交叉熵求导第60页

李沐深度学习-ch04

则我们构造一个操作算子softmax(O)熵定义：参考来源：王木头学科学的交叉熵P、Q交叉

Forever^^??·2022-11-21 14:47

YoloV3学习笔记（三）：

_哔哩哔哩_bilibili（本文进行训练和预测代码的记录）直接上代码：1.训练部分因为我们最后输出的是N24HW的格式，其中24=3×8 8表示：置信度，回归，分类置信度采取：二分类交叉熵回归

风声向寂·2022-11-21 14:41

NNDL 实验六卷积神经网络（5）使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

数据集：CIFAR-10数据集，网络：ResNet18模型，损失函数：交叉熵损失，优化器：Adam优化器，Adam优化器的介

Guo_weiqi·2022-11-21 12:56

华为AI计算框架昇思MindSpore零基础快速入门 (下)

六、自动微分自动微分：求导-梯度缩放-停止计算自动微分能够计算可导函数在某点处的导数值，是反向传播算法的一般化自动微分主要解决的问题是将一个复杂的数学运算分解为一系列简单的基本运算，该功能对用户屏蔽了大量的求导细节和过程

Echo-26·2022-11-21 12:18

线性回归的从零开始实现

在这一节中，我们将只使用张量和自动求导。在之后的章

Sonhhxg_柒·2022-11-21 10:13

神经网络反向传播(1)--权重和偏置值计算方式和参数更新

我们记输入层到隐藏层权重参数和偏置参数为1：wij和bi，隐藏层到输出层的权重参数和偏置参数为2：wij和bi.如下图所示，每个隐藏层和输出层的节点是在激活函数计算后才输出，因此我们在反向传播中需要对激活函数也进行求导

cymatt·2022-11-21 09:34

浅谈神经网络之链式法则与反向传播算法

所以我们了解导数计算过程以及要介绍的新的复合函数多层求导计算过程。

Peyzhang·2022-11-21 09:01

神经网络反向传播(2)--激活函数求导汇总

神经网络中常用的激活函数主要有tanh、sigmoid、softmax、Relu等，在反向传播过程中的链式求导时，我们也需要对激活函数进行求导，在此整理常用的激活函数导数推导后的结果，方便在神经网络反向传播计算时使用

cymatt·2022-11-21 09:57

PyTorch 深度学习实践第6讲逻辑斯蒂回归

相较于之前只改了两个地方：y值加上sigmoid损失函数改为交叉熵importtorchx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor

Grairain·2022-11-21 08:40

深度学习基础-2

文章目录0前言1全连接神经网络2激活函数2.1Sigmoid2.2Tanh2.3ReLU2.4LeakyReLU3交叉熵损失4计算图与反向传播4.1计算图4.2梯度消失与梯度爆炸4.3动量法5权重初始化

zjuPeco·2022-11-21 07:02

297个机器学习彩图知识点（5）

1.岭回归2.安斯库四重奏3.偏差方差4.自助采样法5.能力6.最优化算法7.常见激活函数8.凹凸函数9.条件概率10.置信区间11.模型的一致性12.代价函数13.交叉熵14.决策边界15.特征选择策略

冷冻工厂·2022-11-21 07:57

Waldocsdn·2022-11-21 07:17

【PAT】Python 1010 一元多项式求导

设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn−1。）输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是0，但是表示为00。输入样例:34-5261-20输出样例:123-10160作答如下

百分之七.·2022-11-21 05:19

李沐动手学深度学习-学习笔记之预备知识

zizz7177·2022-11-21 04:16

Tensorflow中的损失函数LossFunction

受明显偏离正常范围的利群样本的影响较大平方绝对误差MAE想格外增强对离群样本的健壮性时使用优点：克服MSE的缺点，受偏离正常范围的离群样本影响较小缺点：收敛速度比MSE慢，因为当误差大或小时都保持相同速度下降，在某一点还不可求导

枫色幻想·2022-11-21 03:44

PELU激活函数的tensorflow实现（一） Parametric Exponential Linear Unit

PELU激活函数实现一、PELU简介二、PELU实现1、PELU代码实现2、测试PELU实现是否正确3、实现PELU对α\alphaα求导4、实现PELU对β\betaβ求导三、PELU实战应用1、PELU

是土豆大叔啊！·2022-11-21 03:10

KL散度损失

写成期望形式：常见形式：优化过程不断改变预估分布的参数，可以得到不同KL散度的值，当KL散度取最小时，对应的参数就是我们想要的参数，过程如下：KL散度=交叉熵-信息熵总结于文章：KL散度损失函数_brave_Wei

Lcx559·2022-11-21 03:04

一些奇奇怪怪的知识点

目录一、置信区间二、全概率公式与贝叶斯公式1、全概率公式2、贝叶斯公式三、交叉熵损失函数一、置信区间转载于知乎高赞回答https://www.zhihu.com/question/26419030?

