交叉熵求导

李代数的求导及扰动模型

1.引言李代数的求导以及扰动模型有什么用？当然就是求导的用，但在什么情况下需要求导，在机器人领域和3d视觉领域当然是函数的变量是旋转矩阵或变换矩阵，多发生在优化问题上！
瀚文文文问问·2022-12-09 19:39

学习中碰到的一些优化工具包和库

学习线性回归的权重，例如:FaceAlignmentat3000FPS中：minWt∑i=1N||△s^ti−WtΦt(Ii,St−1i)||22+λ||Wt||22权重Wt的学习，其也可以闭合形式的求解，即关于Wt求导
机器学习的小学生·2022-12-09 17:00

最小二乘法曲线拟合原理

将a0，a1…an作为变量，对上式进行偏分求导，得到n+1组方程：可以简化为：MA=B，则A=
zhoufm260613·2022-12-09 16:38

对比学习Contrastive Learning

优化问题：对于一个正样本，需要和k个负样本做分类，使模型分清楚哪些是正样本，哪些是负样本，用交叉熵即可。如下图经典方法：memorybank:利用i
yang_daxia·2022-12-09 16:59

深度学习英文缩写_深度学习相关专业词汇简称汇总

作者是深度学习的初学者，经由导师指导，稍微学习了解了一下RNN、LSTM的网络模型及求导，打算在这里分享一下，欢迎各种交流。
索嵩·2022-12-09 15:39

Tensorflow2.0学习笔记一(B站课程【北京大学】Tensorflow2.0)

Tensorflow2.0学习笔记一创建张量Tensor强制将tensor转换为数据类型理解axistf.Variabletensorflow中的数学运算函数Tensorflow的数据标签和特征配对函数对指定参数进行求导运算
Chen的博客·2022-12-09 15:51

Tensorflow2梯度带tape.Gradient的用法_（全面，深入)

Tensorflow2梯度带tape.Gradient的用法前言用法Demo1:最简单的Demo2：GradientTape的嵌套两层嵌套分别对不同的变量求导，外层的求导依赖于内层的结果。
MasterQKK 被注册·2022-12-09 12:01

PyTorch 笔记（17）— torch.nn 包中常用的损失函数（MSELoss 均方误差、L1Loss 平均绝对误差、CrossEntropyLoss 交叉熵误差）

1.torch.nn.MSELosstorch.nn.MSELoss类使用均方误差函数对损失值进行计算，在定义类的对象时不用传入任何参数，但在使用实例时需要输入两个维度一样的参数方可进行计算。示例如下：importtorchastloss_f=t.nn.MSELoss()x=t.randn(100,100)y=t.randn(100,100)loss=loss_f(x,y)print(loss)以
wohu1104·2022-12-09 11:58

pytorch中交叉熵nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别

参考：https://www.jb51.net/article/181634.htm简单总结nn.BCELoss用于二分类问题，前面应该加一个Sigmoid函数（如下）当S(x)=0.5，它的斜率是最大，则在x=0时取得最大斜率nn.CrossEntropyLoss:自动在前面有Sofrmax层参考：https://blog.csdn.net/watermelon1123/article/deta
MAR-Sky·2022-12-09 11:55

Pytorch中torch.nn.functional.cross_entropy的ignore_index

ignore_index表示计算交叉熵时，自动忽略的标签值，example：importtorchimporttorch.nn.functionalasFpred=[]pred.append([0.9,0.1
灰灰灰灰灰发·2022-12-09 11:54

Pytorch的torch.nn.functional.cross_entropy的ignore_index参数作用及验证

假设有两类{0:背景，1：前景}，若想在计算交叉熵时忽略背景(0)类，则可令ignore_index=0（同理忽略前景计算可设ignore
weixin_41321482·2022-12-09 11:24

交叉熵损失函数优缺点_交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()1.引言在使用pytorch深度学习框架做多分类时，计算损失函数通常会使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()2.信息量和熵信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的
不靠谱的糖饼·2022-12-09 11:23

