交叉熵求导

机器学习秋招复习知识点

1.逻辑回归为什么用交叉熵损失函数而不用平方误差函数？答：因为平方误差函数得到的损失函数，是一个非凸函数，求解时很容易陷入局部最优，而交叉熵损失函数是一个凸函数，通过凸优化算法很容易得到最优解。
知识不足恐惧症·2022-12-18 08:00

损失函数基础——交叉熵函数二分类推导整理

二分类推导LogisticsRegression先从线性回归开始hw(xi)=w0+w1x1+wx2+…+wnxnh_{w}\left(x^{i}\right)=w_{0}+w_{1}x_{1}+wx_{2}+\ldots+w_{n}x_{n}hw(xi)=w0+w1x1+wx2+…+wnxnhw(xj)=wTxi=WTXh_{w}\left(x^{j}\right)=w^{T}x_{i}=W^{
番茄炒鸡蛋又要起名字了·2022-12-18 08:26

吴恩达深度学习第一门课第二周：神经网络的编程基础

文章目录前言一、二分类二、逻辑回归三、逻辑回归的代价函数四、梯度下降法五、导数六、更多的导数例子七、计算图八、使用计算图求导数九、逻辑回归中的梯度下降十、m个样本的梯度下降十一、向量化十二、向量化的更多例子十三
老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

(02)Cartographer源码无死角解析-(37) PoseExtrapolator→AddPose()、旋转向量(求导)变换成角速度

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式
江南才尽，年少无知！·2022-12-18 00:55

【机器学习】初识机器学习

目录机器学习定义机器学习的典型步骤监督学习无监督学习半监督学习强化学习凹凸函数损失函数，Loss交叉熵损失函数梯度下降法批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降机器学习定义ArthurSamual（1959
sword_csdn·2022-12-17 23:18

交叉熵报错 RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

参考链接：交叉熵报错RuntimeError:1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupported使用nn.CrossEntropyLoss()时报错：RuntimeError
ExcaliburZZ·2022-12-17 20:28

PyTorch的自动求导

1.4grad_fn1.5next_functions1.6retain_graph=Truebackward()1.7hook函数2.总结1.基本概念1.1requires_grad  如果需要对某个张量进行求导
强强学习·2022-12-17 15:20

机器学习面试题——线性回归LR与逻辑回归LR

提示：平时除了练习数据结构与算法之外，还需要学习这些机器学习知识文章目录机器学习面试题——线性回归LR与逻辑回归LR@[TOC](文章目录)题目逻辑回归LR详细推导，LR公式推导基本条件损失函数推导梯度求导回归和分类的区别
冰露可乐·2022-12-17 15:20

python求导函数_pytorch基础五（定义自动求导函数）

本人学习pytorch主要参考官方文档和莫烦Python中的pytorch视频教程。后文主要是对pytorch官网的文档的总结。代码来自pytorch官网importtorch#通过继承torch.autograd.Function类，并实现forward和backward函数classMyReLU(torch.autograd.Function):@staticmethoddefforward(
weixin_39764379·2022-12-17 15:48

深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和TensorFlow搭建网络的比较

深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和TensorFlow搭建网络的比较文章目录深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和
柚子味的羊·2022-12-17 15:45

PyTorch--2.1自动求导

PyTorch--2.1自动求导过程总结：当我们执行z.backward()的时候。这个操作将调用z里面的grad_fn这个属性，执行求导的操作。
SUNNY小飞·2022-12-17 15:13

PyTorch定义新的自动求导（Autograd） 函数

PyTorch定义新的自动求导（Autograd）函数pytorch官网提供了定义新的求导函数的方法（链接放在文章末尾了），官网举的例子，可能我比较笨，愣是反应了好一会儿才理解。
皮皮宽·2022-12-17 15:41

pytorch如何去定义新的自动求导函数

pytorch定义新的自动求导函数在pytorch中想自定义求导函数，通过实现torch.autograd.Function并重写forward和backward函数，来定义自己的自动求导运算。
Python266·2022-12-17 15:05

【深度学习】TensorFlow实现逻辑回归预测

理论部分线性回归的预测结果是连续的值，而逻辑回归的结果属于是/否的二元分类；线性回归使用均方差作为损失函数较合适，而逻辑回归若使用均方差作为损失函数会使得训练变慢，因为实际值减去预测值平方后的结果可能会非常小；逻辑回归使用交叉熵作为损失函数
caseyzzz·2022-12-17 12:09

一维二维_概率密度的卷积公式：一维&二维

求随机变量的概率密度有两种方法，一是定义法先求分布函数再求导，二是概率密度卷积公式(效率更高)，本文介绍了一维、二维概率密度的卷积公式，两种方法的异同请读者自行品味。
爱家小厨酱·2022-12-17 11:01

【笔记】动手学深度学习- softmax回归（逻辑回归）

目录图片分类数据集1导入包2使用框架自带的函数去下载这个数据集3定义两个函数来画这个数据集4读取一个小批量数据5softmax回归简洁实现1导入包2构造模型3交叉熵函数计算loss损失4使用学习率为0.1
echo_gou·2022-12-17 09:12