长竹Danko·2022-11-21 03:19

GRN: Generative Rerank Network for Context-wise Recommendation

generator:GRU，policygradient优化，selfreward+differentialreward，从粗排到精排evaluator:bi-lstm+self-attention，交叉熵损失

KpLn_HJL·2022-11-21 02:52

《人工智能从小白到大神》第4章搭建人工神经网络笔记

神经元与感知器4.1.1神经元4.1.2感知器4.2人工神经网络的结构4.2.1多层前馈神经网络4.2.2反向传播算法4.3梯度消失与梯度爆炸4.3.1梯度消失4.3.2梯度爆炸4.4损失函数4.4.1二元交叉熵

凑热闹分子·2022-11-21 01:05

ptorch 求导

如果输出是一个标量的话,就是对输入Variable的每一个元素求偏导,所以直接使用out.backward()不加参数,然后在输入的Variable里面使用.grad方法,就返回一个和输入的Variable大小一样的Tensor,里面装着out对于每一个元素求偏导数的数值相当于把输入Variable的每一个元素看成变量,这就是一个多变量的函数,求偏导需要对每一个变量求,有多少个变量就有多少个导数,

qq_23996885·2022-11-21 01:50

【机器学习】高斯混合聚类python实现

高斯混合聚类算法的原理如下：由于在对数函数里面又有加和，我们没法直接用求导解方程的办法直接求得最大值。

redhorse_plus·2022-11-21 01:33

深度学习笔记

−f(x)h\frac{\mathrm{d}f(x)}{\mathrm{d}x}=\lim_{h\to0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}dxdf(x)=h→0limhf(x+h)−f(x)求导公式表示瞬间的变化量

Release 、·2022-11-21 01:01

理解深度学习中的反向传播

理解深度学习中的反向传播概述介绍图示计算过程图示求导两种模式计算结果重要性概述反向传播主要广泛应用于深度学习中的优化器，是优化器的主要工作原理介绍反向传播是使训练深度模型在计算上易于处理的关键算法。

菜根檀·2022-11-21 01:52

KL散度、JS散度的理解以及一些问题

散度KL散度定义特性公式离散连续机器学习JS散度出现的原因公式特性问题交叉熵（CrossEntropy）定义公式和KL散度的关系KL散度定义KL(Kullback-Leiblerdivergence)散度用来描述两个概率分布

小葵向前冲·2022-11-21 00:14

熵、KL散度、交叉熵公式及通俗理解

熵根据香农信息论中对于熵的定义，给定一个字符集，假设这个字符集是X，对x∈X，其出现概率为P(x)，那么其最优编码（哈夫曼编码）平均需要的比特数等于这个字符集的熵。如果字符集中字符概率越趋于平均，说明某个字符被预测的不确定性最大，只有最后我们知道了某一可能性确实发生了，才得到最大的信息量，因此它的熵就越大。而如果字符集中字符概率分布差异越大，则认为我们知道某一字符出现的可能性比其他类更大，这个字符

蘑菇桑巴·2022-11-21 00:39

物体分类__pytorch

物体分类classification目录1.数据处理1.1获取物体类别和图片地址1.2数据增强2.主干网络2.1vgg162.2resnet502.3mobilenet3.损失函数3.1交叉熵4.训练4.1

山居秋暝LS·2022-11-21 00:57

通俗理解深度学习中的知识

（为什么神经网络分类器要用交叉熵损失函数）关于语言模型的论文BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding

ctrlcvKing·2022-11-20 23:25

Pytorch 基础学习（数据结构、自动求导）

Pytorch基础学习注：本文为学习DataWhale开源教程《深入浅出Pytorch》所做学习笔记，仅记录笔者认为价值较高且之前接触较少的知识点一、基本数据结构——Tensor1.Tensor构建Tensor是Pytorch的基本数据结构，同numpy的ndarray类似，一般来说，0维代表标量，1维代表向量，2维代表矩阵，3维代表图像、文本等数据。Tensor有多种构建方法，包括：使用rand

西南小游侠·2022-11-20 23:58

反向传播算法（python实现）

反向传播是利用函数的链式求导来进行推导的，目的是通过不断调整权重和偏置来不断减小误差，最终得到误差最小的神经网络。下面是其python的实现，只是一个3层的全连接网络。

Computer Hobbyist·2022-11-20 21:19

纯Python实现反向传播（BP算法）(5)

目录1.反向传播求偏导(买两个苹果+税：求导)2.加了加法层的BP算法)3.Softmax+Crossentroperror反向传播)4.总结看鱼书记录5：数值微分和反向传播都能更新权值的梯度度（严格来说

