交叉熵求导第43页

TensorFlow2.0学习笔记(2)—关于numpy和tensorflow

1.numpy和tensorflowNumpy是用来处理数组的科学计算库，其在深度学习兴起之前就已经存在，其不能很好的支持GPU计算，也不能支持自动求导。而tf正是为了弥补这些缺点而产生的。

开门儿大弟子·2022-12-27 22:45

轻松入门自然语言处理系列 03 机器学习基础-逻辑回归

逻辑回归的目标函数1.最大似然估计MaximumLikelihoodEstimation2.逻辑回归的似然函数3.逻辑回归的最大似然估计三、梯度下降法1.求解函数的最小值最大值2.梯度下降法3.逻辑函数求导

cutercorley·2022-12-27 22:36

pytorch基础（三）- 随机梯度下降

目录梯度介绍激活函数及其梯度Sigmoid/LogisticTanhReLULoss函数及其梯度均方差MSEautograd.grad()求梯度loss.backward()求梯度Softmax链式法则单层感知机的求导多输出感知机的求导链式法则

sherryhwang·2022-12-27 18:55

Pytorch深度学习实践第四讲反向传播

importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]#tensor中包含data(w)和grad(loss对w求导)w=torch.Tensor

啥都不会的研究生←_←·2022-12-27 18:54

模式识别系列（三）logistic回归

目录1.logistic回归问题2.logistic回归损失函数2.1信息熵，KL散度简介2.2交叉熵损失函数2.3损失函数对比3.logistic回归算法1.logistic回归问题 logistic

人工小智障·2022-12-27 18:09

行人重识别reid

可以任选backbone（resnet，轻量化模型(osnet,mobilenet…)）+交叉熵损失/tripletloss+交叉熵损失/tripletloss+交叉熵损失/circleloss+交叉熵损失

cv-daily·2022-12-27 17:19

跟我学算法-图像识别之图像分类（上）(基础神经网络，卷积神经网络（CNN)， AlexNet，NIN, VGG）...

1.基础神经网络：输入向量ｘ，权重向量w，偏置标量b，激活函数sigmoid（增加非线性度）优化手段：梯度下降优化，BP向后传播（链式规则）梯度下降优化：1.使用得目标函数是交叉熵c=1/nΣΣ[yj*

weixin_34075551·2022-12-27 14:55

反向传播算法及其实现

理清反向传播算法---背景---定义全连接网络---前向运算---链式求导---反向传播算法代码一（较粗糙，代码二会改进），预测sin(x)曲线代码二：添加Batch训练,替换激活函数—背景去年看了《神经网络与深度学习

李奥去哪了·2022-12-26 22:12

math@间断点@微积分基本定理@变限积分求导公式

文章目录间断点第一类间断点跳跃间断点可去间断点例第二类间断点微积分定理第一基本定理变上限积分函数的导数定积分的角度原函数存在定理应用例例微积分第二基本定理变限积分求导公式例math@间断点@微积分基本定理

xuchaoxin1375·2022-12-26 18:22

softmax溢出问题

目录上溢及下溢softmax交叉熵损失softmax函数是深度学习常用的输出函数，它的表达式如下：yj^=exj∑i=1nexi\hat{y_j}=\frac{e^{x_j}}{\sum_{i=1}^{

muyuu·2022-12-26 16:57

sigmoid函数求导_可视化深入理解损失函数与梯度下降 | 技术头条

作者|Hugegene译者|刘畅责编|Rachel出品|AI科技大本营(id：rgznai100)【导语】本文对梯度函数和损失函数间的关系进行了介绍，并通过可视化方式进行了详细展示。另外，作者对三种常见的损失函数和两种常用的激活函数也进行了介绍和可视化。你需要掌握关于神经网络训练的基础知识。本文尝试通过可视化方法，对损失函数、梯度下降和反向传播之间的关系进行介绍。损失函数和梯度下降之间的关系为了对

