交叉熵求导第65页

第六章梯度下降法学习笔记上

什么是梯度下降法加负号则J减小图中导数为负值，则J增加的方向在x轴的负方向，也就是theta减小的，我们希望找到最小值，所以应该向减小的方向移动则加负号，其会向减小的方向移动移动的步长乘以yita不等于0，继续求导向导数的反方向移动对于多维函数中

天人合一peng·2022-11-01 17:55

机器学习笔记04-梯度下降算法中的学习率（步长）

1、回顾之前所说的梯度下降算法中有几个细节，求导部分已经在上一节进行说明，接下来主要对公式当中的α\alphaα，即就是学习率（步长）进行说明。

dyclg·2022-11-01 17:54

分段概率密度矩估计_高数/线代/概率论--2020考研计算机数学重点

结合10年真题，求函数极限、一元函数求导数与极值、多元函数求偏导与极值、求不定积分、求定积分、求二重积分都是高频题型，这些常规题型学

Orca是只鲸·2022-11-01 07:26

SoftMax回归

文章目录一.简介1.1概念1.2原理二.模型训练2.1交叉熵2.2交叉熵的成本函数2.3交叉熵梯度向量一.简介1.1概念逻辑回归（可以看这篇博客）是用于解决二分类问题的，而SoftMax回归则是逻辑回归的一种推广

jakiechaipush·2022-10-31 21:24

各类机器学习算法原理及优缺点

本质上是线性函数1.2目标函数:交叉熵损失函数/负对数似然函数1.3梯度迭代公式：1.4优缺点优点：1)形式简单，模型的可

小媛在努力·2022-10-31 10:30

最小二乘法

在正式讲解LSM的数学原理之前，我们需要先补充一些关于向量求导的相关芝士。前置芝士向量求导基本方法首先我们来看相对简单的向量求导方法，假设现有一个二元函数f

3Code_Love·2022-10-31 10:28

生成专题1 | 图像生成评价指标 Inception Score （IS）

这和训练分类网络所用的交叉熵是同一个道理。如下图

微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-10-31 10:27

遗传算法优化神经网络实现数据预测

传统的优化算法一般都是基于梯度信息,但一般这种方法都是用在约束条件和目标函数可以求导的时候,而且容易陷入局部最优解的循环。但进化算法与之不同，其中最

AI科技大本营·2022-10-30 17:29

Pytorch实现的卷积算子

又搬来一个虽然很少直接用torch了首先介绍计算图的自动求导方法，然后对卷积运算中Kernel和Input的梯度进行了推导，之后基于Pytorch实现了卷积算子并做了正确性检验。

tt姐whaosoft·2022-10-30 11:07

我在B站读大学-【小土堆】PyTorch深度学习快速入门教程学习笔记(二)

22.搭建网络模型和Sequential使用CIFAR10网络模型Sequential可视化23.损失函数与反向传播L1Loss和MSELoss交叉熵网络中损失函数的计算和反向传播24.优化器25.现有模型网络的使用与更改

学起来学起来·2022-10-28 15:29

三大变换与自控（四）欧拉公式的证明

换句话说，只要下面这个函数永远等于1，欧拉公式就成立：然后，我们对这个函数进行求导：然后把分子项展开：

Bes1Python·2022-10-28 13:44

Python 实现矩阵分解

3、对损失函数求导，利用梯度下降法，更新U、V。4、循环步骤3，直到损失函数小于某个值为止。frommat

苗妮·2022-10-28 07:27

高阶导数习题

{(12)}=\underline{\qquad}y(12)=，y(13)=‾y^{(13)}=\underline{\qquad}y(13)=解题思路：这道题看上去很吓人，再一看就能发现要求的导数的求导次数都大于等于

tanjunming2020·2022-10-28 07:56

PyTorch基础知识

PyTorch基础知识张量及其运算自动求导简介张量及其运算Scalar：3Vector:[12]\begin{bmatrix}1\\2\end{bmatrix}[12]Matrix:[1234]\begin