深度学习常见概念解析

1、损失函数loss用于定义网络输出结果与正确结果之间的误差的函数，常用损失函数为均方差（MSE）和交叉熵（CrossEntropy）。一般均方差用于回归问题，交叉熵用于分类问题。
追猫人·2022-12-17 09:12

pytorch学习笔记（一）——基本操作，自动求导机制

四：pytorch基本操作1.检查pytorch是否安装成功print(torch.__version__)2.基本操作#基本使用方法x=torch.empty(5,3)#创建一个矩阵，很小的数，类似0print(x)#使用pytorch框架，必须将所有数据类型都转化成tensor格式，它是最小的一个计算单元x=torch.rand(5,3)#创建一个随机矩阵print(x)#初始化一个全零矩阵x
九磅十五便士°·2022-12-17 08:18

神经网络损失函数公式解读

上图公式由下两图公式得来，aL=[1/(1+e-z)]对z的求导，用到了sigmoid函数，sigmoid函数求导后的结果[e-z/(1+e-z)2]，经过转换变成了（aL)(1-aL)。
weixin_34095889·2022-12-16 19:04

数据分析-神经网络-损失函数

目录前言均方误差（MSE）平均绝对误差（MAE）二元交叉熵（tf.keras.losses.binary_crossentropy）多分类交叉熵（tf.keras.losses.categorical_crossentropy
ITLiu_JH·2022-12-16 19:28

2.1神经网络优化之损失函数

损失函数(loss)：预测(y)与已知答案(y_)的差距神经网络优化的目标就是想找到某一套参数使损失函数最小主流的loss计算有三种均方误差mse(MeanSquaredError)自定义交叉熵ce(CrossEntropy
SuperBetterMan·2022-12-16 19:57

第二讲-神经网络优化-损失函数

本次介绍损失函数有：均方误差（mse，MeanSquaredError）、自定义、交叉熵(ce,CrossEntropy)均方误差（y_表示标准答案，y表示预测答案计算值）tensorFlow:lose_mse
loveysuxin·2022-12-16 19:56

系统学习CV-lesson2-偏差方差

系统学习CV-lesson2sklearn逻辑回归交叉熵函数无偏估计梯度下降的由来梯度下降反向传播批量梯度下降方差-偏差泛化误差模型学习期望和均值偏差方差偏差与方差噪声欠拟合过拟合策略正则化稀疏性稀疏性与过拟合
aoaoGofei·2022-12-16 17:01

CV面试知识点总结--机器学习

逻辑回归的过程是面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏3.逻辑回归主要应用于研究某些事件发生的概率，本质是极大似然估计4.逻辑回归的代价函数是交叉熵
GlassySky0816·2022-12-16 14:49

由mnist引发的思考，pytorch中的交叉熵误差函数nn.CrossEntropy做了什么？

文章目录引入实验一实验二结论引入在MNIST手写体实验中，关于在交叉熵损失函数计算误差时，神经网络输出为10个，当标签设置为何种情况时才能满足交叉熵损失函数的计算公式，来探究这个问题。
LiterMa·2022-12-16 13:14

CrossEntropy交叉熵损失函数及softmax函数的理解

参考链接1参考链接2参考链接3参考链接4（一）什么是Sigmoid函数和softmax函数？提到二分类问题容易想到逻辑回归算法，而逻辑回归算法最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0,1]表示概率分布的有效实数空间，其中Sigmoid函数和softmax函数刚好具有这样的功能。1.1Sigmoid函数Sigmoid=多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出（例如胸部X光检查、住院）。构建分
浅浅ch·2022-12-16 13:43

手写Cross Entropy Loss Function

手写交叉熵CrossEntropyLossFunction，针对分割任务，2D-Tensor最近准备在crossentropy的基础上自定义lossfunction，但是看pytorch的源码Python
mawonly·2022-12-16 13:13

深度学习（一） cross-entropy和sofrmax

为此神经网络引入交叉熵代价函数cross-entropy函数弥补sigmoid型函数的导数形式易发生饱和
mdzzzzzz·2022-12-16 13:13

【Python】小技巧——手动提取方程系数-基于Sympy库

提取方程系数基本思路：对方程中每个未知数分别求导，即可获得此项的系数，再使用列表保存所有系数。
大风起兮呼呼呼·2022-12-16 10:01

PyTorch的自动求导

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。我们今天来体验一下PyTorch
小小川_·2022-12-16 06:10

pytorch如何计算导数_关于PyTorch 自动求导机制详解

自动求导机制从后向中排除子图每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。
weixin_39656686·2022-12-16 06:08

pytorch如何计算导数_PyTorch 自动求导机制

本说明将概述autograd的工作方式并记录操作。不一定要完全了解所有这些内容，但我们建议您熟悉它，因为它可以帮助您编写更高效，更简洁的程序，并可以帮助您进行调试。从向后排除子图每个张量都有一个标志：requires_grad，允许从梯度计算中细粒度地排除子图，并可以提高效率。requires_grad如果某个操作的单个输入需要进行渐变，则其输出也将需要进行渐变。相反，仅当所有输入都不需要渐变时，
weixin_39987926·2022-12-16 06:08

pytorch自动求导的疑问

如pytorch的自动求导框架，在求loss层的时候，一般都是一个矩阵到张量（loss）的映射，而且这一层一般都是没有需要学习的参数。但是这里还是会有许多操作，如sum，mean…等操作。
农夫山泉2号·2022-12-16 06:07

