交叉熵求导第69页

深度学习入门 (三)：神经网络的学习

Python的理论与实现》的读书笔记参考：知乎：Eureka机器学习读书笔记、“西瓜书”、《统计学习方法》目录损失函数(lossfunction)为何要设定损失函数均方误差(meansquarederror)交叉熵误差

连理o·2022-08-16 07:20

【毕业设计】基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2022-08-14 07:14

交叉熵与对数似然分析

信息论(InformationTheory)“信息”是指一组消息的集合。假设在一个噪声通道上发送消息，我们需要考虑如何对每一个信息进行编码、传输以及解码，使得接收者可以尽可能准确地重构出消息。信息论将信息的传递看作一种统计现象。信息传输信息压缩熵(Entropy)在信息论中，熵用来衡

孤飞·2022-08-13 19:00

人工智能基础-作业1

pycharm，配置好python开发环境pycharm大致安装流程安装完成后进入pycharm安装配置python2安装pytorch3使用pytorch实现反向传播PyTorchAutograd自动求导参考资料

Acen7·2022-08-13 07:37

softmax交叉熵损失函数深入理解（二）

0、前言前期博文提到经过两步smooth化之后，我们将一个难以收敛的函数逐步改造成了softmax交叉熵损失函数，解决了原始的目标函数难以优化的问题。

机器猫001·2022-08-13 07:52

softmax交叉熵损失函数的深度理解

该论文对传统的Softmax交叉熵损失函数以及新提出的一系列改进进行了大量的理论分析，有别于传统理论更多的偏向概率

机器猫001·2022-08-13 07:22

【毕业设计】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

DanCheng-studio·2022-08-12 14:28

交叉熵、GAN loss与softplus

一、交叉熵理解：交叉熵，其用来衡量在给定的真实分布P(x)下，使用非真实分布Q(x)所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。

吃远·2022-08-11 21:40

深度学习常用概念

线性回归连续常用激活函数relu常用损失函数mse平方差逻辑回归0,1分类(概率）常用激活函数sigmoid常用损失函数交叉熵binary_crossentropysoftmax分类（概率）多分类，样本分量之和为

路新航·2022-08-11 14:10

pytorch 去掉全连接层_Pytorch全连接网络

本篇开始学习搭建真正的神经网络，前一部分讨论深度学习中预处理数据的基本流程；后一部分构建了两种全连接网络，用三种不同方案拟合时序数据；并在例程中详细分析误差函数，优化器，网络调参，以及数据反向求导的过程

长风吹吹·2022-08-11 07:56

pytorch学习（二）-全连接网络之Mnist数据集数字识别

在学习本文之前可以参考（里面含有损失函数和交叉熵的基本概念）https://blog.csdn.net/qq_41821067/article/details/115358983目录在学习本文之前可以参考

Nefelibat·2022-08-11 07:24

PyTorch-05神经网络与全连接（Logistic Regression、交叉熵、交叉熵来优化一个多分类的问题、全连接层（MLP网络层）、激活函数与GPU加速、测试、Visdom可视化）

PyTorch-05神经网络与全连接（LogisticRegression逻辑回归、交叉熵、交叉熵来优化一个多分类的问题、全连接层（MLP网络层）、激活函数与GPU加速、测试（validationperformance

Henrik698·2022-08-11 07:17

PyTorch 的 Autograd详解

我觉得一是PyTorch提供了自动求导机制，二是对GPU的支持。由此可见，自动求导(autograd)是PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部

公众号机器学习与生成对抗网络·2022-08-11 07:15

时代&信念·2022-08-10 09:32

数学建模基于传染病SIR模型MATLAB源码

我们可以得到人数变化机制，也即：健康人群的下降率：-λNs(t)i(t);患病个体的增长率：λNs(t)i(t)-Ni(t);解除患病个体的增长率：Ni(t);由此，我们可以建立模型：（3）对两边化简，并对t求导可得

白木奇楠·2022-08-10 07:19

Pytorch和TensorFlow的softmax函数使用区别小记

CNN模型中，在最后的分类层中并没有使用softmax函数、【异同】pytorch里面提供了一个损失函数：torch.nn.CrossEntropyLoss，这里面整合了softmax函数，如果使用这个交叉熵

瓜波牛排·2022-08-10 07:03

手推机器学习吴恩达神经网络BP反向传播公式推导（中篇）

神经网络示意图不妨增加一下求导细节（黄色部分）反向求导路线图公式1公式2公式3结语这3个公式为神经网络反向传播的关键所在，下篇为反向传播算法的应用篇，欢迎各位交流指正！！！

