deng·2024-01-11 15:34

竞赛保研 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
iuerfee·2024-01-11 07:49

对数几率回归

对于一个线性回归的模型我们一般都会定义为为了做一个二分类的估计我们可以做一个概率的判断单位阶跃函数但是单位阶跃函数是不连续的，难以求导，所以用对数几率函数替代此函数最为一个激活函数在二分类的问题上简直是完美
LoveToday2020·2024-01-11 02:11

2024-01-04 学习笔记

1.语义分割中的lossfunction最全面汇总摘要这篇文章主要讨论了在图像语义分割任务中常用的几种损失函数，包括交叉熵损失、加权损失、焦点损失和Dicesoft损失。
qq_19986067·2024-01-11 01:43

@EM算法中的Q 函数和交叉熵之间的关系是什么呢？

@EM算法中的Q函数和交叉熵之间的关系是什么呢？问题由来在写HMM学习问题解决方案过程中发现EMEMEM算法中的Q函数和交叉熵特别相似？探索过程查了很多资料发现没有正面提这个事情的博客。
专心研究·2024-01-10 19:38

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失？LR能否解决非线性分类问题？LR为什么要离散特征？逻辑回归是处理线性问题还是非线性问题的？
搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

2023-09-25

干部教育培训是建设高素质干部队伍的先导性、基础性、战略性工程，组织部门要贯彻落实会议精神，突出需求导向，不断提高干部教育培训工作质效。强化新时代干部教育工作，是我们党由弱到强、发展壮大的一个重要法宝。
好大一只喵·2024-01-10 12:52

反向传播算法推导过程（看一篇就够了）

反向传播只需应用链式求导法则即可求出：这是典型的三层神经网络的基本构成，LayerL1是输入层，LayerL2是隐含层，LayerL3是隐含层，现在我
你好，明天，，·2024-01-10 06:34

Softmax回归

目录1.Softmax回归的从零开始实现2.softmax回归的简洁实现对重新审视softmax的实现的思考：对交叉熵损失函数的思考：小批量随机梯度下降算法的理解：1.Softmax回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l
sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

TORCH02-04:Torch两种实现方式与框架结构说明

  Torch是一个比较简单的框架，在自动求导与静态图方面比较有特色，但整个框架在软件设计层面是简捷方便的，本主题就是用两种方式实现深度网络，强化对框架封装的理解；本主题主要内容包含：  1.全链接深度网络实现
杨强AT南京·2024-01-10 04:13

手机快充芯片及其技术标准和设计原理详解

手机快充芯片及其技术标准和设计原理详解智能手机对于宽带无线通信、图像处理等多方面的需求导致实际耗电呈指数增长。
yeap_0321·2024-01-09 14:08

幂指函数及其求导

2.求导通常采用对数求导来求幂指函数的导数：等号两边取对数，再将两边同时对自变量X求导，注意到等式左边，y是包含x的函数，可看作复合函数对y进行求导。
蓝桉802·2024-01-09 11:05

常见前端攻击方式

一旦信息被改会发生什么不言而喻可用性网站服务是可用的常见前端攻击方式DDos攻击，Dos攻击，SQL注入，XSS，CSRF等，D|Dos攻击是通过http协议本身特点，通过大量恶意请求导致服务器
乙妍·2024-01-09 10:51

《高等数学》第六版 上册 - 目录

第三节函数的极限第四节无穷小与无穷大第五节极限运算法则第六节极限存在的准则两个重要极限第七节无穷小的比较第八节函数的连续性与间断点第九节连续函数的运算与初等函数的连续性第十节闭区间上连续函数的性质第二章导数与微分第一节导数概念第二节函数的求导法则第三节高阶导数第四节隐函数及由参数方程所确定的函数的导数相关变化率第五节函数
廖马儿·2024-01-09 08:39

男士不同年龄段和不同场合正确着装小常识

后来想想，其实这是市场发展的结果，是用户需求导致的。女生本
畅谈一下·2024-01-09 05:47

一元函数微分学——刷题（16

目录1.题目：2.解题思路和步骤：3.总结：小结：1.题目：2.解题思路和步骤：又是求解函数的n阶导数，但是这回不是偶函数和奇函数了，所以只能其他思路了；为了得到比较容易求导的形式，这里将这个式子分解为两个简单的式子
天玑y·2024-01-08 15:56

一元函数微分学——刷题（14

目录1.题目：2.解题思路和步骤：3.总结：小结：1.题目：2.解题思路和步骤：只要知道反函数求导等于原函数的导数的倒数，那就很好求解了，这不过要先处理好x和y的对应关系，知道要求的是y处x等于多少3.
天玑y·2024-01-08 15:55

导数与微分

一.导数定义若是极限存在，则称函数y=f(x)在点处可倒k值直线用一般函数关系就可以求出来，曲线才需要求导，并称次极限为函数y=f(x)在点处的导数。
君慕獨奏·2024-01-08 10:42

导数dy/dx、d²y/dx²与偏导数∂f/∂x、∂f/∂y、∂²f/∂x∂y、∂²f/∂x、∂²f/∂y

对函数执行一次求导的过程，可以记为，也可以记为，也可以记为，即换句话说，或就是如果函数的自变量和取值都是实数的话，函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点上的切线斜率。
ZYT＿庄彦涛·2024-01-08 01:16

OSU（Optical Service Unit，光业务单元）的应用

广东联通携手华为完成OSU入多云重庆联通携手中兴通讯完成算力网络OSU现网试商用PeOTN与OSU融合升级《中国联通2023-2025本地承载网网络规划思路》指出：以“十四五”网络规划为指引，坚持业务需求导向
Hardworking666·2024-01-08 01:04

理解机器学习中的术语

文章目录标量向量矩阵张量求导，梯度代码实现pytorch实现标量向量矩阵张量标量(scalar)，也可以叫做常量，例如x=5向量(vector),它是一个一维数组，例如x=[1,3,4]矩阵(matrix
少年的小俊·2024-01-07 22:13

学习：StatQuest-线性回归

可以用求导求出其正规方程组可求解线性回归image.png左图是将数据点都放在数轴上，我们可以计算这这组数据的均值和方差，，然后计算R^2来衡量线性相关程度（可复习下R^2一章）多元线性回归也是一样的，
小潤澤·2024-01-07 20:13
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他