交叉熵求导第6页

时序数据库入门 | 时序数据库的特点及与传统数据库的区别详解

在过去的几年里，物联网（IoT）的日益普及和对实时数据的需求导致时序数据库（TSDB）的采用量大幅增长。

Greptime·2023-12-29 05:02

一般信道容量的计算方法

由拉格朗日乘子法对L=I(X;Y)−λ∑ipi对pi求导可得公式∑j=1mp(yj/xi)log(p(yj/xi)p(yi))=log2e+λ引入C：∑j=1mp(yj/xi)log(p(yj/xi)p

FakeOccupational·2023-12-29 02:40

深度学习入门（python）考试速成之Softmax-with-Loss层

softmax函数：交叉熵误差（CrossEntropyError层）：这里的表示以为底数的自然对数，即，即。

北辰Charih·2023-12-28 21:34

2021-08-11十四讲第四章——李群李代数

本章主要围绕以下几个问题展开:1、什么是李群和李代数2、李群和李代数的关系3、怎么对李代数进行求导接下来我们分别对这几个主题作阐述。

重量级战列舰·2023-12-28 18:49

Java操作Excel文件的写入（文件中含有多张工作表）

由于需要作出不同统计的操作，但是却要求导出成一个Excel文档，而不是多个文档。而在网上形形色色的资料中，似乎还没有找到一个Excel文

MTKunlun·2023-12-28 18:59

使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

这里，我们使用的计算机视觉领域的经典数据集：CIFAR-10数据集，网络为ResNet18模型，损失函数为交叉熵损失，优化器为Ada

Simon52314·2023-12-28 10:37

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-Ch00 - 数学知识基础

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-Ch00-数学知识基础1.Ch0-1矩阵的导数运算1.1标量向量方程对向量求导，分母布局，分子布局1.1.1标量方程对向量的导数1.1.2

LiongLoure·2023-12-27 14:12

pytorch中池化函数详解

池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域（一般为

智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

【机器学习】Boosting算法-梯度提升算法（Gradient Boosting）

梯度提升算法有以下几个特点：梯度提升算法可以用任何可微分的损失函数，如平方误差、绝对误差、交叉熵等，这使得它比其他基于指数损失函数的算法更加灵活

十年一梦实验室·2023-12-26 09:18

视觉SLAM14讲——李群与李代数

在SLAM中相机的位姿是不确定的，需要我们进行优化，常用的优化方法便是求导，但是旋转矩阵由于自身的特殊性(行列式为1的正交矩阵)，使我们无法直接对旋转矩阵进行求导优化，所以引入了李群与李代数来简化求解方式

Bumblebee972·2023-12-25 21:19

视觉SLAM十四讲第4讲李群与李代数

mathfrak{so}(3)so(3)李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)二、指数和对数映射SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型

YWL0720·2023-12-25 21:49

【视觉SLAM十四讲】李群与李代数

欢迎交流本讲内容概要李群与李代数的概念，SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方法李代数上的求导方式和意义使用Sophus对李代数进行运算李群和李代数基础旋转矩阵自身带有约束

Louis1874·2023-12-25 21:48

＜视觉SLAM十四讲＞ch4 李群和李代数

文章目录一、引入二、基础1、群2、李代数三、指数与对数映射1、SO(3)指数映射2、SO(3),SE(3),so(3),se(3)的对应关系四、李代数求导和扰动模型1、李群乘法和李代数加法的基本认识2、

贝宝老师·2023-12-25 21:18

视觉slam十四讲ch4李群和李代数（包含实践部分）

1.3李代数的定义1.3.1李代数so31.3.2李代数se32.指数与对数映射2.1SO3上的指数映射2.1.1指数映射的性质：2.2SE3上的指数映射3.李群、李代数的定义与相互的转换关系4.李代数求导与扰动模型

shikaikaikaikai·2023-12-25 21:46

视觉SLAM十四讲-高翔第4讲李群和李代数

)so(3)1.4李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)2.指数和对数映射2.1SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射2.2SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射3.李代数求导与扰动模型

玛卡巴卡_qin·2023-12-25 21:44

【MIMO 从入门到精通】[P3]【Channel Estimation】

ProfessorandanIEEEFellow：Iain讲解一下MIMO（multipletransmitantennasandmultiplereceivers）里面的信道估计原理.如果对线性代数比较感兴趣可以看一下我之前的博客《矩阵求导术

明朝百晓生·2023-12-25 16:47

深度学习中的池化

池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域

智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

java中怎么对函数求导_面向对象编程 —— java实现函数求导

首先声明一点，本文主要介绍的是面向对象(OO)的思想，顺便谈下函数式编程，而不是教你如何准确地、科学地用java求出函数在一点的导数。一、引子defd(f):defcalc(x):dx=0.000001#表示无穷小的Δxreturn(f(x+dx)-f(x))/dx#计算斜率。注意，此处引用了外层作用域的变量freturncalc#此处用函数作为返回值(也就是函数f的导数)#计算二次函数f(x)=

