交叉熵求导第42页

指数函数泰勒展开式与泰勒展开公式

泰勒公式的几何意义是利用多项式函数来逼近原函数，由于多项式函数可以任意次求导，易于计算，且便于求解极值或者判断函数的性质，因此可以通过泰勒公式获取函数的信息，同时，对于

爱听雨声的北方汉·2022-12-29 20:01

拟合算法（模型+代码）

拟合的结果是得到一个确定的曲线最小二乘法的几何解释：argmin存在参数k，b使括号里的值最小第一种有绝对值，不易求导（求导在求最小值），计算较为复杂；所以我们往往使用第二种定义，也正是最小二乘的思想。

刘_六六·2022-12-29 20:28

线性回归总结

线性回归文章目录线性回归线性回归简介线性回归应用场景什么是线性回归定义与公式线性回归的特征与目标的关系分析线性回归api初步使用线性回归API举例数学:求导常见函数的导数导数的四则运算练习3.2y=ln

CharlesDavid_coder·2022-12-29 19:13

彻底搞懂交叉熵、信息熵、相对熵、KL散度、交叉熵损失函数

熵什么是熵呢？简单来讲，熵就是表示一个事件的确定性程度如何。通常，一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量。比如假设事件Q，有A、B、C三种情况都是有概率性发生的，但是不定。如果其中A比B、C两种种发生的概率更大，那么事件Q发生A的可能性更加确定，换句话说，不确定性更小；如果其中A与B、C两种发生的概率都相等，那么事件Q发生A、B、C的情况都有可能，不确定会发生哪一个，换

晴明大大·2022-12-29 17:42

微积分入门（续）

目录0前言前言1微分瞬时变化率、极限求导、三角函数导数导数几何意义导数运算法则指对反三角的导数洛必达法则2积分积分的定义积分的几何意义、运算法则柯西主值、ΓΓΓ函数一些公式推导托里拆利小号圆锥和球的公式推导

Homo1145141919810·2022-12-29 16:22

机器学习中最优化问题

主要有三种：拉格朗日乘子法KKT算法对偶问题最优化问题：minf(x)s.t.hi(x)=0i=1,2,3,4,5,...,mgj(x)<=0j=1,2,3,4,5,...,m对于无约束条件，我们对变量求导

&永恒的星河&·2022-12-29 14:59

梯度下降法推导：多分类问题

文章目录数据集格式基于线性回归+sigmoid实现二分类的表达式链式法则求导链式表达式求解∂l∂oj^\frac{\partiall}{\partial\hat{o_j}}∂oj^∂l求解∂oj∂wij

Walden-2020·2022-12-29 12:46

梯度下降法推导：逻辑回归二分类问题

文章目录数据集格式基于线性回归+sigmoid实现二分类的表达式链式法则求导链式表达式求解∂L∂g\frac{\partialL}{\partialg}∂g∂L求解∂g∂σ\frac{\partialg

Walden-2020·2022-12-29 12:45

权重初始化，为什么不能全部初始化为0

逻辑回归反向传播的时候，由于交叉熵损失函数以及sigmoid的配合，使得梯度求导后跟w和b参数本身没有关系，主要依赖于x。因此逻辑回归中权重初始化为0是ok的。

yanglee0·2022-12-29 12:05

cs231n-svm作业

cs231n-svm作业svmcs231n-svm作业1.基础概念1.1向量重构1.2种类和样本数2.非向量化求导和loss2.1svm理解2.2svm求loss2.3svm求导3.向量化求导和求loss3.1

那是真的牛皮·2022-12-29 11:37

自然语言处理（国科大2021-2022秋季学期课程）-基础概念及算法

自然语言处理-刘洋-国科大2021-2022秋季学期课程数学基础拉格朗日乘子法熵、相对熵、交叉熵隐马尔科夫模型马尔科夫模型前向、后向算法：观测状态序列概率计算前向概率后向概率Viterbi算法：最优隐状态序列计算支持向量机

sunzhihao_future·2022-12-29 11:05

CS231-Multi-calss SVM的求导

接着上周的更，上周我们更到，在对图像的线性分类中，我们只用multi-class的svm，然后我们得到以下的损失函数这里每个数值代表为下：X是一个NbyD的矩阵，N代表trainingdata的数量，D代表每个trainingdata的维度W是一个DbyC的矩阵，C代表class的数量i迭代N个trainingdataj迭代C个class是marginparameter这里，我们想通过一个方法来得

afvko8191·2022-12-29 11:35

CS231n: 作业1——SVM

如何使用矩阵乘法的列观点向量化梯度求导过程？布尔索引(mask[score>0]=1)的含义是什么？切片索引(x[[0,1],[1,2]])的含义是什么？

无聊的人生事无聊·2022-12-29 11:34

Focal-loss & QFocal-Loss

Focal-LossFocal-loss是交叉熵损失函数的变体，交叉熵损失函数公式如下：CE(p,y)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)={−log(p)y=1−log(1−p)otherwiseCE