weixin_39639260·2022-12-26 15:17

激活函数之 Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU变形和Maxout

sigmoid函数求导这是sigmoid函数的一个重要性质。

奔跑的大西吉·2022-12-26 15:08

博客总目录

数据增广、数据读取) 1.2网络组件 (卷积层、BN层、激活函数层、池化层、全连接层、Dropout层） 1.3网络 (创建网络、网络参数、固定参数、获取输出） 1.4损失函数与优化算法 (BCELoss、交叉熵

qq_26697045·2022-12-26 15:30

机器学习入门实验之逻辑回归--批梯度下降法

机器学习入门实验之逻辑回归--批梯度下降法机器学习入门课程复习：逻辑回归基于交叉熵代价函数的逻辑回归模型以及实现机器学习入门实验之逻辑回归、python、numpy1.获取数据2.对数据进行标准化、归一化处理划分训练集和测试集实现算法测试效果及模型评估实验效果

zhilanguifang·2022-12-26 11:19

机器学习之softmax

目录一、softmax的理论部分1、softmax提出的原因2、softmax公式3、常搭配的损失函数——交叉熵损失函数（1）分类要求（2）引入原因（3）公式二、softmax的代码实现1、自行实现（1

tt丫·2022-12-26 10:36

opencv轮廓检测之椭圆检测-----算法篇(3)--Sobel

前两篇只是吧水平方向和竖直方向求导进行了线性叠加,而实际上我们是用梯度大小描述陡峭程度#include#includeintmain(intargc,char**argv){if(argc::type&

traumland·2022-12-26 03:29

opencv轮廓检测之椭圆检测-----算法篇(4)--Canny

1.对图像分别进行x方向和y方向的求导2.计算每个像素的梯度大小3.把局部小于梯度最大值的点移走4.保留>最大threshold的部分,删除所有最大threshold的点,将其保留opencv的例子就不列出了

traumland·2022-12-26 03:29

OpenSMax: Unknown Domain Generation Algorithm Detection ECAI2020开放集识别论文解读

[12]OpenSMax:UnknownDomainGenerationAlgorithmDetection.ECAI2020:1850-1857本文是openmax的改进版本，同样是通对交叉熵分类网络进行后处理

appron·2022-12-25 23:57

Towards Open Set Deep Networks CVPR2016开放集识别论文解读

BoultT.TowardsOpenSetDeepNetworks[C]//2016IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR).IEEE,2016.本文开发了通对交叉熵分类网络进行后处理

appron·2022-12-25 23:56

算法面经360、58同城篇

kmeans还知道啥聚类算法4.crf;hmm原理5.bert结构和transformer区别：没用decoder等6.self-attetionQKV的含义58同城实习1.数据不均衡怎么解决，数据增强2.交叉熵和

持续战斗状态·2022-12-25 21:31

交叉熵理论及其应用实例

文章目录rl分类方法：交叉熵简要介绍交叉熵应用在CartPole中（代码内有简要说明）rl分类方法：写在前面：交叉熵属于无模型和基于策略的在线策略方法所有RL方法的分类方法：1.无模型或基于模型：无模型表示该方法不构建环境或奖励的模型

.breeze.·2022-12-25 19:07

DIDL2_Softmax回归（分类）

Softmax回归（分类）softmax回归从回归到多类分类-均方损失校验比例Softmax和交叉熵损失softmax回归回归vs分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归：单连续数值输出自然区间

Mafia.M.A·2022-12-25 19:59

l2范数求导_稀疏编码学习笔记（二）L2范数

L2范数除了L1范数，还有一种更受宠幸的规则化范数是L2范数:||W||2。它也不逊于L1范数，它有两个美称，在回归里面，有人把有它的回归叫“岭回归”(RidgeRegression)，有人也叫它“权值衰减weightdecay”。这用的很多吧，因为它的强大功效是改善机器学习里面一个非常重要的问题：过拟合。至于过拟合是什么，上面也解释了，就是模型训练时候的误差很小，但在测试的时候误差很大，也就是我

