交叉熵求导第64页

董秋仙-2一元函数微分学-1

原函数法双中值单函数，先用拉格朗日再凑柯西中值消元法和拉格朗日乘子法利用不动点证明函数存在性费马定理+两次罗尔定理拉格朗日协助取点+罗尔定理在反证法的应用洛必达与克莱姆法则泰勒公式求极限利用导数的定义直接使用四则运算求导公式是错误的

南鸢北折·2022-11-10 15:30

pytorch深度学习实战lesson7

第七课矩阵求导本节课我们将把矩阵与导数结合到一起，学会矩阵求导操作后，对以后的优化模型有很大的帮助。

光·宇·2022-11-10 11:20

pytorch深度学习实战lesson8

第八课自动求导理论部分求导主要是有两种方式，第一种是符号求导，第二种是数值求导。自动求导的内部其实是计算图，计算图是将代码分解成操作子，将计算表示成一个无环图。

光·宇·2022-11-10 11:20

深度学习进阶：自然语言处理入门：第4章 word2vec的高速化

的改进①4.1.1 Embedding层4.1.2 Embedding层的实现函数4.2word2vec的改进②4.2.1 中间层之后的计算问题4.2.2 从多分类到二分类4.2.3 sigmoid函数和交叉熵误差

xiao52x·2022-11-10 10:39

3D点云与深度学习

学习目的自己搭建一个点云分类网络2.机器学习和深度学习3.世界上所有问题都是优化问题深度学习的概述：DL的目的可以看作是优化一个函数：梯度下降神经元的结构图损失函数的定义：L1，L2,还有其他类型的损失函数如交叉熵其中

干了这碗汤·2022-11-10 07:22

深度学习机器学习面试题——损失函数

交叉熵函数与最大似然函数的联系和区别？在用sigmoid作为激活函数的时候，为什么要用交叉熵损失函数，而不用均方误差损失函数？

冰露可乐·2022-11-09 17:18

线特征--LSD算法

aLineSegmentDetector）论文回顾之一一种新的直线段检测算法—LSD：aLineSegmentDetector以下待看：SLAM线特征学习（1）——基本的线特征表示与优化推导SLAM中线特征的参数化和求导

_YAO阿瑶·2022-11-09 17:48

人工智能AI面试题分享（含答案）

1、深度学习框架TensorFlow中有哪四种常用交叉熵?答：tf.nn.weighted_cross_entropy_with_lo

程序媛珂珂·2022-11-09 17:16

SLAM中线特征的参数化和求导

但是如果我们想要把线特征加入到SLAM系统中面临的是参数化和优化求导。这篇文章介绍了贺博的PL-VIO中线特征的参数化和求雅克比。

瞻邈·2022-11-09 17:15

ORB点特征、LSD线特征、线特征参数化求导学习总结

目录1ORB特征点LSD特征线什么是图像的线特征什么是梯度算子（也叫一阶差分算子）如何利用算子进行边缘提取（通过卷积，什么是卷积？）三种一阶差分算子1.Roberts算子2.Sobel算子3.Prewitt算子二阶差分算子1.拉普拉斯算子(Laplace)3.Canny算子计算机视觉中Canny算子详解_计算机秃头选手的博客-CSDN博客_canny算子LSD线特征提取参考博客SLAM中线特征的参

Yangy_Jiaojiao·2022-11-09 17:15

2022人工智能数学基础2（交大许老师

ReLU关于ξ^2衰减函数积分后更光滑；光滑则衰减更快；频率空间和时域空间无法同时精确光滑性就是看能否求导、是否连续激活函数在傅里叶空间单调衰减、和神经网络在傅里叶空间具有某种单调性是一致的。二

linyuxi_loretta·2022-11-09 15:21

预训练word2vec--Word2Vec实现(二)

文章目录预训练word2vec跳元模型嵌入层定义前向传播训练二元交叉熵损失初始化模型参数定义训练阶段代码应用词嵌入小结预训练word2vec现在，我们将在PTB数据集上使用负采样预训练word2vec。

Gaolw1102·2022-11-09 07:18

深度学习试题_阿里算法工程师：深度学习这些必懂的面试题

1、神经网络基础问题(1)BP，Back-propagation(要能推倒)后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强

weixin_39915204·2022-11-09 07:16

深度学习试题_深度学习面试要点总结(面试题)

这篇文章会经常更新1.Softmax函数与交叉熵在Logisticregression二分类问题中，我们可以使用sigmoid函数将输入Wx+b映射到(0,1)区间中，从而得到属于某个类别的概率。

weixin_39775029·2022-11-09 07:16

深度学习Pytorch（八）——神经网络模块（详细）

一、PyTorch中的nn包二、使用优化器训练神经网络三、自定义nn模块四、神经网络中的控制流和权重共享一、PyTorch中的nn包计算图和autograd是十分强大的工具，可以定义复杂的操作并且自动求导