勇敢牛牛@·2022-12-29 11:26

介绍Focal loss和变体

在原有的交叉熵loss的基础上增加了一个预测概率ptp_tpt和超参数γγγ.Focalloss举例说明当γγγ=0时，focal

Yu十三·2022-12-29 11:25

一文带你入门PyTorch

文章目录1PyTorch简介2PyTorch张量3PyTorch的自动求导机制3.1单变量求导3.2多变量求导与链式求导1PyTorch简介PyTorch是一个开源的机器学习库，提供了强大的计算能力和灵活的用于构建和训练神经网络的工具

专注算法的马里奥学长·2022-12-29 11:43

Focal Loss和变体

它是一种类似于交叉熵损失函数的损失函数，但是它比交叉熵损失函数具有更强的分类能力，可以更好地处理类别不平衡的问题。

喵先生!·2022-12-29 11:13

Softmax分类器及交叉熵损失（通俗易懂）

在说分类器前我们先了解一下线性分类线性函数y=kx+b，在对于多种类别、多个特征时可将W看做一个矩阵，纵向表示类别，横向表示特征值，现在有3个类别，每个类别只有2个特征线性分类函数可定义为：我们的目标就是通过训练集数据学习参数W，b。一旦学习完成就可以丢弃训练集，只保留学习到的参数。1.损失函数损失函数是用来告诉我们当前分类器性能好坏的评价函数，是用于指导分类器权重调整的指导性函数，通过该函数可以

Peyzhang·2022-12-29 07:55

reserved in total by pytorch_Pytorch的自动求导机制与使用方法(一)

转载请注明:https://zhuanlan.zhihu.com/p/148669484本文以线性模型为例,讲解线性模型的求解的pytorch梯度实现方法.线性模型可参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/148660629要注意几个问题:在PyTorch0.4.0版本之后,Variable类已经被禁用了,所有的torch.Tensor与torch.autograd.Var

weixin_39800331·2022-12-28 21:26

【论文阅读】【CVPR2022】Class Re-Activation Maps for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

然而，本文发现，不令人满意的伪掩模的关键是在CAM中广泛使用的二值交叉熵损失(BCE)。具体

JOJO-XU·2022-12-28 20:41

[cs231n] Softmax Classifier/ SVM

scores由线性函数得到:损失函数Lossfunction:Softmax——交叉熵损失CrossEntropyLoss每个样本的损失：SVM——HingeLoss正则项：总损失=数据损失+正则项：损失函数求梯度

Deserve_p·2022-12-28 17:42

OpenCV学习——直方图、边缘检测、模板匹配以及霍夫变化

模板匹配以及霍夫变化OpenCV学习——直方图、边缘检测、模板匹配以及霍夫变化直方图图像直方图直方图的术语和意义掩膜的应用直方图均衡化自适应的直方图均衡化边缘检测Sober检测算子第一：需要在两个方向进行求导

甩一手好枪·2022-12-28 17:11

PytorchZerotoAll学习笔记（二）--梯度下降之手动求导

梯度下降算法：待优化的损失值为loss，那么我们希望预测的值能够很接近真实的值y_pred≈y_label我们的样本有n个，那么损失值可以由一下公式计算得出：要使得loss的值尽可能的小，才会让预测的值接近于标签值：这里arg是（argument的缩写），数学中我们常常会遇到求最大最小值问题，通常会用argmax（F）、argmin（F）来求F函数的极值。上述公式中的argmin就是去求我们的lo

weixin_30474613·2022-12-28 16:33

定义torch.autograd.Function的子类，自己定义某些操作，且定义反向求导函数

入门学习（八）—–自定义层的实现（甚至不可导operation的backward写法）哇,这个博客是对pytorch官方手册中-ExtendingPyTorch部分的的翻译总虽然pytorch可以自动求导

