交叉熵求导第7页

高数：数列的收敛

数列的表示形式求数列的单调性作差，作商，求导，列举法，把极限和某项比较。有界数列有上界和下界如何证明一个数列无界？

社交达人波奇酱·2023-12-18 03:56

js页面实现打印 iframe + window.print()

前言最近做了一个打印功能里面各种操蛋的需求导致纠结了两天功能完成之后记录一下一、实现打印功能代码实现openPrint(path){letnewIframe=document.createElement

stpzhf·2023-12-18 00:03

对数似然函数 | 交叉熵 | 损失函数

对数似然代价函数（Log-LikelihoodCostFunction）通常用于训练神经网络，特别是在二元分类问题和多类分类问题中。它的数学形式取决于问题的性质，下面我将分别介绍二元分类和多类分类中的对数似然代价函数，并举例说明。二元分类问题中的对数似然代价函数：在二元分类问题中，我们通常有两个类别，标记为0和1。对数似然代价函数的数学形式如下：C=-[Σ(y*log(a)+(1-y)*log(1

Vincent不是文森特·2023-12-18 00:03

逻辑回归代价函数

逻辑回归的代价函数通常使用交叉熵损失来定义。这种损失函数非常适合于二元分类问题。本篇来推导一下逻辑回归的代价函数。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:14

53从 0 到 1 实现卷积神经网络--实现卷积神经网络

实现卷积神经网络梯度检验前面两个实验实现交叉熵损失函数、激活函数、线性层时，都是直接对其函数进行求导，在数学上称之为解析梯度Analyticgradient，而在数学上梯度的真正定义是:image.png

Jachin111·2023-12-17 07:57

Pytorch当中的.detach()操作是什么意思

当我们在PyTorch中进行张量运算时，操作会构建一个计算图来跟踪计算历史，这个计算图用于自动求导和反向传播来计算梯度。

BugMaker2002·2023-12-17 07:18

晨间日记（202110200199）

任务清单（一）昨日完成的任务，最重要的三件事1.完成教育理论宣讲、学院领导班子见面会；2.完成学费减免材料的提交；3.完成新生学院领导班子、各专业见面会；（二）未完成事情及原因（三）改进没有了解学校报销的要求导致帮同学们买了午饭不能报销

锋听慧言曼语·2023-12-17 03:44

leetcode砍竹子1

1.根据公式看出取等是在所有n相等的情况，可以得出只有均分乘积最大2.转为求下面的最大值3.求导，得出驻点为e=2.7左右4.分类讨论，即2或3时可得到最大可看出3离驻点距离更近，选择35.尽量选择3余数为

qq_41170818·2023-12-16 23:26

21天敏捷项目管理——Day 5 敏捷方法（实践）

精益软件开发采用丰田生产系统（TPS）的原则和实践TPS开发旨在解决影响生产过程的问题，例如过度：对于雇员和过程是假不必要的额外压力违规：不切实际的需求导致过程中的不均匀浪费：非增值活动或过程精益7原则消除浪费

知微J·2023-12-16 23:15

KL散度、CrossEntropy详解

文章目录0.概述1.信息量1.1定义1.2性质1.3例子2.熵Entropy2.1定义2.2公式2.3例子3.交叉熵CrossEntropy3.1定义3.2公式3.3例子4.KL散度（相对熵）4.1公式

@BangBang·2023-12-16 19:06

「Python海龟画图」利用海龟画笔绘制正方形

创建海龟笔功能要求导入海龟模块、创建画笔。

夜晚回家·2023-12-16 13:01

【深度学习】机器学习概述（一）机器学习三要素——模型、学习准则、优化算法

文章目录一、基本概念二、机器学习的三要素1.模型a.线性模型b.非线性模型2.学习准则==a.损失函数==1.0-1损失函数2.平方损失函数（回归问题）3.交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss

QomolangmaH·2023-12-16 08:10

为什么 GAN 不好训练

先看GAN的损失：当生成器固定时，堆D(x)求导，推理得到（加号右边先对log求导，再对负项求导）然后在面对最优Discriminator时，Generator的优化目标就变成了：上式可以变成：也就是说

木水_·2023-12-16 08:39

Vue中前端如何动态的修改某个DOM元素鼠标移入移出时的背景图片

1、需求导入在某个需求下，需要鼠标移入时是A背景图，移出时是B背景图。

听书先生·2023-12-16 05:42

go-zero目录结构和说明

code-of-conduct.md行为准则├──CONTRIBUTING.md贡献指南├──core框架的核心组件│├──bloom布隆过滤器，用于检测一个元素是否在一个集合中│├──breaker熔断器，用于防止过多的请求导致系统崩溃

一见·2023-12-16 01:33

子类继承 nn.Sequential 和继承 nn.Module 的异同点

都可以用于构建神经网络模型，但它们在使用方式和设计理念上有一些区别下面是它们的异同点：同：都可以用于定义神经网络模型，并通过重写forward()方法来定义模型的前向传播过程都是PyTorch中的模型类，可以利用自动求导机制进行反向传播和梯度更新异

Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:25

PyTorch 模型训练性能大揭秘：从基础到高级技巧一网打尽！

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，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，同时它也是大模型开发的首选工具。

Python算法实战·2023-12-15 02:58

OpenCV|图像特征-harris角点检测

cv2.cornerHarris()img:数据类型为float32的输入图像blockSize：角点检测中指定区域的大小ksize：sobel求导中使用的窗口大小k：取值参数为[0.04,0.06]chessboard.jpgimportcv2importnumpyasnpimg

squirrel快乐敲码·2023-12-14 21:58

逻辑回归的损失函数和目标函数

损失函数逻辑回归通常使用对数损失函数（LogLoss），也称为逻辑损失或交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。

NLP_wendi·2023-12-14 18:34

Softmax回归

目录一、Softmax回归关键思想1、回归问题和分类问题的区别2、Softmax回归模型3、Softmax函数4、交叉熵损失函数二、图像分类数据集1、读取数据集2、读取小批量数据3、整合所有组件三、Softmax

奉系坤阀·2023-12-14 17:07

深度学习——第3章 Python程序设计语言（3.8 深度学习框架PyTorch）

3.8深度学习框架PyTorch目录1.PyTorch简介2.PyTorch的安装3.PyTorch相关资源4.张量5.自动求导6.并行计算简介7.AI硬件加速设备PyTorch简介PyTorch是由MetaAI

曲入冥·2023-12-14 16:51

经典GAN简明原理：LSGAN

常规GAN默认的判别器设置是sigmoid交叉熵损失函数训练的分类器。但是，在训练学习过程中这种损失函数的使用可能会导致梯度消失。

机器学习与AI生成创作·2023-12-06 23:25

【OpenCV】边缘检测：梯度，sobel算子的理解

在这一讲中我们来学习一下opencv中最基本的边缘检测的知识，首先我们来介绍一下图像梯度1.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：图像梯度:梯度算子Gradientoperators

zxl6646761·2023-12-06 20:19

知识蒸馏KL-loss解读

一、KLloss原理hardlabel：训练的学生模型结果与真实标签进行交叉熵loss，类似正常网络训练。

tangjunjun-owen·2023-12-06 18:44

Pytorch中有哪些损失函数?

**交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：`nn.CrossEntropyLoss`**3.

高山莫衣·2023-12-06 11:35

深度学习TensorFlow2基础知识学习前半部分

目录测试TensorFlow是否支持GPU：自动求导：数据预处理之统一数组维度定义变量和常量训练模型的时候设备变量的设置生成随机数据交叉熵损失CE和均方误差函数MSE全连接Dense层维度变换reshape

编程被我拿捏住了·2023-12-06 07:15

TORCH02-02:Torch常见机器学习函数

Torch的核心是求导，求导依赖运算函数的定义，函数运算在Torch中也是重点之一，有的函数使用Function接口规范，会提升求导的效率；本主题主要梳理Torch与机器学习有关的函数运算； 1.Tensor

杨强AT南京·2023-12-06 03:20

风雨考研路（第二十二天）

一个函数的任意两个原函数之间相差常熟3：F（x）为f（x）的一个原函数，则F（x）+C（C为任意常数）为f（x）的一切原函数～F（x）+C—为f（x）的不定积分（所有原函数）记|f（x）dx=F（x）+C*先求导再积分和先积分

简学长·2023-12-05 06:31

二阶线性微分算子

求导算子:，相当于二阶线性微分算子符号：性质：设函数y=y(x),,,二阶可导，C、C1,C2为常数，则有叠加原理设函数,都是L[y]的解，C1,C2是常数，则c1y1+c2y2，也是L[y]的解函数线性相关和线性无关的定义二阶非齐次线性微分方程通解的结构定理定理

Richard888888888·2023-12-04 19:46

二阶常系数非齐次线性方程

是一个待定多项式求的一阶导数(求导：一项不变，二项求导+二项不变，一项求导)求的二阶导数将其代入方程一不可能是零公式(2)第一种情况：即不是特征方程的根这时是n次多项式设所以第二种情况，但，即是特征方程的单根

Richard888888888·2023-12-04 19:46

拉普拉斯变换的性质

（一次求导）（二次求导）（n次求导）(2).（t乘f(t)函数的拉普拉斯变换等于拉普拉斯

Richard888888888·2023-12-04 19:16

图像边缘检测及霍夫变换

把图像变化比较剧烈的地方，找出来，求导。laplace有方向，与sobe一样霍夫变换：直线，圆霍夫线变换：先进行边缘检测，将得到

开心大爆炸·2023-12-04 03:19

PyTorch中使用MNIST数据集进行训练和预测

定义损失函数和优化器：选择适当的损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如随机梯度下降SGD）。训练模型：使用训练数据集对模型进行训练