Mike-H·2022-11-20 21:09

跟着李沐学AI：线性回归

定义什么是平方损失，1/2存在的原因是求导时可以很好的去除。训练损失是损失函数，，其中的1/n是求取平均。注意y-Xw都是张量相减，y和x都包含n个样本。

麦当劳在逃板烧鸡腿堡666·2022-11-20 21:53

python实现CART回归树

我们把损失函数L对求导并令其为0：②解②得：③因此我们要用这个算法预测一个值，取y的平均值是一个最佳的选择。

微凉下午茶·2022-11-20 20:08

【简析】极大似然估计与最小二乘

此时通过对参数求导数，并令一阶导数为零，就可以通过解方程，得到最大似然

ChenVast·2022-11-20 19:08

如何推导最小二乘法，求解多元线性回归参数？

前言：本文主要内容：1.最小二乘法损失函数求解推导；2.sklearn中linear_model.LinearRegression参数介绍+案例最小二乘法损失函数求解推导最小二乘法的思路：对损失函数求导

好好学习的星熊·2022-11-20 19:39

Pytorch反向传播与梯度累积

一、自动求导与反向传播如果处理的函数可微，Pytorch可以实现自动计算梯度，只需设置requires_grad=True。用一个线性回归的例子进行说明，输入输出分别为x,y。

accvs·2022-11-20 19:05

Logistic Regression 逻辑回归

Sigmoid函数有一个很重要的特性，便是它的导数，我们对其进行求导：逻

Aroundchange·2022-11-20 17:21

深度学习基于pytorch实现Lenet5对手势数据集进行分类

先来看看需求导入数据，转化为tensor这里的两个文件需要自己进行下载，资源在我的资源中，路径改成自己的即可importnumpyasnpimporth5pyfromurllib3.filepostimportwriterfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterdefload_dataset

无bug代码搬运工·2022-11-20 17:37

深度（机器）学习算法速学笔记（一）——相关概念速查

errorrate）（2）精度（accuracy）（3）查准率（precision）、查全率（recall）与F1（4）ROC和AUC3、聚类及性能度量性能度量——JC、FMI、RI、DBI、DI三、KL散度和交叉熵四

乌龟汤猿·2022-11-20 15:02

PyTorch深度学习框架（一）

文章目录pytorch安装步骤pytorch基本使用方法view操作（改变矩阵维度）格式转化（numpytorch)自动求导机制例子实现线性回归模型常见的tensor格式pytorch安装步骤pip3installtorchtorchvisiontorchaudiopytorch

飞天小福蝶·2022-11-20 14:12

深度学习与PyTorch(一）

文章目录深度学习运算基本单元Tensor与ndarrayCPU与GPU运算实现K-means蒙特卡罗算法自动求导反向传播数据加载DatasetDataLoader深度学习深度学习原本是一种实现机器学习的手段

飞天小福蝶·2022-11-20 14:35

向毕业妥协系列之深度学习笔记（一）浅层神经网络

目录一.神经网络杂记二.计算图（反向传播求导的几个实例）1.普通式子反向传播求导2.逻辑回归中的梯度下降3.m个样本的梯度下降三.向量化四.python广播五.激活函数六.随机初始化深度学习系列的文章也可以结合下面的笔记来看

深海鱼肝油ya·2022-11-20 13:35

BCELoss BCEWithLogitsLoss以及参数weight

首先，BCELoss创建一个标准来度量目标和输出之间的二元交叉熵，即对一个batch里面的数据做二元交叉熵并且求平均。

Replete·2022-11-20 12:57

Pyroch损失函数之BCELoss

所以也称之为二进制交叉熵。3、BCELoos损失函数clas

BlackMan_阿伟·2022-11-20 12:56

torch.nn.BCELoss用法

PyTorch对应函数为：torch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=None,reduce=None,reduction=‘mean’)计算目标值和预测值之间的二进制交叉熵损失函数

火星种萝卜·2022-11-20 12:25

BCE_loss的理解

LossFounctiondefinitiondefBCE_loss(y_hat,y):return-(torch.mean(y*torch.log(y_hat)+(1-y)*torch.log(1-y_hat)))#原因：损失函数的计算,如交叉熵损失函数的计算可能出现

地铁AI爱好者·2022-11-20 12:25

交叉熵损失和二元交叉熵损失

一、什么是交叉熵损失(CrossEntropyLoss)交叉熵是信息论的概念。

飞机火车巴雷特·2022-11-20 12:22

PyTorch 深度学习实践第6讲

传送门PyTorch深度学习实践——逻辑斯蒂回归视频中截图说明：1、逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换)2、分布的差异：KL散度，cross-entropy交叉熵说明

错错莫·2022-11-20 12:18

pytorch深度学习（2）pytorch安装

2、包含自动求导系统的深度神经网络。以Python优先

Rise9z·2022-11-20 11:21

AI人工智能PyTorch深度学习

2、包含自动求导系统的深度神经网络。为初学者而著！在这里给小伙伴们整理了AI人工智能PyTorch深度

易烊千玺最帅·2022-11-20 11:18

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