交叉熵求导第71页

数据挖掘实验之用逻辑回归分析uci数据banknote_authentication，附python代码

逻辑回归：（用来做分类的，运用了线性回归的方法）：基础知识：首先是用一个sigmoid函数，它是一个可以无限次数求导而且不归零的一个函数，正好在0和1中间0.5的位置有一个分界点，很好的表示了概率，概率大于

一只痛苦的小白·2022-06-17 10:17

sigmoid交叉熵和softmax交叉熵的区别

1、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits原理要求logits与label形状一致，是先对logits做softmax之后，再与label做交叉熵运算loss的输出形状

zcc_0015·2022-06-17 07:40

机器学习各类算法思路总结二(梯度下降与数据标准化)

梯度下降求梯度，实际上，就是求导数，函数在某一个点处求偏导。当函数是一维函数的时候，梯度就是导数。梯度下降，实际上就是在比喻下山的过程。

勿语~·2022-06-13 07:51

（小土堆）PyTorch深度学习

土堆原视频文章目录前言Jupyter的使用ESC命令模式双击编辑模式dir和help使用[Pytorch中TensorVariableParameter以及求导运算](https://blog.csdn.net

MallocLu·2022-06-12 09:49

基于pytorch的MNIST手写数字识别

MNIST数据集包括：60000张训练集28*28的灰度图像及标签10000张测试集28*28的灰度图像及标签二、神经网络结构两层全连通神经网络：输入层：784隐藏层：80（自定）输出层：10三、传播过程四、交叉熵损失函数

仲夏夜之梦xz·2022-06-12 09:11

一元稀疏多项式计算器

（5）一元多项式的求导运算。知识连线时刻

·2022-06-08 20:23

pytorch深度学习框架——实现病虫害图像分类

2、包含自动求导系统的深度神经网络。1.2、机器学习与深度学习的区别

masterHu_·2022-06-07 07:56

自动求导（动手学深度学习v2）

importtorchx=torch.arange(4.0)print(x)x.requires_grad_(True)#存梯度x.gradprint(x.grad)y=2*torch.dot(x,x)print(y)#反向传播计算y关于x每个分量梯度y.backward()print(x.grad)print(x.grad==4*x)#默认情况会累积梯度x.grad.zero_()y=x*xy.

Recurss·2022-06-06 07:03

机器学习基础备忘录

文章目录距离计算模型选择留出法交叉验证法留一法性能度量均方误差MSE均方根误差RMSE平均绝对误差MAE准确率混淆矩阵ROC曲线协方差CovSklearn线性模型线性回归逻辑回归Pytorch简介偏导数计算多次求导非标量输出线性回归

阿腾木·2022-06-06 07:53

np实现sigmoid_使用numpy实现一个深度学习框架

为了理解深度学习框架的大致机理，决定使用numpy实现一个简单的神经网络框架深度学习框架我觉得最重要的是实现了链式求导法则，而计算图就是建立在链式求导法则之上的，目前大多数深度学习是基于反向传播思想的，

weixin_39601794·2022-06-05 11:58

使用numpy搭建自己的深度学习框架（二）

自动求导（封装算子）简介注：本系列搭建的深度学习框架名称叫numpyflow，缩写nf，用以熟悉目前主流的深度学习框架的基础和原理。本系列的目标是使用nf可以训练resnet。

艾与代码·2022-06-05 10:48

使用numpy搭建自己的深度学习框架（三）

自动求导（完善算子）简介完善算子完善`Tensor`解耦合注：本系列搭建的深度学习框架名称叫numpyflow，缩写nf，用以熟悉目前主流的深度学习框架的基础和原理。

艾与代码·2022-06-05 10:48

pytorch：自动求导机制

pytorch：自动求导机制自动求导机制是torch的核心之一。了解这一个概念对我们编写简洁且高效率的代码具有很大的帮助。虽然不求全部理解，但希望能够做到熟悉就好。

xholes·2022-06-05 08:17

Pytorch框架学习路径(五：autograd与逻辑回归)

Pytorch框架学习路径(五：autograd与逻辑回归)文章目录autogradtorch.autograd.backward方法求导torch.autograd.grad方法求导autograd小贴士

☞源仔·2022-06-05 08:46

Pytorch框架学习路径(四：计算图与动态图机制)

