交叉熵求导第70页

MindSpore求导传入sens值时infer报错For 'MatMul', the input dimensions

1报错描述1.1系统环境HardwareEnvironment(Ascend/GPU/CPU):GPUSoftwareEnvironment:MindSporeversion(sourceorbinary):1.7.0Pythonversion(e.g.,Python3.7.5):3.7.5OSplatformanddistribution(e.g.,LinuxUbuntu16.04):Ubunt

·2022-07-16 22:42

【26】pytorch中的grad求导说明以及利用backward获取梯度信息

这两天对pytorch中的梯度计算以及其自动求导机制进行一个简单的实验，主要部分有两个，第一部分是关于pytorch求梯度的简单接口；第二部分是描述grad-cam进行可视化的简单原理与大概的逻辑实现。

Clichong·2022-07-15 07:08

Pytorch(一)——Pytorch基础知识

文章目录Pytorch学习资源1.张量创建tensor张量的操作广播机制2.自动求导Autograd简介梯度3.并行计算简介之前学习Pytorch已经比较久远了，本次学习是跟着datawhale的《深入浅出

一蓑烟雨晴·2022-07-15 07:32

梯度下降与一元线性回归

它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向（因为在该方向上目标函数下降最快）方向导数：方向导数是在函数定义域的点对某一方向求导得到的导数。

weixin_64417453·2022-07-14 07:15

机器学习之西瓜书+南瓜书：第三章线性模型

》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集2周志华老师的《机器学习》1线性回归思路：（1）模型：建立一元一次方程y=wx+b（2）策略：采用均方误差或者极大似然估计函数作为损失函数（3）算法：证明凸函数->求导等于零

wonderball·2022-07-14 07:36

DataWhale-西瓜书+南瓜书第3章线性模型学习总结-Task02-202110

线性模型试图学得一个通过属性得线性组合来进行预测得函数，即3.2线性回归3.2.1一元线性回归均方误差最小化，对w和b求导：上面两个方程等于0可以得到3.2.2多元线性回归m个d个元素得示例，把数据集D

JZT2015·2022-07-14 07:32

机器学习基础学习-多元线性回归问题（梯度下降法实现）

1、基本概念在之前的博客当中描述了怎样模拟出了梯度下降的过程如果是多维情况，theta其实是一个向量，那么对其求导的损失函数也是向量，梯度就是损失函数对每个方向的theta求偏导。

小夭。·2022-07-14 07:54

机器学习：批量梯度下降法（线性回归中的使用）

(θ0,θ1,θ3,...,θn)n：表示模型中有n个特征参数；θ1：表示梯度：，对每一个θi求一次偏导数；梯度代表方向：对应J增大最快的方向；偏导数：函数J中含有n个未知数，每次知道其中的一个未知数求导

ab1213456·2022-07-14 07:20

2.3 分类器及损失

2.3.1.1线性分类解释学习到的权重2.3.2损失函数2.3.2.1多分类SVM损失2.2.2.2Softmax分类（MultinomialLogisticRegression）与cross-entropy（交叉熵损失

开拖拉机的舒克。·2022-07-11 07:36

跟李沐学深度学习-softmax回归

softmax回归分类和回归的区别无校验比例校验比例交叉熵常见损失函数均方误差L2loss绝对值损失L1loss鲁棒损失图像分类数据集分类和回归的区别回归：估计一个连续值分类：分类预测一个离散类别无校验比例在分类时不关心分类的值

CUG-吴彦祖·2022-07-10 13:57

电商秒杀 Springboot + Redis +RocketMq +Mysql

测试用例在下订单之前需要先发布对应的商品用于在Redis中生成口令避免大量请求导致服务器崩溃~~发布商品的URL是：http://127.0.0.1/item/publishpromo?

程序猿小白菜·2022-07-09 07:08

ch7-生成对抗网络

7.1.4GAN的目标函数和交叉熵有什么区别？7.1.5GAN的Loss为什么降不下去？7.1.6生成式模型、判别式模型的区别？7.1.7什么是modecollapsing?