山月抚过惊蛰·2023-12-25 08:04

matlab显示函数表达式_从零开始的matlab学习笔记——（25）微分方程

matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，函数绘图，三维图像，拟合函数....更多内容尽在个人专栏：matlab学习之前我们学习过matlab的各种解方程的函数工具，这一节我们再来学习一种，（常

weixin_39636333·2023-12-25 06:49

MATLAB学习笔记（一）求解三阶微分方程

二、解题步骤（1）建立辅助变量h（t表示自变量），令，，，，；（2）根据等式阶数确定向量个数，将每阶的求导依次写出来，由（1）可知，，，；（3）在matlab中建立函数，fun=@(t,h)[h(2);

Kocurry·2023-12-25 06:16

矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质

就拿大佬的总结说明一下：矩阵求导结果，无非就是分子的转置、向量化，分母的转置、向量化，它们的各种组合而已。

这一wa是晚安·2023-12-25 05:44

考研数学笔记-概率论-参数估计与假设检验

参数估计与假设检验编辑于2021/12/2011:42李鹤年知识图整理：当前知识点所涉及的其他知识点：（1）求期望的时候要会看分布**（均匀分布，泊松分布，拉拉杂杂）**（2）求导数要会导数，偏导**（

噜啦啦噜啦啦噜啦噜啦嘞噜啦噜啦·2023-12-25 01:50

交叉熵损失（Cross Entropy Loss）学习笔记

在分类任务中，我们通常使用交叉熵作为损失函数，首先给出交叉熵的计算公式：二分类中：L=1N∑iLi=1N∑i−[yilog(pi)+(1−yi)⋅log(1−pi)]\mathcal{L}=\frac1

图学习的小张·2023-12-24 22:40

技术交底二维码的应用

打印出来现场粘贴，便于作业班组及施工人员随时扫码参照执行，后台自动保存数据、记录不会丢失，还可根据需求导出打印。2、组织与施工有关的人员培训、开会。

凡尔码课堂·2023-12-23 17:17

中创向心力：如何使职业教育与产业发展携手共进？

近年来，职业教育的发展为我国的人才输出作出了重大的贡献，但面对市场经济需求导向的改变，职业教育也应该结合国家有关职业教育方向的政策、现代市场经济需求的综合国情和人才需求转变的大方向做出相应的改变。

职场新贵·2023-12-23 10:11

交叉熵数学公式推导（含熵和KL散度数学公式）

第一章熵物理学概念：一个系统的混乱程度，信息熵就是熵的另一种名称。nH(x)=−∑P(xi)log(P(xi)))(X=x1,x2,x3...,xn)i=1第二章KL散度（相对熵）nDKL(p∣∣q)=∑p(xi)log(q(xi)/p(xi))i=1n:表示随机变量可能的取值数x:表示随机变量P（x）:表示随机变量x的概率函数nn特性：1.非对称性：∑p(xi)log(q(xi)/p(xi))不

New___dream·2023-12-23 06:29

【机器学习/深度学习】数学基础——矩阵求导

文章目录矩阵求导的实质分子布局和分母布局链式求导法则常用矩阵求导公式向量对向量求导标量对向量求导向量对标量求导矩阵求导的实质A矩阵对B矩阵求导，实质是矩阵A中的每个元素对矩阵B中的每个元素进行求导。

第五季度·2023-12-23 05:58

一个小例子搞懂transformer中的label smoothing(标签平滑)

标签平滑其实就是将硬标签(hardlabel)转化为软标签(softlabel)，也就是将标签的onehot编码中的1转化为比1稍小的数，将0转化为比0稍大的数，这样在计算损失函数时(比如交叉熵损失函数

前行的zhu·2023-12-23 02:51

深度学习——关于adam优化器和交叉熵损失函数介绍

在你的代码中，使用了Adam优化器和交叉熵（categoricalcrossentropy）损失函数，这是常见且在许多情况下表现良好的选择。

没有竹蜻蜓的小叮当·2023-12-23 00:08

可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！

所用到的两个矩阵求导公式参考于知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/273729929，里面有公式

你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:56

【SpringBoot篇】解决缓存击穿问题① — 基于互斥锁方式

文章目录什么是缓存击穿基于互斥锁解决问题思路️‍代码实现什么是缓存击穿缓存击穿是指在使用缓存系统时，对一个热点数据的高并发请求导致缓存失效，多个请求同时访问数据库，造成数据库压力过大，性能下降。