HBenZ·2022-10-27 17:27

（二）自动求导原理

这篇博客介绍的内容是pytorch深度学习框架中最重要的内容之一，如果想要成为pytorch大佬的话，这篇博客你绝对不能错过，本人亲自复现使用过代码，获益良多，希望能帮到大家。这个代码呢也不是我写的，我自己加了些个人的理解上去，如果有不妥的地方，希望大家不吝赐教，话不多说，上车吧骚年~#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Author:yehaizitim

君子当自强不息·2022-10-27 17:20

学习笔记之信息量、熵、KL散度、交叉熵的一些介绍

文章目录信息量熵KL散度（相对熵）交叉熵参考信息量以前我也一直只是知道信息量的计算公式，也有想过为什么会是这样，但是因为要学的东西太多了，就没怎么深究，直到看了“交叉熵”如何做损失函数？

Icy Hunter·2022-10-27 09:46

【今日CV 计算机视觉论文速览第128期】Mon, 10 Jun 2019

将前景和背景分开，按照分组的方式进行分割，在不增加网络尺寸的情况下可以通过改造的交叉熵来实现有效分割。(from阿德莱德大学澳大利亚)一般语义分割与分组语义分

hitrjj·2022-10-27 06:11

高等数学660---从214到221

1二阶常系数线性非齐次方程的解为二阶常系数齐次方程的通解+特解2通过先求导再积分的方法求解fx3究竟e^x还是x倍的e的x次方是解要通过代入的方式得到结果4根据pmxe^x构建特解拉姆他在根中出现的次数决定了是

人生无根蒂，飘如陌上尘·2022-10-26 23:32

洛必达法则的使用条件

文章目录前言：1.使用洛必达法则求导n阶导数之后的得到的n+1阶导数存在且连续。2.洛必达法则使用的常用结论是什么？3.那么，为什么函数n阶可导，我们可以使用洛必达n-1次？

Super__Tiger·2022-10-26 19:45

后端用Easyexcel实现导入和导出excel文件

先导入依赖com.alibabaeasyexcel2.1.1这里直接展示业务类service代码因为Controller代码也是直接调用service方法，唯一注意的是要用post请求导出内容为excel

是无情铁手·2022-10-26 12:43

非线性方程求根——牛顿迭代法

泰勒展开，有则方程f(x)=0可近似表示为：，根为：则迭代法：3.牛顿法几何意义：方程发f(x)=0的根可解释为曲线y=f(x)与x轴的交点横坐标，如图：例题：牛顿法的优点是收敛快，缺点是计算量大且计算求导困难

泡泡怡·2022-10-26 11:37

样本数量不平衡问题方案（Focal Loss & Circle Loss）

本文试图从交叉熵损失函数出发，分析数据不平衡问题，focalloss与交叉熵损失函数的对比，给出focalloss有效性的解释。

汀、·2022-10-26 09:31

吴恩达-机器学习-简单神经网络实现

2.搭建了一个两层的简单神经网络第一层网络：三个神经元，第二层网络：一个神经元激活函数：Sigmoid损失函数：二值交叉熵Binary-Cross-entropy优化算法：Adam迭代次数：十次3.输入两个测试函数进行预测输出结果

StrawBerryTreea·2022-10-25 15:48

【自然语言处理】深度学习基础

网络结构-RNN2.2.3网络结构-CNN2.2.4总结2.3池化层2.4Dropout层2.5激活函数2.5.1Sigmoid2.5.2tanh2.5.3Relu2.6损失函数2.6.1均方差2.6.2交叉熵

吃_早餐·2022-10-25 14:03

pytorch之求梯度和nn.Linear的理解

pytorch求梯度例1pytorch里的数据结构称之为张量（tensor），因为能够自动求导，方便我们模型的计算。因为计算梯度会自动保留梯度，隐藏需要及时清空梯度才能得到正确的结果。