让我中个100万·2022-07-09 07:21

交叉熵损失函数代码中的那些坑

最近在用交叉熵损失函数，但是却频频出现bug，这里把坑都记录一下，避免以后又再一次掉进去，也希望能帮助到掉进去的人出来。

Never_Jiao·2022-07-06 10:38

【PyTorch Bug】RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

不为None，此时应改为如下语句ifaisnotNone:需要注意的是，如果a只含一个布尔值，则判断不会出现错误：a=torch.tensor([True])ifa:print(1)#1Case2使用交叉熵损失时没有先实例化

aelum·2022-07-06 10:38

Datawhale-深入浅出pytorch主要组成模块和基础实战

数据读入3.4.1神经网络的构造3.4.2神经网络中常见的层3.4.3模型示例3.5模型初始化torch.nn.init内容torch.nn.init使用初始化函数的封装3.6损失函数3.5.1二分类交叉熵损失函数

akriver·2022-07-05 07:04

PyTorch学习笔记

文章目录一、PyTorch基础知识1.1张量1.1.1简介1.1.2创建Tensor1.1.3张量的操作1.1.4广播机制1.2自动求导二、PyTorch的主要组成模块2.1基本配置2.2数据读入2.3

Yungang_Young·2022-07-05 07:03

【PyTorch】学习【深入浅出PyTorch | GitHub】

FashionMNIST时装分类】经过前面三章内容的学习，我们完成了以下的内容：对PyTorch有了初步的认识学会了如何安装PyTorch以及对应的编程环境学习了PyTorch最核心的理论基础（张量&自动求导

myaijarvis·2022-07-05 07:01

Softmax 回归（PyTorch）

https://courses.d2l.ai/zh-v2/文章目录Softmax回归回归vs分类从回归到多类分类均方损失无校验比例校验比例Softmax和交叉熵损失总结损失函数L2LOSSL1LossHuber'sRobustLoss

-素心向暖·2022-07-02 20:16

深度学习数学基础

矩阵和张量矩阵和向量相乘矩阵乘积运算性质逆矩阵范数特殊矩阵特征分解奇异值分解概率频率派和贝叶斯派的简单理解概率分布和概率质量函数概率密度函数边缘概率条件概率条件概率的链式法则独立性和条件独立性期望,方差和协方差协方差,相关性,独立性的关系先验和后验贝叶斯规则信息论香农熵KL散度交叉熵数值计算基于梯度的优化方法线性代数标量

live_for_myself·2022-07-02 19:05

Loss损失函数

本博客记录一下遇到的各种损失，如想了解各种损失及其代码，也可查看mmdet项目的loss部分交叉熵适用于多分类任务，交叉熵属于分类损失中常见的一种损失，-ylogP取平均，概率P为1时，损失为0。

北落师门XY·2022-07-02 07:00

BP神经网络用于预测

将BP神经网络与信息熵，交叉熵，和滑窗相结合起来进行预测，交叉熵代替损失函数，或者是用信息熵将需要预测的数据进行过滤，留下相关性大的数据作用预测数据进行预测。

橘小茶呀一定要^ - ^·2022-07-01 23:55

Xavier参数初始化方法

梯度消失是指在深度学习训练的过程中，梯度随着链式求导逐层传递逐层减小，最后趋近于0，导致对某些层的训练失效；梯度爆炸与梯度消失相反，梯度随着链式求导逐层传递逐层增大，最后趋于无穷，导致某些层无法

意念回复·2022-07-01 07:27

使用Pytorch构建一个神经网络

关于torch.nn·使用Pytorch来构建神经网络，主要的工具都在torch.nn包中·nn依赖于autograd来定义模型，并对其自动求导构建神经网络的典型流程·定义一个拥有可学习参数的神经网络·