赢勾喜欢海·2023-12-03 11:14

算法工程师面试八股（搜广推方向）

文章目录机器学习线性和逻辑回归模型逻辑回归二分类和多分类的损失函数二分类为什么用交叉熵损失而不用MSE损失？

贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

前向与反向过程的全连接与链式求导法则

本文将介绍前向与反向过程的全连接与链式求导法则，以帮助读者更好地理解深度学习中的求导过程。一、全连接神经网络简介全连接是指每个神经元都与上一层的所有神经元相连。

非著名程序员阿强·2023-12-02 19:28

Softmax与交叉熵：理解神经网络中的重要组成部分

Softmax函数和交叉熵损失函数是神经网络中的重要组成部分，本文将重点介绍和解释Softmax与交叉熵的概念、用途以及它们在神经网络中的作用。

非著名程序员阿强·2023-12-02 19:28

Lesson5 part5 交叉熵、softmax

交叉熵损失只

不愿透露身份的美凌格·2023-12-02 15:36

matlab——diff函数

diff函数式用于求导数和差分的.无论是求导数还是差分,其原理是一样的.这里简单介绍下其用法：对连续求导diff(X)，求函数X的一阶导数；diff(X，n)，求函数X的n阶导(n是具体整数)；diff

learn81·2023-12-02 15:37

25_PyTorch的十九个损失函数（L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss 、CTCLoss、NLLLoss、PoissonNLLLoss 、KLDivLoss等）

1.20.PyTorch的十九个损失函数1.20.1.L1Loss（L1范数损失）1.20.2.MSELoss（均方误差损失）1.20.3.CrossEntropyLoss（交叉熵损失）1.20.4.CTCLoss

涂作权的博客·2023-12-02 14:29

【深度学习】002-损失函数：MSE、交叉熵、铰链损失函数（Hinge Loss）

目录前言一、均方误差损失函数（TheMean-SquaredLoss）1.1、从线性回归模型导出均方误差函数1.2、均方误差函数的使用场景1.3、均方误差函数的一些讨论2、交叉熵损失函数（TheCross-EntropyLoss

Flanzeeny·2023-12-02 14:26

一种excel多线程并发写sheet的方案

一、背景有一次项目的需求要求导出excel，并且将不同的数据分别写到不同的sheet中。二、方案概述首先一开始使用easyexcel去导出excel，结果发现导出时间需要3秒左右。

喵喵队摆大烂·2023-12-02 07:22

数值分析总结

线性方法反复迭代比较牛顿插值,假设高阶差商为0,差商算是不微的微分样条插值:构建方程组,待定系数求解拟合把待拟合函数拆成多个函数的线性组合对线性系数求偏导,零偏导等于0拟合问题简化:构建正交基化简方程组数值微分插值,求导数值积分牛顿

好学的学渣·2023-12-01 18:03

数值微分和数值积分

数值微分和数组积分都有用函数值近似拟合的形式,它们可以表述成xix_ixi的数组微分(积分)=∑akf(xk)=\suma_kf(x_k)=∑akf(xk)数值微分先插值,再对插值函数求导三个点的一二阶导是

好学的学渣·2023-12-01 18:56

[Microsoft/AI-System]微软AI系统 Lecture3+Lab3

2021-07-13地址：microsoft/AI-SystemLecture3：ComputationframeworksforDNN主要讲了Tensor概念2.DAG图3.反向传播和自动求导图执行和调度

sagfugetabf·2023-12-01 16:09

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了

撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

数学分析理论基础16：求导法则

求导法则导数的四则运算定理：若函数u(x),v(x)在点可导,则函数在也可导,且证明：定理：若函数u(x),v(x)在点可导,则函数在点也可导,且证明：注：利用数学归纳法可推广到任意有限个函数乘积例：推论

溺于恐·2023-12-01 08:43

深度学习框架：（1）PyTorch，（2）TensorFlow 和keras

2、包含自动求导系统的的深度神经网络。二.什么是TensorFlow？（1）

随心就好@·2023-11-30 15:50

一小时快速入门Pytorch

details/89890330前辈们总结的很到位了，我就只给个大概的目录吧1.Pytorch是什么1.1张量（Tensor）1.1.1声明和定义1.1.2操作1.2和Numpy数组的转换2.Autograd自动求导

EVANNEA·2023-11-30 11:36

入门 PyTorch

学习PyTorch基础知识：可以从官方文档中的入门教程开始学习，了解、自动求导（Autograd）、模型定义、数据加载等基本概念和用法。

小帆别吃糖·2023-11-30 11:28

LM算法

根据求导数的方法，可分为2大类。第一类，若f具有解析函数形式，知道x后求导数速度快。第二类，使用数值差分来求导数。根据使用模型不同，分为非约束最优化、约束最优化、最小

xyz599·2023-11-30 04:13

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