柚子味的羊·2022-11-09 03:04

PyTorch 笔记Ⅲ——PyTorch 神经网络

上一讲已经讲过了autograd，nn包依赖autograd包来定义模型并求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。例如：它是一个

DeepHao·2022-11-09 03:28

Halcon一维运算相关算子整理

1d_array通过一个一维数组创建一个离散一维函数4.create_funct_1d_pairs通过一个二维数组创建一个离散一维函数5.derivate_funct_1d获取一维离散函数的导数函数,包括一阶求导和二阶求导

dayao8092·2022-11-08 20:24

矩阵的求导

本文为转载，原博客地址：http://blog.csdn.net/wangxiaojun911/article/details/7441835标量对向量求导設X,Y是3階列矩陣。

咸鱼半条·2022-11-08 18:57

矩阵和行列式

uncle_gy·2022-11-08 18:55

关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导

关于RNN循环神经网络的反向传播求导本文是对RNN循环神经网络中的每一个神经元进行反向传播求导的数学推导过程，下面还使用PyTorch对导数公式进行编程求证。

帅到没朋友fx·2022-11-08 18:54

张量求导

张量求导之前遇到的很多张量求导和算子运算的问题，我都采用形状法则不断尝试，或者展开成分量进行运算，这几天接触到了Kroneckerdelta（δ\deltaδ）和Levi-Civita（ϵ\epsilonϵ

pku_zzy·2022-11-08 18:24

矩阵求导简记

很多机器学习算法都需要求解最值，比如最小二乘法求解样本空间相对拟合曲线的最短距离，最值的求解往往通过求导来计算，而机器学习中又常用矩阵来处理数据，所以很多时候会涉及到矩阵的求导。

team317·2022-11-08 18:53

pytorch学习激活函数和loss函数及其求导

文章目录1激活函数1.1sigmoid函数1.2tanh函数1.3Relu整形线性单元1.4softmax2lossfuction2.1均方差2.2.1如何使用pytorch自动求导2.2交叉cross

lit rebecca·2022-11-08 17:38

神经网络的5种常见求导，附详细的公式过程

来源：机器学习与生成对抗网络本文约2000字，建议阅读5分钟本文为你介绍神经网络的5种常见求导方式。

数据派THU·2022-11-08 17:07

通用化BP神经网络-激活函数

学习来源：日撸Java三百行（71-80天，BP神经网络））_闵帆的博客-CSDN博客1.激活函数与求导式激活函数是改变BP神经网络线性特征的转换函数,是用于forward进行预测的关键一步.而求导是通过激活函数得到的最终结果与目标值的偏差的偏导

Rick_rui·2022-11-08 17:35

神经网络激活函数与求导

文章目录神经网络激活函数求导1、Sigmoid激活函数2、Tanh激活函数3、Softmax激活函数神经网络激活函数求导1、Sigmoid激活函数σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1

代码简史·2022-11-08 17:35

神经网络常见激活函数求导

神经网络常见激活函数求导推导1.求导公式2.sigmoid函数3.Tanh函数4.ReLU函数1.求导公式2.sigmoid函数原函数sigmoid(x)=11+e−x\begin{align}sigmoid

荼靡，·2022-11-08 17:03

深度学习从入门到夺门而出——Keras实践(一)：初识keras与人工神经网络

学过线性代数、微积分等数学知识，对于矩阵、求导、微分等词汇有印象但是有些已经不太能想起来具体是什么的了。听说过神经网络，或多或少有点了解，也可以不了解。

程序小源哥哥·2022-11-08 13:46

交叉熵损失的代码理解

本文参考了：添加链接描述1：首先看一下交叉熵的公式：2：这里我们考虑图片交叉熵损失：2.1：以语义分割为例：模型的output的维度为(B,C,H,W)，假如有四十个类别，那么(1,40,256,256

翰墨大人·2022-11-08 13:44

softmax，softmax loss和交叉熵的关系

交叉熵对于分类问题的交叉熵损失函数:L=1n∑i=1n(−∑j=1Cyi,jlog⁡pi,j)L=\frac{1}{n}\sum^{n}_{i=1}(-\sum^{C}_{j=1}y_{i,j}\logp

乖乖怪123·2022-11-08 11:03

【目标检测】55、损失函数 | 分类检测分割中的损失函数和评价指标

文章目录一、分类1.1CrossEntropyLoss1.2带权重的交叉熵Loss1.3FocalLoss1.4Varifocalloss二、检测2.1bbox回归损失函数2.1.1L1损失2.1.2L2

呆呆的猫·2022-11-07 17:54

机器学习-吴恩达梯度下降（笔记）

梯度下降表达式表达式解释梯度下降的直观理解学习率（learningrate）固定的学习率只能找到局部最小值J(w)靠近最小值的速度会逐渐变慢线性回归中的梯度下降求导过程：什么是梯度下降？