祁姝是个小欢喜·2022-12-25 19:58

目标检测之fasterRCNN：关于学习使用fasterRCNN做目标检测

首先大体采用的是迁移学习的思路，注主要是对模型迁移，在img做了切割和西工大及北航的数据集上进行一个交叉训练，这样使得RPN的网络外面的打分函数有了一个更好的0.7的结果，这个结果主要是通过对reLu这个网络进行求导发现这个函数的凸性问题从而得到局部最优

BigCowPeking·2022-12-25 17:46

【pytorch】—— 基础概念

了解：1.Autograd自动求导机制2.利用pytorch构建用于图像分类的人工神经网络特点：1.比numpy更加灵活，可以使用GPU计算2.高效深度学习研究平台3.所有Tensor类型默认都是基于CPU

fenfyue·2022-12-25 15:30

人工智能期末复习：人工神经网络（详细笔记和练习题）

概述2.基本单元-神经元3.激活函数3.1.阶跃函数3.2.Sigmoid函数3.3.TanH函数3.4.ReLU函数3.5.Softplus函数4.多层前馈神经网络5.损失函数5.1.均方误差5.2.交叉熵

北岛寒沫·2022-12-25 14:59

【论文速递】PolarNet: An Improved Grid Representation for Online LiDAR Point Clouds Semantic Segmentation

摘要自动驾驶系统中对细粒度感知的需求导致最近对单扫描LiDAR的在线语义分割的研究增加。

冯子材·2022-12-25 11:32

机器学习——详解判别模型求解分类问题

目录逻辑回归判别模型(discriminativemodel)设计模型Functionset设计函数选择最好的w和b更新参数w和b逻辑回归与线性回归对比逻辑回归为什么用交叉熵来找最优的参数而不用MAE或

尘心平·2022-12-25 08:39

极大似然估计原理与实例

一般步骤：根据样本的概论分布，写出样本的联合概率似然函数对似然函数取对数求导解对数似然方程实例-掷硬币实验在掷硬币实验中，估计出现证明向上的概率θ\thetaθ\qqua

未央君@·2022-12-25 08:47

word2vec中的负采样（以CBOW模型为例）

针对此目标我们采用交叉熵损失函数。当然这个模型不仅仅针对预测一个单词时，我们需要将预测所有单词的交叉熵损失函数相加作为全局的损失函数，进行多次误差反传，当全局损失函数最

今天周一天气晴·2022-12-24 18:51

最优化案例整理

不过里面使用了数值法求导，没有用解析导

weixin_34194087·2022-12-24 18:05

神经网络梯度是什么意思,神经网络梯度消失问题

ReLU在一定程度上能够防止梯度消失，但防止梯度消失不是用它的主要原因，主要原因是求导数简单。

普通网友·2022-12-24 18:48

机器学习中各种损失函数对比总结

文章目录一、分类问题1.0-1损失函数(zero-oneloss)2.Hinge损失函数3.log对数损失函数4.Logistic损失5.交叉熵损失函数(Cross-entropylossfunction

小·幸·运·2022-12-24 17:14

pytorch学习笔记一：pytorch学习的路线图

1.gpu加速，tensor和autograd(向量和自动求导)2.神经网络工具箱gpu加速示例代码：importtorchimporttimeprint(torch.

爱学习的人工智障·2022-12-24 15:52

Pytorch学习笔记(一)

学习资料：Pytorch中文手册：参见PyTorch中文手册Pytorch深度学习实践：参见《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili知识点1：Pytorch基础—自动求导—backward

白首作舟·2022-12-24 15:49

PyTorch | 学习笔记2

一.损失函数1.损失函数概念衡量模型输出与真实标签的差异nn.CrossEntropyLoss功能：nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合，进行交叉熵计算weight：各类别的loss

奔跑的蜗牛君666·2022-12-24 14:22

【机器学习之数学】01 导数、偏导数、方向导数、梯度

按照定义求导数：\[f'(x)=\lim_{\Deltax\to0}\frac

weixin_30338481·2022-12-24 13:44

A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations论文精读

对比学习比监督学习需要更强的数据扩充4.编码器和头部的架构4.1.无监督对比学习从更大的模型中受益(更多)4.1.无监督对比学习从更大的模型中受益(更多)5.损失函数和批量大小5.1.温度可调的归一化交叉熵损失比其他方法效

