交叉熵求导第74页

程序员的数学【线性代数高级】

目录前言一、特征值和特征向量1.1概念定义1.2满秩矩阵1.3方程的解1.4特征值和特征向量示例二、特征值分解2.1特征值分解定义与操作2.2特征值分解意义三、矩阵和向量求导公式3.1常见矩阵求导公式3.2

辰chen·2022-03-25 07:36

[动手学深度学习(PyTorch)]——自动求导

一、自动求导自动求导计算一个函数在指定值上的导数1、计算图显示构造：TensorFlow、Theano、MXNet隐式构造：PyTorch2、自动求导的两种模式正向传播：就是先从x出发，u1关于x的导数求出来

Star星屹程序设计·2022-03-24 07:23

动手学深度学习——矩阵求导之自动求导

深度学习框架通过自动计算导数，即自动微分（automaticdifferentiation）来加快求导。

时生丶·2022-03-24 07:17

深度学习PyTorch笔记（9）：自动求导

深度学习PyTorch笔记（9）：自动求导4.自动求导4.1理解4.2梯度4.3.requires_grad与.grad_fn4.4调用.backward()反向传播来完成所有梯度计算这是《动手学深度学习

三耳01·2022-03-24 07:43

动手学深度学习——自动求导|CSDN创作打卡

自动求导一、计算图二、构造三、自动求导代码使用一、计算图1.正向2.反向3.复杂度正向和反向的计算复杂度都是O（n）。因为计算梯度都需要遍历一遍图。

caroline~按·2022-03-24 07:13

李沐动手学深度学习-07自动求导

07自动求导对于矩阵的求导可以使用函数自动实现，但是还是需要学习一下具体的过程。

Allure丶憨憨·2022-03-24 07:41

【动手学深度学习】00-矩阵求导和自动求导

1.矩阵求导1.1标量导数（高中知识）都是高中的知识1.2亚导数将导数拓展到不可导的情况1.3梯度将导数扩展到向量1.3.1∂y/∂x\partialy/\partial\mathbf{x}∂y/∂x底部是向量

zhaoylai·2022-03-24 07:10

OpenCV图像处理技术之图像梯度与Canny边缘检测

任务一：Sobel算子dst=cv2.Sobel（src,ddepth,dx,dy[,ksize[,scale[,delta[,borderType]]]]dx代表x方向上的求导阶数dy代表y方向上

WYOLO·2022-03-24 07:38

动手学深度学习pytorch学习笔记

2.3自动求梯度不允许Tensor对Tensor求导，只允许标量Scalar对张量Tensor求导，求导结果是和自变量同型的Tensor。

UHL1107·2022-03-24 07:07

自动求导动手学深度学习 pytorch

例子：importtorchx=torch.arange(4.0)xtensor([0.,1.,2.,3.])x.requires_grad_(True)#x=torch.arange(4.0,requires_grad=True)x.grady=2*torch.dot(x,x)ytensor(28.,grad_fn=)y.backward()x.gradtensor([0.,4.,8.,12.]

AI架构师易筋·2022-03-24 07:03

函数的单调性和曲线的凹凸性

-->单调性知识点概述：单调性改变的点为驻点或是极值点驻点或极值点的求解方法：一阶求导·判断函数单调性的方法有很多，这边推荐定义法和求导法。

THIM·2022-03-23 23:13

7.激励函数(激活函数)

什么是激励函数--常见的激励函数--如何选用激励函数--TensorFlow中激励函数的相关接口汇总--小结什么是激励函数在计算机深度学习时，总会经常遇到一些之前完全没有听说过的词汇，比如激励函数、卷积、池化、交叉熵

TensorFlow开发者·2022-03-23 14:55

Pytorch神经网络实战学习笔记_21 过拟合问题的优化技巧（三）：批量归一化

在训练过程中，会通过优化器的反向求导来优化出合适的r，β值。BN层计算每次输入的均值与方差，并进行移动平

LiBiGor·2022-03-22 17:47

python实现softmax函数、sigmoid函数、 softmax 交叉熵loss函数、sigmoid 交叉熵loss函数

编辑器：jupyternotebookTensorflow2.0计算用了两种方法numpy&tensorflow，建议tensorflowimporttensorflowastfimportnumpyasnp实现softmax函数#npdefsoftmax(x):x_exp=np.exp(x)x_sum=np.sum(x_exp,axis=1,keepdims=True)prob_x=x_exp/

下雨了吗？·2022-03-22 17:46

遗传算法与matlab实现 Genetic Algorithm

其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，不需要确定的规则就能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向。

XieKKK-·2022-03-22 15:27

遗传算法Python代码实现

其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，不需要确定的规则就能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向。