2、计算图与梯度求导用代码验证一下上面图片的例子：importtorchw=torch.tensor([1.],requires_grad=True)x=torch.tensor([2.],requires_grad

☞源仔·2022-06-05 08:46

PyTorch学习系列教程：Tensor如何实现自动求导

。导读今天本文继续PyTorch学习系列。虽然前几篇推文阅读效果不是很好（大体可能与本系列推文是新开的一个方向有关），但自己选择的路也要坚持走下去啊！前篇推文介绍了搭建一个深度学习模型的基本流程，通过若干个Epoch即完成了一个简单的手写数字分类模型，效果还不错。在这一过程中，一个重要的细节便是模型如何学习到最优参数，答案是通过梯度下降法。实际上，梯度下降法是一类优化方法，是深度学习中广泛应用甚至

小数志·2022-06-05 08:11

Pytorch学习——自动求导机制requires_grad()

Pytorch框架：反向传播全都计算好了无需手动计算需要求导的地方：requires_grad=True或者用.requires_grad=True来定义没有指定的requires_grad(下面例子中的

zero requiem·2022-06-05 08:11

PyTorch学习笔记（3）autograd 自动求导

自动求导torch.autograd.backward自动求取梯度tensors用于求导的张量retain_graph保存计算图create_graph创建导数计算图用于高阶求导grad_tensors

TongYixuan_LUT·2022-06-05 07:58

【深度学习-pytorch】自动求导实现

(True)#把梯度放在哪个地方print(x.grad)y=2*torch.dot(x,x)#内积×2print(y)#通过调用反向传播函数来自动计算y关于x每个分量的梯度y.backward()#求导

cc街道办事处·2022-06-05 07:22

PyTorch学习之autograd（自动求导）

torch.autograd.backward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph=None,create_graph=False)作用：自动求取梯度tensors：用于求导的张量

Leo&&Eva·2022-06-05 07:21

pytorch的计算图和自动求导机制

1.自动求导机制pytorch会根据就算过程自动生成动态图，然后可以根据动态图的创建过程进行反向传播，计算得到每个节点的梯度。

饕餮&化骨龙·2022-06-05 07:48

使用PyTorch实现自动求导

准备工作importtorchx=torch.arange(4.0)#在计算y关于x的梯度前，需要一个地方来储存梯度x.requires_grad_(True)也可以直接在创建tensor的时候直接定义requires_gradtorch.arange(4.0,requires_grad=True)例子1：y=2*dot(x,x)构造一个函数y=2*dot(x,x)y=2*torch.dot(x,

limingxin007·2022-06-05 07:16

pytorch定义新的自动求导函数

在pytorch中想自定义求导函数，通过实现torch.autograd.Function并重写forward和backward函数，来定义自己的自动求导运算。

l8947943·2022-06-05 07:46

常用机器学习算法简记

函数转换损失函数：极大似然函数求解算法：梯度上升（特征归一化处理）缺点：对特征的多重共线性敏感NaiveBayes朴素贝叶斯tips：条件概率；GaussianNB要求特征的先验概率为正态分布损失函数：交叉熵损失函数求解算法

TravelingHat·2022-06-05 07:08

PyTorch学习-自动求导机制Autograd与计算图

基本数据Tensor可以保证完成前向传播，想要完成神经网络的训练，接下来还需要进行反向传播与梯度更新，而PyTorch提供了自动求导机制autograd，将前向传播的计算记录成计算图，自动完成求导。

潘旭阳·2022-06-05 07:06

【PyTorch学习（三）】Aurograd自动求导机制总结

Aurograd自动求导机制总结PyTorch中，所有神经网络的核心是autograd包。autograd包为tensor上的所有操作提供了自动求导机制。

Daylight..·2022-06-05 07:32

【个人学习文章收集】

语法基础语法numpyscipy.sparseC++与STL图神经网络知识图谱其他深度学习常用的优化方法和常见概念验证集和测试集的区别深度学习中Dropout原理解析因为神经网络中的梯度下降使用的是链式法则求导

Seeklhy·2022-06-04 07:56

实践项目-旅游网站

文章目录前言一、项目要求导入maven项目首页国内游路线详情二、遇到的问题前言经过这段时间对web基础阶段的学习，通过旅游网站来练习，下面是我在做这个项目时的流程和遇见的问题。