Back propagation反向传播

Backpropagation反向传播文章目录Backpropagation反向传播链式求导法则
椰子奶糖·2022-12-16 06:07

PyTorch 的 自动求导（Autograd）

PyTorch的自动求导（Autograd）一是PyTorch提供了自动求导机制，二是对GPU的支持。
杀生丸学AI·2022-12-16 06:36

Pytorch--自动求导

这个自动求导功能其实就是利用了链式求导法则，利用反向传播来求出对应参数的偏导。0.41版本后，pytorch就直接将其合并进了Tensor类里面了。
qq_45839415·2022-12-16 06:36

pytorch—自动求导

autograd简介PyTorch通过自动求导autograd包对tensor的所有操作提供自动求导机制。
长空。·2022-12-16 06:36

pytorch 的自动求导机制解释

Ps：在深度理解自动求导机制时，非常幸运一开始看了ronghuaiyang大神翻译的这篇博客https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/99670194
镜中隐·2022-12-16 06:35

PyTorch自动求导

Autograd模块PyTorch的Autograd模块是应用所有神经网络的核心内容，在张量（Tensor）上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分，也就是自动求导的方法，从而简化了手动计算导数的复杂过程
我是YJJ啊·2022-12-16 06:05

pytorch求导

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，后面有时间会写一下tens
Tai Fook·2022-12-16 06:03

[Pytorch系列-21]：Pytorch基础 - 全自动链式求导backward

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：[Pytorch系列-21]：Pytorch基础-全自动链式求导backward_文火冰糖（王文兵）的博客
文火冰糖的硅基工坊·2022-12-16 06:01

机器学习必会技能之微积分【一文到底】

机器学习必会技能——微积分【一文到底】文章目录机器学习必会技能——微积分【一文到底】1微积分的四类问题2深入理解导数的本质3深入理解复合函数求导4理解多元函数偏导5梯度究竟是什么？
Ding Jiaxiong·2022-12-16 06:30

pytorch 的自动求导功能简介

pytorch的自动求导功能简介一、反向传播算法简介二、pytorch的自动求导功能1.前言2.我们需要自动求导机制做什么3.一个简单的例子4.模型训练过程中使用自动求导(略)5.关闭和打开自动求导6.
哆啦A梦PLUS·2022-12-16 06:59

损失函数：交叉熵、KLDivLoss、标签平滑（LabelSmoothing）

写在前面的话：input或x表示模型预测结果，target表示标签1.torch.nn.CrossEntropyLoss()是交叉熵计算，输入的预测值不需要进行softmax，也不需要进行log运算！！
FY_2018·2022-12-16 03:12

递归最小二乘算法（原理篇）

参考文献最小二乘法的递推形式推导最小二乘法的本质是什么矩阵形式的最小二乘法矩阵求导公式的推导实值函数相对于向量的梯度理论公式最简单的最小二乘法单参数的观测与估计：误差的平方和：S
wangYH.air·2022-12-16 01:28

最小二乘原理（3）——递归最小二乘

因为是协方差矩阵，只有对角线上有元素，所以转置对它没有影响，即其实递推最小二乘法：就是想使方差之和最小，然后发现，方差之和就是估计误差的协方差矩阵的迹，迹里面又包含了K，所以也就是求K使得迹最小，即对K求导
一抹烟霞·2022-12-16 01:56

AlphaFold2源码解析(9)--模型之损失及其他

每个示例的总损失可以定义如下其中LauxL_{aux}Laux是结构模块的辅助损失（中间结构的平均FAPE和扭转损失，定义在算法20第23行），LdistL_{dist}Ldist是分布图预测的平均交叉熵损失
发呆的比目鱼·2022-12-16 01:54

矩阵求导

害天天看论文证明总要用到记一下记一下！基本公式：Y=A*X-->DY/DX=A’Y=X*A-->DY/DX=AY=A’*X*B-->DY/DX=A*B’Y=A’*X’*B-->DY/DX=B*A’
不吃姜·2022-12-15 22:00

BUAA--2021机器学习考试

3集成学习（串行并行）4K均值算法，混合高斯模型的异同点，和EM算法的理解5极大团、势函数和贝叶斯网络的联合概率密度6解释残差神经网络为什么能够避免网络退化，以及残差网络的损失函数求导过程7基于最大方差思想的
errly_liu2828·2022-12-15 20:50

pytorch如何定义新的自动求导函数

目录pytorch定义新的自动求导函数pytorch自动求导与逻辑回归自动求导逻辑回归总结pytorch定义新的自动求导函数在pytorch中想自定义求导函数，通过实现torch.autograd.Function
·2022-12-15 18:43
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