Icy Hunter·2022-10-25 10:47

[课程笔记]（李沐-动手学深度学习）

文章目录矩阵计算标量导数亚导数梯度自动求导向量链式求导法则自动求导复杂度自动求导实现softmax回归+损失函数softmax回归损失函数QA权重衰退丢弃法Dropout从零开始实现dropout数值稳定性

初之代·2022-10-24 18:22

跟李沐学AI-动手学深度学习-softmax回归+损失函数+图片分类数据集

目录softmax回归回归VS分类从回归到多类分类从回归到多类分类-均方误差从回归到多类分类-无校验比例从回归到多类分类-校验比例softmax和交叉熵损失总结损失函数L2LossL1LossHuber'sRobustLosssoftmax

洋-葱·2022-10-24 18:48

详解深度神经网络中常见的梯度消失和梯度爆炸及其具体的解决方案

因为神经网络的反向传播算法是从输出层到输入层的逐层向前进行链式求导，前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积，当存在神

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:11

机器学习算法 02 —— 线性回归算法(正规方程、梯度下降、模型保存)

文章目录系列文章线性回归1线性回归简介2线性回归API初步使用3数学求导复习4线性回归的损失和优化4.1损失函数4.2优化算法正规方程梯度下降梯度下降生动解释梯度的概念梯度下降公式小结5梯度下降方法介绍

来一碗锅巴洋芋·2022-10-23 07:21

pytorch 两层神经网络的实现（含relu激励方程的反向传播推导过程）

层计算；反向传播求梯度；根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD）为:weight=weight-learning_rate*gradient使用pytorch和auto_grad（torch自动求导功能

Sudan_大树·2022-10-22 09:43

神经网络反向传播算法及代码实现

反向传播法是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者说看书上一堆推导公式感觉很复杂，其实仔细看，就是一个链式求导法则反复用。

Serins·2022-10-22 09:06

信息熵/交叉熵/KL散度/JS散度/Wasserstein距离

参考:强推：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45131536https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186https://zhuanlan.zhihu.com/p/262876724https://baijiahao.baidu.com/s?id=1666580334381729961&wfr=spider&for=pc熵/信息熵：H=−∑p

笨鸟不走·2022-10-22 07:55

信息论概念详细梳理：信息量、信息熵、条件熵、互信息、交叉熵、KL散度、JS散度

通俗理解条件熵从编码角度直观理解信息熵计算公式浅谈KL散度简单的交叉熵，你真的懂了吗李航《统计学习方法》文章目录0.引入：三门问题1.信息量1.1从“不确定度”角度理解1.2从编码角度理解2.信息熵3.

云端FFF·2022-10-22 07:24

信息量、信息熵、KL散度（相对熵）、交叉熵、JS散度

参考：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81388306，百度百科https://zhuanlan.zhihu.com/p/98785902信息量（香农信息量）公式：-log2p(x)=log21/p(x)对于一个分布中的x值的概率求对数,这时信息量使用的单位是比特。用于刻画消除随机变量X的不确定性所需要的总体信息量的大小，也就是信息越不

MAR-Sky·2022-10-22 07:22

【机器学习】交叉熵与KL散度

写在前面的总结：1、目前分类损失函数为何多用交叉熵，而不是KL散度。首先损失函数的功能是通过样本来计算模型分布与目标分布间的差异，在分布差异计算中，KL散度是最合适的。

littlemichelle·2022-10-22 07:19

GAN网络：JS散度与Wasserstein距离

目录1生成模型与判别模型的区别2各种距离&散度的度量2.1香农熵2.2信息熵2.3交叉熵2.4KL散度（相对熵）2.5JS散度2.6Wasserstein距离1生成模型与判别模型的区别生成模型：对数据的联合分布建模

wamg潇潇·2022-10-22 07:43

交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）

转自知乎：交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）写在前面的总结：1、目前分类损失函数为何多用交叉熵，而不是KL散度。