TANGWENYU_·2022-06-02 14:39

vue导出word纯前端的实现方式

vue导出word纯前端实现最近项目有个需求导出word，纯前端实现，查了查资料，用docxtemplater简直不要太简单。直接把官网例子拿过来就可以了。！！！

·2022-06-01 11:15

【neural networks and deep learning学习笔记】chapter3 改进神经网络的学习方法

交叉熵函数交叉熵函数代码softmax层过度拟合和规范

红点雷龙XL·2022-06-01 07:35

玦☞·2022-06-01 07:22

Image Classification （卷积神经网络基础）

目录1.激活函数1.1.sigmoid激活函数1.2.ReLU激活函数2.卷积层3.池化层4.误差的计算5.CrossEntropyLss交叉熵损失5.1.针对多分类问题（softmax输出，所有输出概率和为

Caoyy686868·2022-06-01 07:44

从零实现深度学习框架——前馈网络语言模型

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·2022-06-01 07:42

PyTorch----Softmax函数与交叉熵函数

二分类问题和多分类问题二分类问题：分类任务中有两个类别。比如前面感知机识别香蕉还是苹果，一般会训练一个分类器，输入一幅图像，输出该图像是苹果的概率为p，对p进行四舍五入，输出结果为0或者1，这就是经典的二分类问题。多分类问题：和二分类任务基本相似，最后的输出有多个标签（>=2），需要建立一个分类器可以识别多种水果。在二分类问题中，我们可以用max函数，因为只有两个标签，非黑即白。但是在多分类问题中

B.Bz·2022-05-31 11:42

PyTorch----激活函数

Sigmoid函数sigmoid函数是最经典、最早使用的激活函数，公式如下：ρ=11+e−z\rho=\frac{1}{1+e^{-z}}ρ=1+e−z1激活函数Sigmoid在定义域内处处可以求导，当输入一个较小或者较大的

B.Bz·2022-05-31 11:42

DeepLearning复习

当我们想要解决分类问题时，为什么我们需要在应用交叉熵损失之前应用Softmax函数？softmax回归跟线性回归一样将输入特征与权重做线性叠加。且同线性回归一样，也是一个单层神经网络。

夏纪·2022-05-31 07:57

【PyTorch 学习】一、环境配置与基础知识

自动求导

Winds_Up·2022-05-30 07:11

深度学习与CV教程(4) | 神经网络与反向传播

本文讲解了神经网络计算图、前向传播与反向传播、标量与向量化形式计算、求导链式法则应用、神经网络结构、激活函数等内容【对应CS231nLecture4】

ShowMeAI·2022-05-30 00:00

关于网络结构输出层加了softmax后，loss训练不下降的问题

小白第一次写，很多地方会显得比较生疏……首先记录的是为什么多分类问题中需要用softmax+crossentropyloss交叉熵函数的配合。

Blossomers·2022-05-28 15:16

【附源码+Pybind + Cython Python性能提升方案】该拿什么拯救你，Slow Python

整体测试代码目录如下Cython介绍简单来说Cython适合以下场景1.因为某些需求导致不得不编写一些多重嵌套的

子韵如初·2022-05-28 04:25

语义分割中的 loss function 最全面汇总

crossentropyloss二、weightedloss三、focalloss四、dicesoftloss五、softIoUloss总结：一、crossentropyloss用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失

小殊小殊·2022-05-27 21:39

手写数字识别及python实现

读取数据step2：搭建神经网络（确定输出层、隐藏层（层数）、输出层的结构）step3：初始化偏置和权重step4：设置损失函数、激活函数step5：设置超参数step6：神经网络训练数据（通过误差反向传播求导

S.C.Dragon·2022-05-27 07:44

YOLOv5损失函数定义

目录1.YOLOv5的三种损失函数2.交叉熵损失函数1.YOLOv5的三种损失函数损失函数是用来衡量模型预测值和真实值不一样的程度，极大程度上决定了模型的性能。

明天才有空·2022-05-27 07:01

对抗生成神经网络-GAN通俗理解

对抗生成神经网络-GAN通俗理解概念引入对抗生成神经网络效果的演变由来简介生成模型判别器工作原理损失函数--交叉熵损失函数(BCE)拓展-DCGAN网络架构概念引入超分辨率重构图像超分辨率重构(superresolution

丰。。·2022-05-25 07:19

从零实现深度学习框架——深入浅出Word2vec(下)