tang-0203·2022-12-28 16:32

【数学】微分（上）一元函数微分

微分（上）一元函数微分一元函数微分O(n)与o(n)极限的定义使用sympy求导求导方法导数应用费马定理函数逼近Rolle中值定理拉格朗日中值定理泰勒展开凸函数总结一元函数微分O(n)与o(n)o是order

zheng.plus·2022-12-28 16:56

矩阵求导（本质、原理与推导）详解

矩阵求导是机器学习与深度学习的基础，它是高等数学、线性代数知识的综合，并推动了概率论与数理统计向多元统计的发展。

生信小兔·2022-12-28 16:35

矩阵求导简析

矩阵求导（MatrixDerivation，或者MatrixDifferential），在机器学习、图像处理、最优化领域经常会遇到。

西部小狼_·2022-12-28 16:01

矩阵的求导

目录1布局(Layout)1.1矩阵向量求导引入1.2矩阵向量求导定义1.3矩阵向量求导布局1.4分母布局的另一种求解方法1.5总结2基本的求导规则2.1向量对标量求导（相对于数量变量的微分，即自变量是数量变量

意念回复·2022-12-28 15:30

矩阵向量求导-定义法，矩阵微分+迹函数，矩阵向量链式求导法则

文章目录矩阵向量求导说明1说明21.定义法1.用定义法求解标量对向量求导举个例子2.用定义法求解标量对矩阵求导举个例子3.用定义法求解向量对向量的求导举个例子小结2.微分法1.矩阵微分1.单变量2.多变量

第七个bug·2022-12-28 15:30

[转]矩阵求导---通过一个例子快速上手

[转]http://blog.csdn.net/nomadlx53/article/details/50849941前提及说明第一次遇见矩阵求导，大多数人都是一头雾水，而搜了维基百科看也还是云里雾里，一堆的名词和一堆的表格到底都是什么呢

weixin_33724046·2022-12-28 15:59

软件工程经济学结课报告——兰花智慧大棚监控系统可行性研究报告

11.5项目建设期限…11.6编制依据…11.7编制原则…21.8团队组织…22成本及定价分析…32.1成本费用估算依据…32.2成本费用估算结果…32.3定价分析…42.3.1价格歧视…42.3.2需求导向定价

索半斤_suobanjin·2022-12-28 15:26

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（二）：梯度与导数，矩阵求导，泰勒展开等

导数与梯度导数：一个一元函数函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。f′(a)=limh→0f(a+h)−f(a)hf′(a)=limh→0f(a+h)−f(a)h梯度:多元函数的导数就是梯度。一阶导数，即梯度（gradient）：∇f(X)=∂f(X)∂X=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢∂f(X)∂x1∂f(X)∂x2⋮∂f(X)∂xn⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥∇f(X)=∂f(X)∂X=[∂f(

qq_43554593·2022-12-28 15:26

线性代数之矩阵求导（1）布局

线性代数之矩阵求导（1）布局前言分子和分母布局标量，向量，矩阵函数标量函数向量函数矩阵函数函数求导标量函数求导向量函数求导矩阵函数求导后记前言学机器人真是啥都要掌握呢，线性代数，概率论，泛函，实分析，优化理论

RuiH.AI·2022-12-28 15:56

矩阵求导笔记

矩阵求导所谓向量对标量的求导，其实就是向量里的每个分量分别对标量求导，最后把求导的结果排列在一起，按一个向量表示而已。

奋斗的西瓜瓜·2022-12-28 15:55

矩阵求导

参考博客:矩阵求导、几种重要的矩阵及常用的矩阵求导公式闲话矩阵求导1.布局矩阵的求导是有布局的概念的,布局主要分为分子布局和分母布局,在我看来,分子布局就是被积项是一个行向量,分母布局被积项使列向量,而我们大部分情况都是默认一个向量为列向量

布鲁格若门·2022-12-28 15:23

通过一个例子快速上手矩阵求导

转载自：https://blog.csdn.net/nomadlx53/article/details/50849941前提及说明第一次遇见矩阵求导，大多数人都是一头雾水，而搜了维基百科看也还是云里雾里

jk英菲尼迪·2022-12-28 15:52

矩阵求导法则总结

1.矩阵Y对标量x求导相当于每个元素求导数后转置一下，注意M×N矩阵求导后变成N×M了Y=[yij]−−>dYdx=dyijdxY=[y_{ij}]-->\frac{dY}{dx}=\frac{dy_{