大灰狼学编程·2022-03-22 15:57

Pytorch自动求导函数详解流程以及与TensorFlow搭建网络的对比

一、定义新的自动求导函数在底层，每个原始的自动求导运算实际上是两个在Tensor上运行的函数。其中，forward函数计算从输入Tensor获得的输出Tensors。

·2022-03-22 12:24

矩阵的迹及迹的求导

矩阵的迹的定义：一个$n\timesn$的矩阵A的迹是指A的主对角线上各元素的总和，记作$\operatorname{tr}(A)$。即$\operatorname{tr}(A)=\sum\limits\limits_{i=1}^{n}a_{ii}$定理1:$\operatorname{tr}(AB)=\operatorname{tr}(BA)$证明:$\operatorname{tr}(AB)=

Learner-·2022-03-21 19:00

导入导出笔记-easyExcel初探(表格导入和模板化导出)

前言本文使用的EasyExcelAlibaba和EasyPoiApache技术栈分析EasyExcelDependencyEasyPoiDependency1、需求一：表格化需求导入导出(难度星级：☆)

邱志强·2022-03-20 17:00

Export大数据量导出和打包

项目需求导出生成大批量数据的文件，一个Excel中最多存有五十万条数据，查询多余五十万的数据写多个Excel中。导出完成是生成的多个Excel文件打包压缩成zip，而后更新导出记录中的压缩文件路径。

青衫染红尘·2022-03-18 18:00

keras训练模型时绘出每个epoch的accuracy和loss

keras训练模型时绘出每个epoch的accuracy和loss一、绘制模型训练过程中的accuracy和loss二、绘制训练好的模型测试过程中的accuracy和loss1.交叉熵损失函数2.评估accuracy_score

jarreyer·2022-03-18 07:33

深度学习基于链式法则的反向传播计算图

总结一条规律：反向传播遇到节点（函数关系）时把节点前面那个值看成整体，节点后的值对前值求导即可。一路累乘，遇到加法节点上游等于下游，乘法节点上游乘以相反的下游即可。

daoboker·2022-03-17 07:01

机器学习基础：交叉熵损失（Machine Learning Fundamentals: Cross Entropy Loss）

前言交叉熵损失函数是分类问题里面一个非常常用的函数，本文就其物理意义进行两方面解读，一是从信息论的角度，另一个是从概率密度估计的角度来讲。

我就是王钢蛋·2022-03-16 07:32

损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）

损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）交叉熵函数为在处理分类问题中常用的一种损失函数，其具体公式为：1.交叉熵损失函数由来交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性

误入cv的渣硕一枚~·2022-03-16 07:58

【深度学习】Softmax和交叉熵损失是什么？香农信息量、熵、交叉熵又是什么？

这之前了解一下softmaxsoftmaxsoftmax的一些概念，区别于maxmaxmax，softmaxsoftmaxsoftmax的特点就在于他的softsoftsoft，有点像聚类里的软聚类和硬聚类的区别类似，softmaxsoftmaxsoftmax会给出属于各个类别是概率，而非直接归为某个类别。softmaxsoftmaxsoftmax计算也非常简单，公式如下：Softmaxi=ei∑

聊北辰同学·2022-03-16 07:57

深度学习必须熟悉的损失函数：交叉熵损失函数

望江人工智库深度学习系列文章为什么需要交叉熵代价函数人类却能够根据明显的犯错快速地学习到正确的东西。相反，在我们的错误不是很好地定义的时候，学习的过程会变得更加缓慢。

weixin_34221036·2022-03-16 07:25

交叉熵损失函数公式_详解机器学习中的损失函数之交叉熵

我在看paper的时候发现对于交叉熵的理解又有些遗忘，复习了一下之后，又有了一些新的认识。故写下本文和大家分享。

weixin_39758494·2022-03-16 07:25

深度学习 | 交叉熵损失函数

文章目录CrossEntropyErrorFunction一，信息量二，熵三，相对熵（KL散度）四，交叉熵五，交叉熵损失函数参考CrossEntropyErrorFunction交叉熵损失函数一，信息量信息量

JUST LOVE SMILE·2022-03-16 07:48

深度学习中的优化标准：交叉熵与均方误差

1、《TensorFlow实战Google深度学习框架》——4.2.1经典损失函数（交叉熵、均方误差）这篇文章清晰地讲清楚了深度学习中的两大经典损失函数。

粒米LALA·2022-03-16 07:17

超详细超容易理解经典损失函数：交叉熵（附tensorflow）

每次都是看了就忘，看了就忘，从今天开始，细节开始，推一遍交叉熵。我的第一篇CSDN，献给你们（有错欢迎指出啊）。一.什么是交叉熵交叉熵是一个信息论中的概念，它原来是用来估算平均编码长度的。