Raphael9900·2022-12-24 13:46

一文全解：ID3，CART和C4.5的区别与联系

使用计算不纯度的公式是交叉熵Entropy。

yonsan_·2022-12-24 11:47

HistoSeg：具有多损失函数的快速注意，用于数字组织学图像中的多结构分割

因此，我们提出了一个编码器-解码器网络，快速注意模块和多损失函数(二元交叉熵损失(BCE)损失，焦点损失骰子损失的组合)。

不想敲代码的小杨·2022-12-24 10:24

使用tensor与自动求导编写并训练一个线性回归器

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.optimasoptimprint(torch.__version__)#生成训练数据x=torch.rand(30,2)*10-5 w0=torch.tensor([2,-1],dtype=torch.float32)b0=torch.tensor([1.7],dtype=torch.float32)y=torch.ma

触手可温·2022-12-24 09:21

IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)错误解决办法

在使用pytorch交叉熵损失函数loss=nn.CrossEntropyLos(v,targets)时发现报错IndexError:Dimensionoutofrange(expectedtobeinrangeof

触手可温·2022-12-24 09:49

简单探究神经网络中权重、偏置维度的关系

实现一个简单的神经网络，探究神经网络中权重、偏置维度的关系简单神经网络的分析和实现本次目标项目环境神经网络手绘图代码实现简单神经网络的分析和实现本次目标利用PyTorch的tensor（向量）和autograd（自动求导

大龙哥。·2022-12-24 08:33

深度学习基础知识(激活函数,损失函数)

常见的激活函数有Relu（rectificedlinearunit）修正线性单元Relu提高非常简单的非线性变换Relu=max(x,0);Relu求导以后,要么让参数消失，要么让参数通过。

Ferbc·2022-12-24 01:51

多层神经网络 ——小批量梯度下降法

在前面的课程中，我们知道为了实现非线性分类的任务，需要使用多层神经网络，多层神经网络的损失函数不再是凸函数，而是一种比较复杂的不规则函数，这类函数求导数非常困难，在求解极值问题时很难通过计算得到解析解，

xuechanba·2022-12-23 22:54

对比PyTorch、TensorFlow、JAX、Theano，我发现都在关注两大问题

如今回顾这些技术，我发现它们的关注点似乎都是如下两个问题：包含自动求导和并行在内的函数转换，例如vmap,pmap和pjit等；异构计算，CPU负责控制流，GPU/TPU负责张量计算和集合通信。

OneFlow深度学习框架·2022-12-23 22:47

TensorFlow2.0自动求导机制(tf.GradientTape的用法)

文章目录1使用tf.GradientTape()计算y=x2y=x^2y=x2的导数2当使用常量tf.constant时3对多个数求导时4使用求导机制进行线性回归的案例在机器学习中，我们经常需要计算函数的导数

宛如近在咫尺·2022-12-23 19:17

人工智能实践：Tensorflow笔记 Class 2：神经网络优化

目录2.1基础知识2.2复杂度学习率1.复杂度2.学习率2.3激活函数1.sigmoid函数2.tanh函数3.relu函数4.leaky-relu函数2.4损失函数1.均方误差2.自定义损失函数3.交叉熵损失函数

By4te·2022-12-23 18:41

矩阵求导推导

矩阵求导推导1、定义两个矩阵相乘：A⋅B=CA\cdotB=CA⋅B=C2、考虑loss函数：Loss=∑im∑jn(Cij−p)2Loss=\sum_{i}^{m}\sum_{j}^{n}(C_{ij

燃烧小小的梦·2022-12-23 18:34

交叉熵损失函数求导

本文是《Neuralnetworksanddeeplearning》概览中第三章的一部分，讲machinelearning算法中用得很多的交叉熵代价函数。

weixin_43569660·2022-12-23 18:33

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