野人也有爱·2022-08-09 07:59

信息量_熵_条件熵_相对熵_交叉熵_互信息_信息增益_信息增益比

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频）https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share熵与信息增益在决策树算法中，决定特征优先级时，需要用到熵的概念，先挖个

weixin_30840573·2022-08-08 22:56

拉格朗日乘子法的简单数学推导

拉格朗日乘子法公式结论原问题转换问题其中推导过程一、隐函数将自变量展开成向量形式则等式存在隐函数使得令隐函数偏导数对于等式（方程）有式的隐函数，对其两边同时进行求导得二、原问题的转换原问题结合等式可以等价为对式求解

andyhacker·2022-08-06 15:47

深度学习中的线性回归问题并使用正规方程法进行房价预测

线性回归问题一、前期概念储备（Math）矩阵求导_沤江一流的专栏-CSDN博客机器学习-线性回归总结_rotation博客-CSDN博客_机器学习线性回归如何理解最小二乘法？

云浪_·2022-08-05 07:31

ERL：ES-NES-CMA-ES-GA

进化策略ES遗传算法GA交叉熵方法CME协方差自适应进化策略CMA-ES进化策略EvolutionaryStrategy（ES）优胜劣汰，适者生存包括两个过程，重复迭代直至适应环境（1）选择：衡量适应度

臻甄·2022-08-01 22:10

OpenCV 图像梯度：cv2.Sobel()，cv2.Schar()，cv2.Laplacian() + 数据类型设置：cv2.CV_8U，cv2.CV_16S，cv2.CV_64F

你可以设定求导

玉古路38号·2022-07-31 07:39

吴恩达机器学习中BP神经网络算法公式的详细推导

诚然，这么干可以使公式变得很紧凑，在编程时也能有效减少代码行数，提高运行效率，但是矩阵形式的推导有两个小小的不足： 1.矩阵、向量的求导、求偏导对

Polaris_T·2022-07-31 07:31

基于numpy实现逻辑回归

本文实例为大家分享了基于numpy实现逻辑回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下交叉熵损失函数；sigmoid激励函数基于numpy的逻辑回归的程序如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_classificationclasslogistic_re

·2022-07-30 12:58

深度之眼（十八）——偏导数与矩阵的求导

文章目录一、偏导数二、多元复合函数的求导法则，链式求导法则三、方向导数与梯度及其应用四、多元函数泰勒公式与海森炬阵五、多元角数的极值六、距阵的求导七、矩阵的求导在深度学习中的应用一、偏导数对某个变量求偏导

光追雨·2022-07-30 07:08

python人工智能自定义求导tf_diffs详解

目录自定义求导：（近似求导数的方法）多元函数的求导在tensorflow中的求导使用tf.GradientTape()对常量求偏导求二阶导数的方法结合optimizers进行梯度下降法自定义求导：（近似求导数的方法

·2022-07-29 18:32

矩阵求导

矩阵求导Y=A*X-->DY/DX=A'Y=X*A-->DY/DX=AY=A'*X*B-->DY/DX=A*B'Y=A'*X'*B-->DY/DX=B*A'乘积的导数d(f*g)/dx=(df'/dx)

以后叫我老牛·2022-07-29 08:00

pytorch学习笔记之神经网络与全连接

神经网络与全连接逻辑回归交叉熵简单多分类实例全连接层GPU加速逻辑回归对于这里的回归概念，当采用MSE作为loss函数时，期望输出接近于1，因此可以作为回归的概念但，当采用交叉熵作为loss函数时，会将期望输出偏向单一的种类

ljc_coder·2022-07-28 07:11

PyTorch学习笔记（三：神经网络结构&&pytorch神经网络搭建）

PyTorch学习笔记（三：神经网络结构&&pytorch神经网络搭建）PyTorch既可以看作是加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。

jiangchao98·2022-07-28 07:40

机器学习入门详解（一）：理解监督学习中的最大似然估计

事实上，我们将推导出常用的标准，如分类中的交叉熵和回归中的均方误差。2.似然VS概率和概率密度首先，让我们从一个基本问题开始：可能性和概率之间有什么区别？数据xxx，通

Jasper0420·2022-07-26 10:40

tensorflow中同时两个损失函数_深度学习TensorFlow笔记——损失函数

1.损失函数---------经典损失函数--------交叉熵：交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。

云海天狼·2022-07-25 09:43

pytorch学习（2）：通过检查梯度参数，判断是否正常反向传播

香菜冰激凌·2022-07-25 07:51

视觉slam学习|基础篇01

的数学建模机器人学基础齐次矩阵关于旋转的表示：旋转向量、欧拉角、四元数李群和李代数基础李群李代数李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)和se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)指数和对数映射BCH公式李代数求导扰动模型前言最近在看高翔和张涛写的