对于pytorch中nn.CrossEntropyLoss()与nn.BCELoss()的理解和使用

在pytorch中nn.CrossEntropyLoss()为交叉熵损失函数，用于解决多分类问题，也可用于解决二分类问题。
东城西阙·2022-12-09 11:49

MATLAB图像分割GUI

图像分割应用图像切割算法研究领域目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法
matlab674_v·2022-12-09 11:17

torch.nn.functional.cross_entropy.ignore_index

ignore_index表示计算交叉熵时，自动忽略的标签值，example：importtorchimporttorch.nn.functionalasFpred=[]pred.append([0.9,0.1
weixin_ry5219775·2022-12-09 11:46

torch 的 F.cross_entropy

torch中的交叉熵损失函数使用案例importtorchimporttorch.nn.functionalasFpred=torch.randn(3,5)print(pred.shape)target
chnhbhndchngn·2022-12-09 11:45

1.3 反向传播

基于梯度下降的优化方法[^3]3.2.1SGD、学习率衰减及动量3.2.2Adagrad、Adadelta、RMSprop3.2.3Adam、Adamx、Nadam3.3损失函数3.3.1二次损失函数3.3.2交叉熵损失函数学习资料三
dfsj66011·2022-12-09 11:15

小孩都看得懂的 HMM

小孩都看得懂的神经网络小孩都看得懂的推荐系统小孩都看得懂的逐步提升小孩都看得懂的聚类小孩都看得懂的主成分分析小孩都看得懂的循环神经网络小孩都看得懂的Embedding小孩都看得懂的熵、交叉熵和KL散度小孩都看得懂的
weixin_38753422·2022-12-09 09:12

【机器学习】小孩都看得懂的 GAN

小孩都看得懂的神经网络小孩都看得懂的推荐系统小孩都看得懂的逐步提升小孩都看得懂的聚类小孩都看得懂的主成分分析小孩都看得懂的循环神经网络小孩都看得懂的Embedding小孩都看得懂的熵、交叉熵和KL散度小孩都看得懂的
风度78·2022-12-09 09:05

Lecture4 神经网络与反向传播(1)

2.应用场景在特定情况下，神经网络的损失函数就是需要求导的函数f(x)，而训练集的数据和神经网络的权重就是输入x。
pinkshell_1314·2022-12-09 07:43

LSTM反向传播原理——LSTM从零实现系列(2)

一、LSTM反向传播介绍LSTM的反向传播过程相对复杂，主要因为其对应的控制门较多，而对于每一个控制门我们都需要求导，所以工作量较大。首先我们根据LSTM结构图分析一下每个控制门的求导过程。
量化交易领域专家YangZongxian·2022-12-09 07:36

Lecture3：神经网络与反向传播

目录1.计算图2.反向传播与计算图2.1第一个例子2.2第二个例子--sigmoid2.3第三个例子--MAX门2.4第四和例子--对于向量的梯度3.神经网络4.常见矩阵求导公式4.1标量对向量求导4.2
Courage2022·2022-12-09 07:05

AI学习[随堂笔记1124]_过拟合基础_池化_丢弃法Dropout_交叉熵_残差网络

过拟合造成过拟合的几种情况：①训练集时间过久②模型过于庞大，超出任务规模③训练集的数据太好，测试集的数据太差过拟合的现象：训练时分数很高，测试时分数很低回归曲线过于复杂，且过度详细的描述了变化造成过拟合的根本原因：参数过多模型中的参数过多，令模型规模过大，学习到的错误信息更多。也更可能超出了任务需求的规模基于此原因，过拟合，常常出现在大型深度网络中不同模型的过拟合情况：相对于卷积，全连接“更容易”
麦没了块QAQ·2022-12-09 05:07

【论文泛读】Deep Cross-Modal Projection Learning for Image-Text Matching

主要方法相关知识点交叉熵损失C=−1n∑x[yln⁡a+(1−y)ln⁡(1−a)]C=-\frac{1}{n}\sum_{x}[y\lna+(1-y)\ln(1-a)]C=−n1∑x[ylna+(1−
浪里摸鱼·2022-12-09 04:51

小徐科研杂记——Deep Supervision(深监督)

