交叉熵求导第72页

从零实现深度学习框架——深入浅出Word2vec(上)

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·2022-05-23 07:10

自动微分原理

自动微分原理自动微分（AutomaticDifferentiation，AD）是一种对计算机程序进行高效准确求导的技术，一直被广泛应用于计算流体力学、大气科学、工业设计仿真优化等领域。

ZOMI酱酱·2022-05-22 15:00

Python吴恩达深度学习作业3 - 1层隐藏层的神经网络

你将学到如何：实现具有单个隐藏层的2分类神经网络使用具有非线性激活函数的神经元，例如tanh计算交叉熵损失实现前向和后向传播1-安装包让我们首先导入在作业过程中需要的所有软件包。

Puzzle harvester·2022-05-22 07:27

ceres 求slam 或者 SfM的协方差及ceres 四元数求导

ceres如何进行后验估计ceres求landmark的协方差矩阵以下代码是自己在colmap中实现的///计算每个3Dpoints的协方差for(constimage_timage_id:config_.Images()){Image&image=reconstruction->Image(image_id);for(constPoint2D&point2D:image.Points2D()){

cheng.li@3D_Vision·2022-05-21 07:23

浅谈CNN中的激活函数

激活函数通常由各种各样的种类，但是他们一般的特点在于倒数简单，方便计算可以节省求导和网络训练时间。

赵卓不凡·2022-05-20 07:15

李沐基于Pytorch的深度学习笔记（3）

3矩阵计算3.1基础知识本章节涉及的矩阵知识，放在下方，需要深入研究的同学可以看一下矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质（矩阵求导——本质篇）：https://zhuanlan.zhihu.com/

Reedsway在重庆·2022-05-20 07:39

权威认可｜思迈特软件入选Gartner《中国分析平台市场指南》

一、需求导向，驱动市场蓝海在报告中，Gartner提到中国分析平台市场规模将保持着稳健且持续增长态势。预计到202

·2022-05-18 16:08

Pytorch 学习（四）：Pytorch 实现 Softmax 回归

Pytorch版）github项目一般步骤构建数据集和以batch为单位的数据读取构建模型及其初始化、损失函数、下降方法训练网络及评估方法一：造轮子法从零搭建Softmax回归有三个关键点Softmax方法实现交叉熵函数实现精度评估实现

RememberUrHeart·2022-05-18 07:30

PyTorch自动求导：反向传播的一切

在之前的介绍中，我们看到了一个简单的反向传播的例子：通过使用链式规则反向传播导数，我们计算了模型和损失的复合函数关于其内部参数w和b的梯度。这里的基本要求是我们处理的所有函数都是可微的。如果满足该基本要求，我们就可以计算梯度，我们之前称之为“损失变化率”，它是相对一次扫描的参数而言的。即使我们有一个包含数百万个参数的复杂模型，只要我们的模型是可微的，计算关于参数的损失梯度就是写出导数的解析表达式并

人邮异步社区·2022-05-17 16:06

计算机视觉（北邮鲁鹏）--边缘提取

边缘分类1.面上不连续2.深度不连续3.图像4.阴影边提取边边就是信号突变的地方，求导即可。对x求导=右边的数-自身的数求导通过卷积来计算，用【-1，1】的卷积核对原图操作。

小雨啊啊啊.·2022-05-17 14:41

深度学习机器学习笔试面试题——激活函数

推导sigmoid求导公式Softmax公式，溢出怎么处理Softm

冰露可乐·2022-05-17 07:04

Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解

Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解常用激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数线性激活函数Softmax激活函数损失函数均方误差平均绝对误差分类交叉熵系列链接常用激活函数使用激活函数可以实现网络的高度非线性

盼小辉丶·2022-05-15 13:29

tensorflow基础入门篇（二）——Keras

—第二章节文章目录tensorflow基础入门——第二章节2.Keras2.1WHYKERAS2.1.2图片读取处理2.1.3NHWC与NCHW2.2神经网络原理2.2.1softmax回归2.2.2交叉熵损失

蛋糕店老板·2022-05-15 07:31

神经网络中的反向传播&&参数更新

反向传播法其实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，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。

追光少年羽·2022-05-15 07:38

实现多分类

此外，在机器学习中，通常采用独热编码的方式来表示类别标签，使用多分类交叉熵损失函数计算预测值和标签值之间的误差。以上这些也是编程实现多分类问题时，需要注意的与二分类程序的不同之处，另外，在多分类任务中

xuechanba·2022-05-13 07:44

入门tensorflow笔记之神经网络优化

主流的计算loss的方法：mse（meansquarederror均方误差）、自定义、ce(crossentropy交叉熵)栗子：预测酸奶日销量

韩韩的博客·2022-05-13 07:19

[作业/人工智能] 作业3：例题程序复现 PyTorch版

【作业3】的反向传播的实现方法激活函数使用Pytorch自带的torch.sigmoid()再修改激活函数为Relu损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代损失函数修改为交叉熵函数改变步长权值