David小伟同学·2022-07-25 07:39

从零实现深度学习框架——再探多层双向RNN的实现

引言本着“凡我不能创造的，我就不能理解”的思想，本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架，该框架类似PyTorch能实现自动求导。

愤怒的可乐·2022-07-23 08:26

【datawhale202207】强化学习：策略梯度和近端策略优化

策略梯度是使用神经网络作为决策智能体时的优化学习目标，由多分类的交叉熵和单状态-动作对的奖励组合而成。这里的优化指的是梯度上升。为了实现更大胆的探索，可

SheltonXiao·2022-07-22 07:47

python opencv图像处理函数_Python+OpenCV图像处理（十二）—— 图像梯度

简介：图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。Sobel算子是普通一阶差分，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。

weixin_39926016·2022-07-22 07:00

Python3+OpenCV3图像处理（十二）—— 图像梯度

简介：图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。Sobel算子是普通一阶差分，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。

MetaSmiles·2022-07-22 07:29

OpenCV——图像梯度

目录前言原理Sobel算子与Scharr算子Laplace算子自定义内核对图像进行卷积参考问下前言梯度简单来说就是求导，OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr

昨夜雨疏风骤z·2022-07-22 07:23

Django 与图表的数据交互

本文环境为Django3.1）echarts（前端的画图框架，导入JS包即可）点击网址可以找到模板网址JQuery（用于Ajax请求导入JS包即可在文中会有JS

菜鸡一枚____·2022-07-21 19:40

深度学习与图像分类

B站链接文章目录1.1神经网络基础-网络结构1全连接层：2卷积层：3激活函数4池化层：1.2神经网络基础-反向传播过程（交叉熵损失和优化器）1误差计算：2误差的反向传播：求误差对权值的偏导（求损失梯度）

Cedar_Guo·2022-07-21 18:59

西瓜书《机器学习》第三章重点总结（中2，对数几率回归）

1.本节大纲：2.确定概率密度函数（概率质量函数）：（推出两种形式来：）（用ln将累乘转化为累加：得到最终式子1）（得到最终式子2：）用信息论的方法来进行求解：（信息熵）（交叉熵）：（也得出同样的结论：

learner.bear·2022-07-21 10:04

（七）PyTorch深度学习：全连接层网络

1、Softmax（层）函数：将输出值转换成概率值（全部值加起来等于一）2、交叉熵损失流程框图：3、交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）：4、模型设计代码：importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportto

Kkh_8686·2022-07-19 19:43

einsum is all you needed

不仅如此，和其它pytorch中的函数一样，torch.einsum是支持求导和反向传播的，并且计算效率非常高。

Python_Ai_Road·2022-07-19 08:42

三维点云课程（五）——深度学习

一、深度学习概述深度学习过程就是优化一个函数1.1神经网络结构1.2loss函数线性损失函数交叉熵用作分类1.3激活函数二、卷积神经网络2.1一维卷积2.1.1卷积的好处卷积是稀疏的，更少的参数卷积的权重可以共享感知域一样

桦树无泪·2022-07-19 08:12

什么是生成对抗网络（GAN）| 小白深度学习入门

小白深度学习入门系列1.直观理解深度学习基本概念2.白话详解ROC和AUC3.什么是交叉熵4.神经网络的构成、训练和算法5.深度学习的兴起：从NN到DNN6.异军突起的激活函数：ReLU7.CNN，RNN

叶锦鲤·2022-07-19 07:27

【PyTorch笔记】60分钟入门PyTorch——自动求导autograd

torch.autogradtorch.autograd是PyTorch自动求导的工具，求导支撑着神经网络的训练。

is_colorful·2022-07-18 10:38

四. softmax多分类

categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy计算softmax交叉熵。

看的见的时间·2022-07-17 16:03

【深度学习】softmax多分类

train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()一、理论部分多分类的损失函数使用多分类的交叉熵

caseyzzz·2022-07-17 16:02

lession 5 - 逻辑回归，softmax多分类与交叉熵

1.什么是逻辑回归？线性回归预测的是一个连续值，逻辑回归给出“是”与“否”的回答2.如何把连续分布的值映射成是与否的回答呢？需要我们用到一个Sigmoid函数x的取值范围为（-∞，+∞），y的取值范围为（0,1），sigmoid函数可以把任意的x值映射成从（0,1）的概率值，我们可以认为从（0,1）之间是一个概率值，例如0.5，就是概率为50%，如果是0.9，我们可以认为结果的概率为90%，可以回

人山人海边走边爱·2022-07-17 16:32

独热编码与交叉熵损失函数

多分类中的简单示例中我们讲到了在tf.keras里，对于多分类问题我们使用categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy来计算softmax交叉熵

booze-J·2022-07-17 16:31

推荐频道

交叉熵求导