Mickle_Liu·2022-12-28 15:52

矩阵求导实例

前提及说明第一次遇见矩阵求导，大多数人都是一头雾水，而搜了维基百科看也还是云里雾里，一堆的名词和一堆的表格到底都是什么呢？

ctrigger·2022-12-28 15:21

矩阵求导法则与性质，机器学习必备~

前提及说明第一次遇见矩阵求导，大多数人都是一头雾水，而搜了维基百科看也还是云里雾里，一堆的名词和一堆的表格到底都是什么呢？

ctrigger·2022-12-28 15:21

Lesson 2.矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法

在Lesson1中，我们介绍了关于机器学习的一般建模流程，并且在基本没有数学公式和代码的情况下，简单介绍了关于线性回归的一般实现形式。不过这只是在初学阶段、为了不增加基础概念理解难度所采取的方法，但所有的技术最终都是为了解决实际问题的，因此，接下来，我们就在之前的基础上更进一步，从一个更加严谨的理论体系出发、来尝试进行一种更加贴合实际应用所采用的一般方法的建模方法的学习。importnumpyas

Grateful_Dead424·2022-12-28 15:18

@矩阵求导相关概念：真的这么复杂吗

专心研究·2022-12-28 15:15

相对熵，交叉熵

1：熵：2：相对熵：我理解p（x）/q(x)其实就是表达的q相对于p的距离，从log函数的图可以看出来，p和q只有完全相等时，log1=0，所以当两者不等时，无论是q，p谁大谁小，都能体现出两者的相对距离。而且这个距离越大，log值越大，可以理解为熵越大，其实也可以理解为两者越不相等。还可以理解为相对熵D(Q||P)，就是用P来表达Q分布，比用Q的一个采样来表达Q的分布所多出来的信息长度（简单理解

xx_xjm·2022-12-28 12:32

Pytorch快速笔记

Datasets与Dataloaders创建自定义的Dataset使用Dataloaders来为训练提数据构建神经网络模型的层模型的参数自动微分Torch.Autograd计算梯度取消梯度跟踪计算图相关多次求导梯度累加保存加载模型保存加载模型参数保存加载带形

朱红的泪·2022-12-28 12:00

第1章 PyTorch和神经网：1.3 神经网络性能提升的改良方法

一种常用的损失函数是二元交叉熵

sunshinecxm_BJTU·2022-12-28 10:44

Weighted Logistic Regression和Youtube时长预估

DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations》，其通过weightedLR来实现时长预估，在其原文中对实现的描述非常短，大概意思是在损失函数中，对正例（点击）的交叉熵项

tostq·2022-12-28 10:30

python梯度下降法实现线性回归_梯度下降法实现线性回归（python手动实现+Tensorflow实现）...

eg：上述相当于标量函数对向量变量进行求导，所得到得即时梯度，而多是高维函数对高位变量进行求导，得到的则是雅可比矩阵。

weixin_39676034·2022-12-28 07:18

小白的神经网络学习

小白的神经网络学习笔记文章目录小白的神经网络学习笔记一.环境配置二.感知器（Perceptron）单层感知器多层感知器（MLP，MultilayerPerceptron）Keras实现三.逻辑回归与交叉熵关于

summer_bugs·2022-12-28 06:02

彩色星球图片生成4：转置卷积+插值缩放+卷积收缩（pytorch版）

彩色星球图片生成4：转置卷积层+插值缩放+卷积收缩（pytorch版）1.改进方面1.1优化器与优化步长1.2交叉熵损失函数1.3Patch判别器1.4输入分辨率1.5转置卷积+插值缩放+卷积收缩1.6bias

starvapour·2022-12-28 01:00

二阶边缘检测 - Laplacian of Guassian 高斯拉普拉斯算子

一阶求导（1）（2）二阶求导（3）（4）算出来高斯算子的模板是这样的：它的优点是简单，但是容易受到噪声的影响。

elkluh·2022-12-28 01:17

拉普拉斯Laplace算子和高斯二阶导核（LOG算子）和SIFT算法

不一样，梯度计算对象是标量（具体来说是对标量求导，结果是有方向的数），散度计算

Rolandxxx·2022-12-28 01:45

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