赵有才er·2022-06-30 07:23

Pytorch梯度理解+自定义损失函数

这篇笔记的出发点：在自定义损失函数时，发现同样是交叉熵损失函数，我自己写的和库本身的数值是一样的，但是训练时，二者效果有很大差别，于是怀疑是自己对梯度的理解没到位，由此写下这篇笔记。

uestc_hjw·2022-06-29 08:11

Pytorch 04天——梯度、激活函数、loss及其梯度

initializationstatus2）learningrate（stepLR）3）momentum常见函数的梯度激活函数loss及其梯度1、MeanSquaredError(MSE)均方差：autograd.grad()函数——求导

努力奔跑的憨憨啊·2022-06-29 07:47

PyTorch——激活函数、损失函数

PyTorch——激活函数激活函数Loss及其梯度全连接层交叉熵激活函数与GPU加速可视化激活函数torch.sigmoid：范围在[0，1]，光滑可导，但在趋近0和1时容易出现梯度离散。

糖糖Amor·2022-06-29 07:24

Pytorch（二） —— 激活函数、损失函数及其梯度

Pytorch（二）——激活函数、损失函数及其梯度1.激活函数1.1Sigmoid/Logistic1.2Tanh1.3ReLU1.4Softmax2.损失函数2.1MSE2.2CorssEntorpy3.求导和反向传播

CyrusMay·2022-06-29 07:10

深度学习入门之自动求导（Pytorch）

自动求导自动求导链式法则和自动求导向量链式法则例子1例子2自动求导计算图自动求导的两种模式反向累积反向累积总结复杂度自动求导实现自动求导QA自动求导链式法则和自动求导向量链式法则标量链式法则y=f(u)

-素心向暖·2022-06-28 17:35

在 pytorch 中实现计算图和自动求导

前言：今天聊一聊pytorch的计算图和自动求导，我们先从一个简单例子来看，下面是一个简单函数建立了yy和xx之间的关系然后我们结点和边形式表示上面公式：上面的式子可以用图的形式表达，接下来我们用torch

·2022-06-28 10:00

PyTorch 搭建一个简单的神经网络【详细附代码】

之前已经介绍了autograd包，nn包则依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。nn.Module包含层，以及返回output的方法forward(input)。

qq_39809262·2022-06-27 07:17

机器学习期末复习

一些知识点1、机器学习方法包括模型、学习准则、优化算法三大基本要素2、损失函数用于量化模型预测和真实标签之间的差异，常用的损失函数包括交叉熵损失函数、平方损失函数、绝对值损失函数3、常用的神经网络结构有前馈神经网络

UserOrz·2022-06-27 07:23

Pytorch学习笔记——NLLLoss & CrossEntropyLoss

NLLLoss(NegativeLogLikelihoodLoss)图解如下：CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数)图解如下：二者关系为：LogSoftmax+NLLLossCrossEntropyLoss

DK学到头秃·2022-06-25 18:15

动手学深度学习PyTorch-打卡2

计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失

weixin_41765544·2022-06-25 07:51

一文读懂EM期望最大化算法和一维高斯混合模型GMM

此时由于似然函数的表示形式较为复杂(含有对隐含变量的累加求和或者积分)，难以求导获取似然函数的极大值，也无法方便地应用梯度下降算法进行优化。而EM算法是一个类似梯度下降算法的迭代算法，它

Python_Ai_Road·2022-06-23 02:23

CVNN

WirtingerCalculus/Derivatives：一种适用于实值/复值复变函数的微分/求导法则。鉴于该法则在实数和复数形式的微积分间切换频繁，又称-ca

咚咚董dyh·2022-06-22 15:43

分类模型——Softmax回归

分类模型——Softmax回归第一章机器学习是什么第二章深度学习是什么第三章前馈神经网络第四章卷积神经网络第五章交叉熵函数文章目录分类模型——Softmax回归前言Softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式总结前言之前我们一直在说