深度神经网络训练的时候，采用的是反向传播方式，该方式使用链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深。
多吃蔬菜身体好·2022-12-08 21:28

深度学习中常见的损失函数（L1Loss、L2loss）

MeanAbsoluteError,MAE）是指模型预测值f(x)和真实值y之间距离的平均值，公式如下：优点：无论对于什么样的输入值，都有着稳定的梯度，不会导致梯度爆炸问题，具有较为稳健性的解缺点：在中心点是折点，不能求导
脑袋里都是水·2022-12-08 21:16

Pytorch初步应用

构建神经网络的基本流程.掌握用Pytorch构建神经网络的实现过程.关于torch.nn:使用Pytorch来构建神经网络,主要的工具都在torch.nn包中.nn依赖于autograd来定义模型,并对其自动求导
AI耽误的大厨·2022-12-08 19:46

有关于torch.autograd.grad

torch.autograd模块给用户提供了一个自定义求导的接口。torch.autograd.grad可以手动地将loss对某部分参数进行梯度求导，特别适用于debug和观测。
Reza.·2022-12-08 17:01

数字图像处理篇（6）边缘检测原理及其算子

目录一、引言1、图像中的求导2、梯度二、理想情况边缘检测1、Roberts算子2、Prewitt算子与Sobel算子3、Laplacian算子三、非理想状态下的边缘检测1、LoG高斯-拉普拉斯算子2、canny
计算机鬼才～·2022-12-08 17:22

中心极限与大数定理律的关系_2020.3.2 | 考研数学必考的四大证明定理汇总

四大必考证明定理一、求导公式的证明2015年真题考了一个证明题：证明两个函数乘积的导数公式。几乎每位同学都对这个公式怎么用比较熟悉，而对它怎么来的较为陌生。
weixin_39889481·2022-12-08 13:58

中心极限与大数定理律的关系_2019.12.4 |考研数学—必考的四大证明定理汇总

四大必考证明定理一、求导公式的证明2015年真题考了一个证明题：证明两个函数乘积的导数公式。几乎每位同学都对这个公式怎么用比较熟悉，而对它怎么来的较为陌生。
weixin_39811166·2022-12-08 13:58

交叉熵损失函数分类_PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数

理解交叉熵关于样本集的两个概率分布p和q，设p为真实的分布，比如[1,0,0]表示当前样本属于第一类，q为拟合的分布，比如[0.7,0.2,0.1]。
海南王先生·2022-12-08 13:28

线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归的代价函数常用交叉熵。参数优化的方法都是常用梯度下降。1线性回归（LinearRegression）1.1建立问题举个例子，你有一组面积&房价的数据。
Yemiekai·2022-12-08 13:22

用Python学《微积分B》（微分中值定理与洛必达法则）

其中“微分中值定理”强调的是对概念，特别是“开区间可导，闭区间连续”的理解，习题虽少，但吃透不易；而“洛必达法则”将求函数的极限转变为求导数的极限，实现的是一种“降维”计算方法，（看到“降维”这个词，你就知道它的威力有多大了
Sagittarius_Warrior·2022-12-08 13:22

【考研数学】一. 极限与导数

文章目录零.分值分配一.极限与导数1.基本知识点2.做题方法极限简单的等价无穷小已知一个极限求另一个极限保号性和保号性的推论极限的应用：求渐近线（水平渐近线，斜渐近线，铅直渐近线）导数求高阶导数分段函数求导求最值求交点
如果皮卡会coding·2022-12-08 13:52

Pytorch实现线性回归

准备数据集X,Y都是矩阵形式，计算时注意广播机制设计模型关键是构造计算图以此实现对参数的自动求导将模型封装成一个类并继承自Module模块，此类必须实现两个方法__init__()和forward()，
weixin_45752264·2022-12-08 12:23

神经网络与深度学习 作业1：第二章课后题

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用于回归问题.平方损失函数：平方损失函数较为容易理解，它直接测量机器学习模型的输出与实际结果之间的距离，为学习模型的输出，为实际结果。
喝无糖雪碧·2022-12-08 11:04

python3 23.keras使用交叉熵代价函数进行MNIST数据集简单分类 学习笔记

文章目录前言一、交叉熵代价函数简介二、交叉熵代价函数使用前言计算机视觉系列之学习笔记主要是本人进行学习人工智能（计算机视觉方向）的代码整理。
mcyJacky·2022-12-08 11:53