稀奇_·2022-11-07 16:06

03机器学习--梯度下降及python实现

总结①概述不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数思路：由上图可知，在损失函数上的某一个点，希望经过变化到达损失函数最小值点，所以对损失函数求导

小徐爱吃_山楂锅盔·2022-11-07 16:01

深度学习常见的损失函数

损失总结在深度学习中,损失函数是用来衡量模型参数的质量的函数,衡量的方式是比较网络输出和真实输出的差异，损失函数在不同的文献中名称是不一样的，主要有以下几种命名方式：1.分类任务在深度学习的分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数

落花雨时·2022-11-07 09:41

pytorch基础知识之：张量-自动求导-并行计算

一、张量1.创建张量2.张量操作1.tensor与numpy的相互转换2.获取维度信息3.加法运算4.索引操作（获取张量的某一部分）5.修改张量尺寸（广播机制）6.扩展&压缩维度二、自动求导1.正向计算与反向求导

Liuyc-Code boy·2022-11-06 07:16

一文极速理解深度学习

损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch梯度法神经网络学习全貌!小总结误差反向传播法链式法则（chainrule）！

全栈O-Jay·2022-11-05 22:11

CNN反向求导推导

激活函数logisticfunctionσ(x)=11+e−xhyperbolictangenttanh(x)=e2x−1e2x+1两者之间的关系tanh(x)=2σ(2x)−1对激活函数求导，我们有∂

我是你的春哥！·2022-11-05 14:33

动手学pytorch笔记整理06

softmax-regression；fashion-mnistsoftmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结图像分类数据集

凛雨时冽·2022-11-05 07:11

考研数学一的基本计算与应用以及对概数的膜拜

参考高等数学知识框架初步，学习路线依次是极限计算、求导计算、积分计算，然后是微积分的应用以及中值定理，计算问题是核心问题，计算问题解决了，其他问题都是小问题。

wsdchong之小马过河·2022-11-04 13:55

Pytorch学习笔记3

Pytorch学习笔记3激活函数：Sigmoid函数求导theta‘=theta（1-theta）a=torch.linspace(-100,100,10)torch.sigmoid(a)Tanh激活函数

深度学不学习·2022-11-04 11:09

pytorch报错：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered究极解决方案

原因模型的数据处理出了问题，一般是类似于数组访问越界的问题1.例如分类的标签是数据处理的时候是1-10，但是torch在计算交叉熵是默认是0-92.embedding模块的词表长度问题，比如embedding

Matrix-yang·2022-11-04 09:39

NIPS20 - 将对比学习用于监督学习任务《Supervised Contrastive Learning》

文章研究的点主要在于对比学习在分类任务中的应用作者首先分析了分类任务中最常采用的交叉熵损失函数的缺点：①对噪声数数据缺乏鲁棒性;②分类边界的问题(thepossibil

我是大黄同学呀·2022-11-03 18:15

PAT (Basic Level) Practice 1001~1022

1004成绩排名1005继续(3n+1)猜想1006换个格式输出整数1007素数对猜想1008数组元素循环右移问题1009说反话1010一元多项式求导1011A+B和C1012数字分类1013数素数10

SakuraMay_Ai·2022-11-03 18:10

机器学习——线性回归模型

分别对和求导，得到，，然后令它们等于零可得到和最优解的闭式解，，其中为的均值。更一般的情形是在数据集中样本由个属性描述。此时我们试图学得，这称为“多元线性回归”。

Eureka丶·2022-11-03 13:27

1.1 pytorch深度学习--线性回归

前几章不管是安装软件还是关于线性代数和求导的数学教学，沐神都已经讲的很详细了。不详细的地方，我也说不出来个所以然，所以只能望诸君多多努力了。数据预处理部分很重要，但我还没彻底学明白，学明白后会补上。

fan_g·2022-11-03 09:58

【深度学习】翻译：60分钟入门PyTorch（四）——训练一个分类器

https://www.zhihu.com/people/lu-guo-92-42-88）目录60分钟入门PyTorch（一）——Tensors60分钟入门PyTorch（二）——Autograd自动求导

风度78·2022-11-03 09:58

对《深度学习入门》第五章中Affine层反向传播计算公式的一种解释

如果仿照作者的之前叙述的方法，需要进行矩阵对矩阵的求导，如何求导以及对于矩阵是否有链式法则笔者都没有了解，所以决定不以矩阵为变量尝试推导。

爱做白日梦的悲观主义者·2022-11-02 15:31

【2022秋招面经】——深度学习

文章目录请写出常用的损失函数，平方损失、交叉熵损失、softmax损失函数和hinge1.0-1损失函数2.绝对值损失函数3.平方损失函数4.log对数损失函数5.指数损失函数（exponentialloss

ywm_up·2022-11-02 15:28

TensorFlow实战之框架

它和Theano一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。

NoMorningstar·2022-11-02 13:40

动手学深度学习笔记day4

损失函数交叉熵损失（cros

努力学习的廖同学·2022-11-01 19:10

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