車鈊·2022-05-13 07:00

[作业/人工智能]作业2-反向传播例题复现

Sigmoid对于任何函数，仅进行线性变换，最后都会统一为y=W*x+b的形式，这就导致线性变换的层数再多，也无法提高模型的效果，对于此问题，要使用非线性变换函数，例如Sigmoid函数，反向传播采用的求导方法

車鈊·2022-05-13 07:00

TensorFlow笔记_神经网络优化

目录1.预备知识2.神经网络复杂度3.学习率4.激活函数4.1Sigmoid函数4.2Tanh函数4.3ReLU函数4.4LeakyReLU函数5.损失函数5.1均方差5.2交叉熵6.欠拟合与过拟合7.

精灵耶·2022-05-13 07:27

信息量、熵、相对熵与交叉熵的理解

一、信息量信息奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不确定性的程度。“太阳从东方升起了”这条信息没有减少不确定性。因为太阳肯定从东面升起。这是句废话，信息量为0。“吐鲁番下中雨了”（吐鲁番年平均降水量日仅6天）这条信息比较有价值，为什么呢，因为按统计来看吐鲁番明天不下雨的概率为98%（1-6/300），对于吐鲁番下不下雨这件事，

阿丢是丢心心·2022-05-12 10:57

损失函数及其代码实现

1.均方误差importnumpyasnpdefmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)2.交叉熵误差importnumpyasnpdefcross_entropy_error

feiwen110·2022-05-10 11:19

Pytorch 05天——感知机、链式法则、反向传播算法、交叉熵

一、感知机单层感知机多层感知机链式法则链式法则的验证反向传播算法一.MLP反向传播多层感知机反向传播交叉熵熵（Entropy）交叉熵（CrossEntropy）二分对于分类问题为什么不用MSE1、sigmoid

努力奔跑的憨憨啊·2022-05-10 07:30

python四大高阶函数求导_高阶函数不会用？教你python最实用的三个高阶函数

我相信很多读者点开后依然一脸懵，什么是高阶函数，高在那里了？大猫先给大家讲讲什么是高阶函数，只要满足以下两点定义的函数，都可以称为高阶函数。1.接受一个或多个函数作为输入2.输出一个函数是不是更懵了，其实上面的定义就翻译成人话就是函数的参数作为函数或者函数的返回值作为函数，此函数称为高阶函数。最常见的高阶函数就是闭包函数，修饰器是闭包的一种语法糖实现，python中修饰器是大量才用的技术方案之一，

超级爱喝水·2022-05-10 00:03

第0.1天 pytorch的使用(1)

2、包含自动求导系统的深度神经网络。简单来说就是可以

AABB式大帅哥·2022-05-09 07:07

pytorch数据结构和自动求导

张量最直观的理解张量和array的区别就是张量tensor可以进行直接进行卷积，上下采样，求导等功能，相当于将数组包装成了一个类。

小菜鸡est·2022-05-09 07:54

《100天一起学习PyTorch》第一天：数据操作和自动求导

PyTorch:数据操作和自动求导✨本文收录于《100天一起学习PyTorch》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅！

JoJo的数据分析历险记·2022-05-09 07:42

动手学深度学习第一课：从上手到多类分类-NDArray

weixin_30375247·2022-05-08 07:30

深度学习图像处理入门

信号的前向传播和误差的反向传播）卷积层：卷积核（激活函数sigmoid，Relu，softmax）池化层：对数据进行稀疏处理，减少数据运算量（上采样，下采样）误差计算：CrossEntropyLoss交叉熵损失

###_###_###·2022-05-08 07:13

Pytorch 自动求导 autograd,backward 详解

PyTorch提供两种求梯度的方法：backward()和torch.autograd.grad()，他们的区别在于前者是给叶子节点填充.grad字段，而后者是直接返回梯度给你，我会在后面举例说明。我们通常看到的y.backward()其实等同于torch.autograd.backward(y)梯度是以tensor为对象的，之前总结了PytorchTensor与形状相关的属性。另外Tensor还

程序之巅·2022-05-07 07:30

pytorch之求导

pytorch第一章之求导单变量求导：矩阵求导多个目标求偏导：单变量求导：x=Variable(torch.FloatTensor([3]),requires_grad=True)#requires_grad

向前向前向前！·2022-05-07 07:47

pytorch自动求导机制——代码实现——（一看就懂系列！！！）

这里写自定义目录标题pytorch自动求导机制——代码实现代码实现pytorch自动求导机制——代码实现代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnp#

liiiiiiiiiiiiike·2022-05-07 07:17

pytorch-求导

可以结合这篇文章，更好地了解理论知识：https://blog.csdn.net/weixin_42468475/article/details/108369795方法1tensor.backward()CentraltoallneuralnetworksinPyTorchistheautogradpackage.Tensortorch.Tensoristhecentralclassofthepa