张学渣·2022-10-22 07:43

信息量、信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

但是介绍classificationlossfunction自然绕不过交叉熵，所以还是简单的把信息论中的一些概念在这里普及下。

思绪零乱成海·2022-10-22 07:12

梳理 | 交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）

作者KevinCK编辑极市平台侵删来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/74075915目录：信息量熵相对熵（KL散度）交叉熵JS散度推土机理论Wasserstein距离WGAN

机器学习与AI生成创作·2022-10-22 07:09

#本质上理解# 熵、交叉熵、KL散度的关系

文章目录1.三者的关系2.熵3.交叉熵4.KL散度1.三者的关系KL散度=交叉熵-熵熵：可以表示一个事件A的自信息量，也就是A包含多少信息。

energy_百分百·2022-10-22 07:08

[机器学习] 信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

交叉熵和对数似然之间的关系？对数似然交叉熵损失函数2.如何衡量两个事件/分布之间的不同（一）：KL散度3.KL散度=交叉熵-熵？4.为什么交叉熵可以用作代价？

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-10-22 07:34

GAN学习笔记——KL散度、交叉熵、JS散度

首先，我们知道，熵是用来量化数据中含有的信息量的，其计算公式为：H=−∑i=1Np(xi)⋅log⁡p(xi)H=-\sum_{i=1}^{N}p(x_{i})\cdot\logp(x_{i})H=−i=1∑Np(xi)⋅logp(xi)1）KL散度（Kullback–Leiblerdivergence）又称KL距离，相对熵，用来比较两个概率分布的接近程度。假设p(x)p(x)p(x)为数据的真实

Marilynmontu·2022-10-22 07:03

交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）写给自己看的版本

昨天下雨了，这件事情已经发生，既定了，信息量为0对数函数,p(x_0)越小，负log越大熵：信息量的期望就是熵KL散度：交叉熵：只有最后一部分有q(x_i),所以前面是常数，不用管。

一般古战场逃兵·2022-10-22 07:02

信息量、熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

信息量、熵、交叉熵、KL散度、JS散度文章目录信息量、熵、交叉熵、KL散度、JS散度前言一、信息量二、熵三、交叉熵四、KL散度五、JS散度六、Wasserstein距离1.解决的问题2.Wasserstein

卷_心_菜·2022-10-22 07:58

【动手学深度学习】3 Softmax 回归 + 损失函数

.定义模型1.4.初始化模型参数1.5.定义损失函数1.6.定义优化算法1.7.训练1.8.小结二、Softmax回归2.1.Softmax回归◼回归VS分类#Kaggle分类问题◼从回归到分类2.2交叉熵损失

水w·2022-10-20 22:50

训练深度学习神经网络的常用5个损失函数

在本文中我们将介绍常用的一些损失函数，包括：回归模型的均方误差损失二元分类模型的交叉熵和hinge损失回归模型的损失函数回归预测模型主要是用来预测连续的数值。所以

·2022-10-17 12:27

神经网络实现手写数字识别

包括前向传播，反向传播），激活函数，损失函数这几个函数的作用：前向传播：向前预测结果（由已知的参数预测）激活函数：加入非线性因素，实现映射关系反向传播：通过前向传播的预测值与实际的值之间的误差利用链式求导法则反向更新参数实现优化损失函数

Jia Wong·2022-10-16 22:36

神经网络中的梯度下降——Gradient Descent

下面是交叉熵(crossentropy)成本函数，不具体介绍2梯度下降为什么能

NPC_0001·2022-10-16 15:50

【动手学深度学习PyTorch版】2 线性回归

参考视频按特定轴求和_哔哩哔哩_bilibili目录一、自动求导◼相关知识#计算图#反向累积◼自动求导代码实现二、线性回归◼举例：房价预测#线性回归模型#训练数据#参数学习#显示解（最优解）#线性回归总结三

水w·2022-10-16 10:19

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第六章 梯度下降法 学习笔记 上