在下小吉.·2023-12-22 15:14

python中的r2评分为负值_解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

网络训练中，loss曲线非常奇怪交叉熵怎么会有负数。经过排查，交叉熵不是有个负对数吗，当网络输出的概率是0-1时，正数。可当网络输出大于1的数，就有可能变成负数。

weixin_39648492·2023-12-22 08:17

联邦学习（pytorch）的损失值为负值解决办法

方法一:在定义的模型里把self.softmax=nn.Softmax(dim=1)改成self.softmax=nn.LogSoftmax(dim=1)在代码里如下：修改后的执行结果如下：方法二：因为交叉熵有个负对数

沉睡中的主角·2023-12-22 08:15

GET请求或POST请求导出Excel

1.GET请求和POST请求导出的区别在有些场景中导出前端页面上表格中的数据是通过条件进行精确导出的。

Tang.Mr·2023-12-22 05:36

集成学习——基于机器学习_周志华

上篇主要介绍了鼎鼎大名的EM算法，从算法思想到数学公式推导（边际似然引入隐变量，Jensen不等式简化求导），EM算法实际上可以理解为一种坐标下降法，首先固定一个变量，接着求另外变量的最优解，通过其优美的

Pandy Bright·2023-12-21 22:47

大创项目推荐深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵

laafeer·2023-12-21 21:51

Pytorch：backward()函数详解

.backward().backward()是PyTorch中用于自动求导的函数，它的主要作用是计算损失函数对模型参数的梯度，从而实现反向传播算法。

北方骑马的萝卜·2023-12-21 08:52

【pytorch】自动求导机制

基础概念汇总Tensor是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导。

prinTao·2023-12-21 08:17

WGAN-GP解读分析

目录0.摘要1.基础知识1.1信息量1.2熵1.3相对熵1.4交叉熵1.5JS散度1.6其它相关概念2.WGAN理论分析2.1WGAN的改变2.2原始GAN中存在的问题2.2.3第一种生成器损失函数2.2.4

Annual Mercury·2023-12-21 01:34

MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b

文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数反向传播梯度下降法链式法则

涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

数学learning

目录移动平均简单移动平均加权移动平均指数移动平均矩阵求导矩阵对标量求导Matrix-by-scalar标量对矩阵求导Scalar-by-matrix参考博客移动平均优化算法里面会涉及到一个知识点：指数移动平均

熬夜患者·2023-12-20 01:46

大模型自定义算子优化方案学习笔记：CUDA算子定义、算子编译、正反向梯度实现

因为目前大模型的计算逻辑是由一个个独立的算子或者说OP正反向求导实现的，底层往往调用的是GPU提供的CUDA的驱动程序。

Garvin Li·2023-12-19 03:02

【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch 自动微分与线性回归

Pytorch】学习记录分享3——PyTorch自动微分与线性回归1.autograd包，自动微分2.线性模型回归演示3.GPU进行模型训练小结：只需要将前向传播设置好，调用反向传播接口，即可实现反向传播的链式求导

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-18 16:47

根据定义计算梯度

#参数df表示cost函数对df求导defeval_numerical_gradient_array(f,x,df,h=1e-5):"""Evaluateanumericgradientforafunctionthatacceptsanumpyarraya

抬头挺胸才算活着·2023-12-18 15:11

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1

lym94·2023-12-18 14:53

多项式回归及过拟合欠拟合处理

线性回归的矩阵表达y=wx+bY=XWt损失函数误差平方和/残差平方和最小二乘法的作用可以使得损失值进行最小化，在损失值最小化的情况下求解出最优的权重系数W损失函数对W进行求导，且将一阶导数等于0.回归模型

浅笑_7cad·2023-12-18 12:52

django+vue实现websocket即使通讯

HTTP的特性就是无状态的短连接,即一次请求一次响应断开连接失忆,这样服务端就无法主动的去寻找客户端给客户端主动推送消息1.轮询即:客户端不断向服务器发起请求索取消息优点:基本保障消息即时性缺点:大量的请求导致客户端和服务端的压力倍增

rennan…·2023-12-18 09:35

AI人工智能和大模型（概念）之二

安装PyTorch更为便捷张量：（1）Tensor可以是高维的（2）并非是PyTorch中才有的概念（3）PyTorch运算的基本单元（4）基础数据定义和运算（5）在PyTorch中支持GPU运算，自动求导等操作机器学习两种典型的任务

永远的HelloWorld·2023-12-18 08:29

Pytorch：模型的权值初始化与损失函数

目录前期回顾一、权值初始化1.1梯度消失与梯度爆炸1.2Xavier初始化1.3Kaiming初始化1.4十种权重初始化方法二、损失函数2.1损失函数初步介绍2.2交叉熵损失CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss2.3

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:37

交叉熵在机器学习里做损失的意义

交叉熵是机器学习中常用的损失函数之一，特别适用于分类任务。其背后的核心思想是衡量两个概率分布之间的差异。

何处不逢君·2023-12-18 08:17

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