学渣渣渣渣渣·2022-05-07 07:44

pytorch如何计算导数_关于PyTorch 自动求导机制详解

自动求导机制从后向中排除子图每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。

weixin_39897218·2022-05-07 07:10

pytorch自动求导机制

为了计算梯度，pytorch提供了内置的求导机制torch.autograd，它支持对任意计算图的自动梯度计算。

长命百岁️·2022-05-07 07:36

Pytorch自动求导

使用Pytorch自动求导autograd是Pytorch框架中一个重要的包，它为张量上的所有操作提供自动求导功能。其运算机制稍后给出。

yizhi_hao·2022-05-07 07:59

pytorch自动求导

1.求导params=torch.tensor([1.0,0.0],requires_grad=True)注意到了张量构造函数的require_grad=True吗?

andrew P·2022-05-07 07:28

pytorch的求导计算以及处理不可微方法

一.pytorch求导计算法就是普通的微分求导，详见https://zhuanlan.zhihu.com/p/51385110二.pytorch处理不可微的方式没有被选择到的直接归零importtorch

撒旦即可·2022-05-07 07:57

PyTorch自动求导

自动求导的主要步骤importtorch1.定义叶子结点，算子节点如果需要对Tensor求导，requires_grad要设置为True。

没有胡子的猫·2022-05-07 07:26

pytorch的求导函数backward和torch.autograd.grad()

pytorch中求导可以借助tensor.backward()和torch.autograd.grad()来完成，backward()函数应该很熟悉了，模型的的参数求导一般是使用这个函数来完成。

风吹草地现牛羊的马·2022-05-07 07:18

pytorch的backward求导

在看书上的理论部分时其实很好懂，其实就是一个求导然后求梯度，

会震pop的码农·2022-05-07 07:27

Python+SymPy实现秒解微积分详解

目录1.准备2.基本使用简化表达式(化简)解方程solve()求极限limit()求积分integrate()求导diff()解微分方程dsolve()3.实战一下之前我们分享过很多有用有趣的Python

·2022-05-06 12:20

python人工智能tensorflow常见损失函数LOSS汇总

目录前言运算公式1均方差函数2交叉熵函数tensorflow中损失函数的表达1均方差函数2交叉熵函数例子1均方差函数2交叉熵函数前言损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距。

·2022-05-05 16:08

2022-05-03 微积分学习V3（8）

方法篇，正如其名，讲的是方法，如求导方法、积分方法等。因为讲解概念的部分没有完全理解，方法篇自然难以明白。为了周末能给爸讲解，我只好拿一张纸，在尚未理解的情况下把方法和公式抄到纸上，供讲解时用。

Fly_up·2022-05-05 12:29

pytorch反向传播原理

下面模型模拟pytorch的计算过程：下图是我个人关于整个求导的流程的理解，x=1,y^=2,w的初始值为1。然后根据w=w-learningrate*（learningra

Zhansijing·2022-05-02 07:26

人工智能-作业2：例题程序复现

原理：利用链式求导法则计算实际输出结果与理想结果之间的损失函数对每个权重参数或偏置项的偏导数，然后根据优化算法逐层反向地更新权重或偏置项，它采用了前向-后向传播的训练方式，通过不断调整模型中的参数，使损失函数达到收敛

wh嘻嘻·2022-05-02 07:22

自己动手写神经网络（一）——初步搭建全连接神经网络框架

实验题目需要实现的网络结构如下，有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，并且隐藏层的激活函数为Relu函数，输出层的激活函数为softmax函数，损失函数为交叉熵函数：步骤1数据集的下载与处理2构造全连接层

stepondust·2022-05-02 07:21

pytorch框架实现反向传播

反向传播（backpropagation）使用pytorch框架不需要自己去手动求导，框架中自带求导的工具，我们可以通过反向传播将梯度往回传播。通常有二个过程，forward和backward。

算法程序员&mlh·2022-05-02 07:51

卷积神经网络反向传播过程

因为求导是逆向的，激活后的神经元的值是下一层神经元激活前的输入。注：此处笔误，去掉激活后的偏导值，激活后的偏导值不受激活前的偏导值影响。

程序猿的探索之路·2022-05-02 07:15

自己动手实现一个全连接神经网络模型

自己动手实现一个全连接神经网络模型代码实现激活函数函数实现单层网络实现全连接神经网络模型实现数据集加载进行训练与预测模型性能统计数学推导梯度下降链式求导法则写在最后代码实现激活函数函数实现神经网络模型中常用的激活函数有

灵刃酒水管理员·2022-05-02 07:01

卷积神经网络CNN反向传播过程

卷积神经网络CNN反向传播过程卷积层与池化层是卷积神经网络的独特结构，它们同时也是CNN求导的难点。一来卷积的输入特征分为不同通道，针对每个通道求导使得求导过程变得困难。

粉粉Shawn·2022-05-02 07:30

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