白羊by·2022-06-22 14:59

每日一问07——什么是Softmax回归？和线性回归的区别是什么？

回归vs分类从回归到多分类回归分类均方损失校验比例Softmax和交叉熵损失总结回归vs分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多分类回归单连续值输出自然区间R和真实值的区别作为损失分类通常多个输出输出

白羊by·2022-06-22 14:29

交叉熵函数

交叉熵函数第一章机器学习是什么第二章深度学习是什么第三章前馈神经网络第四章卷积神经网络第五章交叉熵函数文章目录交叉熵函数信息熵交叉熵信息熵说到交叉嫡就要说一下“信息嫡”这个概念，信息嫡如果要用平民语言说得尽可能直白的话

白羊by·2022-06-22 14:29

【matlab深度学习工具箱】classificationLayer参数详解

文章目录classificationLayer语法描述例子创建分类图层创建加权分类图层输入参数名称-值参数`Name`—图层名称`""`（默认）|字符向量|字符串标量`ClassWeights`—加权交叉熵损失

魚香肉丝盖饭·2022-06-22 07:48

机器学习--（线性回归&逻辑回归）算法

线性回归线性关系非线性关系损失函数(最小二乘法)j(w)=(h(x)-y)^2=(w*x-y)^2目标函数:最开始预测出来的模型(w已知)起始点是已知的(目标函数是已知=>w已知)第一个w是已知的,损失函数求导计算下一个

LI_dreamLT·2022-06-22 07:16

矩阵求导方法

矩阵求导方法在机器学习过程中，我们经常会对矩阵进行相关的操作，现对矩阵求导方法进行概况与推导。首先总结矩阵求导的本质，即矩阵A中每个元素对矩阵B中每个元素求导。

秃头小苏·2022-06-21 07:47

从零实现深度学习框架——RNN从理论到实战【理论】

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·2022-06-21 07:56

从零实现深度学习框架——重构计算图的实现

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·2022-06-21 07:55

关于Ribbon策略负载均衡实战

好处1.当有服务宕机后，剩余的服务可以继续运行，不会因为大量请求导致宕机。2.多个系统保证不会有一台系统cpu彪满，保证了服务器的良性使用。Ribbon的策略1.RandomRule（随机策略

sword-you·2022-06-20 13:23

深度学习六 —— 手撕MSE Loss& CE Loss

文章目录交叉熵损失（CELoss）含义公式二分类交叉熵公式手撕BCELoss多分类交叉熵公式手撕CELossMSELoss（均方误差损失、L2Loss）公式手撕MSELossMSE&CE部分理解分析回归问题为什么不使用交叉熵

L☆★·2022-06-20 07:37

逻辑回归算法实现鸢尾花数据集的二分类

1、介绍前言为了更好的理解本章内容，请参考下面的网址，自主学习一些矩阵求导运算。

xiaolun@~200830·2022-06-20 07:06

《神经网络与深度学习》习题解答（至第七章）

第二章2-1直观上，对特定的分类问题，平方差的损失有上限(所有标签都错，损失值是一个有效值)，但交叉熵则可以用整个非负域来反映优化程度的程度。从本质上看，平方差的意义和交叉熵的意义不一样。

FrancisQiu·2022-06-20 07:57

C语言编程PAT乙级学习笔记示例分享

1004成绩排名1005继续(3n+1)猜想1006换个格式输出整数1007素数对猜想问题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

·2022-06-18 17:22

coggle11月打卡—pytorch与CV竞赛

文章目录任务1：PyTorch张量计算与Numpy的转换任务2：梯度计算和梯度下降过程1、学习自动求梯度原理1.1pytorch自动求导初步认识1.2tensor的创建与属性设置1.3函数求导方法——y.backward

Litra LIN·2022-06-18 16:45

pytorch快速搭建神经网络--函数自动求导（automatic differentiation）

序言：神经网络本质上就是自动求导，寻找最小误差的过程。使用pytorch的好处就在于它能提供自动求导工具包，在这里我将总结如何使用工具包。

Never Hanoi·2022-06-18 07:35

推荐频道

交叉熵求导