Levenberg-Marquardt（列文伯格-马夸尔特）算法

根据求导数的方法，可分为2大类。第一类，若f具有解析函数形式，知道x后求导数速度快。第二类，使用数值差分来求导数。根据使用模型不同，分为非约束最优化、约束最优化、最小二乘最优化。什么是Levenb
圣书·2022-12-08 07:12

002卷积神经网络基础知识

重要参数卷积的定义和使用池化（池化层）-池化-最大池化：常见池化策略激活函数（激活层）SigmoidTanhReLUBathchNorm层BatchNorm层的使用全连接层Dropout损失层损失函数：损失层交叉熵损失实现回归任务
annyangya·2022-12-08 02:13

GAN损失函数的理解

左边为log（D（x）），右边为log（1-log（D（G（x））））函数图像先训练D(x)MAXD(X)：根据损失函数，函数图像只有在D(x)值最大时，loss是最小(辨别器loss为真实图像和噪声的交叉熵的和
小钳工·2022-12-07 22:10

交叉熵损失函数理解

交叉熵损失函数的数学原理我们知道，在二分类问题模型：例如逻辑回归「LogisticRegression」、神经网络「NeuralNetwork」等，真实样本的标签为[0，1]，分别表示负类和正类。
秋水缓缓流·2022-12-07 22:38

Gan网络损失函数理解

Gan网络的损失函数经常使用这条交叉熵损失函数，表示为：L(G,D)=∑E(logDd)+∑E[log(1−D(G(p)))]L(G,D)=\sum_{}^{}E(logD_d)+\sum_{}^{}E
あなたは人間です四月Tian·2022-12-07 22:05

损失函数的理解

二、常用的损失函数1.均方误差2.交叉熵误差总结前言如果有人问你现在有多幸福，你会如何回答呢?一般的人可能会给出诸如“还可以吧”或者“不是那么幸福”等笼统的回答。
治愈禁咒 - 程序员·2022-12-07 22:33

OpenCV-Python官方教程-22-Harris角点检测

ksize：Sobel求导中使用的窗口大小。k：Harris角点检测方程中的自由参数，取值参数为[0.04,0.06]代码演示：importcv2importnump
骚火棍·2022-12-07 21:16

深度学习损失函数numpy实现并与torch对比

用numpy实现L1损失、MSE损失、KL损失、NLL损失、交叉熵损失、BCE损失、SmoothL1损失，并和torch的计算结果对比。
嘟嘟太菜了·2022-12-07 19:59

PyTorch 自动微分论文翻译及解释

只是因为感兴趣，想了解一下PyTorch自动求导这方面涉及到的不太深的数学和计算机科学的知识。翻译完成后，我所学习到的有这么几点：PyTorch自动微分抛弃了符号方法。
培之·2022-12-07 19:38

深度学习中的数据操作（五） 自动微分 基于pytorch实现

1.5自动微分"""1.5.1一个简单的例子求导是深度学习优化算法的关键步骤，因此自动微分可以大大简化深度学习的计算步骤从很小的例子来看，y=2x^⊤x，若想对y求导，就可以借助pythorch的相关函数
硬着头皮写代码的菜鸡·2022-12-07 19:38

阅读 PyTorch 自动微分文章 补充知识点

本文涉及到的点有原地操作计算机程序中的求值策略，迫切求值还是懒惰求值自动求导，含正向累积与反向累积方法向量-雅可比积原地操作“原地运算是一种直接改变给定线性代数、向量、矩阵(张量)内容（content）
培之·2022-12-07 19:37

tensorflow-4.维度变换

没有改变数据本身87：将4*-1的向量恢复到42828*12.转置tf.transpose()perm=[0,1,3,2]原来的2维度变成3,原来的3维度变成2#3.tensorflow1.GPU加速2.自动求导
Demi Hao·2022-12-07 17:49
上一页 45 46 47 48 49 50 51 52 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他