君子当自强不息·2022-03-16 07:45

【学习笔记】标签噪声下用于鲁棒性学习的对称交叉熵损失函数

这是一篇ICCV2019的论文，论文地址：ICCV2019OpenAccessRepository(thecvf.com)https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/html/Wang_Symmetric_Cross_Entropy_for_Robust_Learning_With_Noisy_Labels_ICCV_2019_paper.htm

Ace2NoU·2022-03-16 07:35

交叉熵损失理解

刚开始学习神经网络解决分类问题时，对交叉熵损失总是理解起来很模糊，不清楚从何而来，为什么用。网上的讲解大部分只侧重一个角度，看了还是云里雾里。我以至今学习和实践经验，梳理一下个人理解。

不佛·2022-03-16 07:33

详解机器学习损失函数之交叉熵

我在看paper的时候发现对于交叉熵的理解又有些遗忘，复习了一下之后，又有了一些新的认识。故写下本文和大家分享。

TechFlow·2022-03-16 07:00

常用损失函数：交叉熵损失

目录什么是损失函数均方误差与交叉熵为什么要使用交叉熵交叉熵与KL散度之间的关系参考文献什么是损失函数对于损失函数网上已经有充分的解释：“机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为目标函数

愚者吃鱼·2022-03-16 07:58

分类准确率和交叉熵损失的变化关系

目录1.背景2.基本概念2.1准确率2.2交叉熵损失3.两者之间的变化关系4.引用1.背景最近做实验（分类问题）的过程中发现，随着训练集的平均交叉熵损失（AverageCrossEntropy，ACE）

NODIECANFLY·2022-03-16 07:58

Jsper0420·2022-03-16 07:53

Python深度学习基础（二）——反向传递概念透彻解析以及Python手动实现

反向传递概念透彻解析以及Python手动实现前言最简单的反向传递乘法层加法层激活函数的反向传递Relu层Sigmoid层带交叉熵误差的SoftMax层前言我们在感知机中采用了梯度下降的方式实现了参数的优化

艾醒·2022-03-16 07:51

pytorch hook机制

基于Module的hook机制register_forward_hookregitster_backward_hook小结示例代码参考文献前言在理解hook机制之前，首先应该对pytorch张量的自动求导机制有所了解

帅，不止一面·2022-03-15 14:27

YOLOX改进之损失函数修改（上）

文章内容：如何在YOLOX官网代码中修改–置信度预测损失环境：pytorch1.8损失函数修改内容：（1）置信度预测损失更换：二元交叉熵损失替换为FocalLoss或者VariFocalLoss（2）定位损失更换

你的陈某某·2022-03-15 07:30

pytorch神经网络因素预测_实战：使用PyTorch构建神经网络进行房价预测

：lulaoshi.info本文将学习一下如何使用PyTorch创建一个前馈神经网络(或者叫做多层感知机，Multiple-LayerPerceptron，MLP)，文中会使用PyTorch提供的自动求导功能

weixin_39797686·2022-03-15 07:55

pytorch之深度神经网络概念全面整理

1、神经网络训练过程神经网络的训练过程如下：收集数据，整理数据实现神经网络用于拟合目标函数做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数，一般选择既定的损失函数用损失函数值前向输入值求导，再根据导数的反方向去更新网络参数

修罗神天道·2022-03-15 07:19

【神经网络-数据分类】利用卷积神经网络（CNN）对数据进行分类

以下为卷积神经网络数据分类的大致结构，采用Adam作为优化器，交叉熵作为损失函数。

ZhuojunChen·2022-03-14 09:55

PyTorch深度学习实践（三）

文章目录1梯度下降引入2计算图3链式求导4PyTorch中的Tensor4.1代码片段学习5整体代码写在前面：之前学习的都是简单的预测问题，涉及的函数是一维线性函数，在本节内容中，要开始介绍稍微复杂一点的神经网络了

青菊*·2022-03-14 07:36

CS224N刷题——Assignment1.3_word2vec

假设在预测中使用交叉熵损失函数，单词o是预期单词（在one-hot标签向量中的第o个元素是1），推导关于的梯度。提示：使用问题2中的符号会有帮助。例如，让作为每个词的so

韩明宇·2022-03-14 07:27

（tensorflow笔记）神经网络中的一些关键概念（学习率、激活函数、损失函数、欠拟合和过拟合、正则化和优化器）

目录1.神经网络复杂度空间复杂度时间复杂度2.学习率策略指数衰减学习率分段常数衰减3.激活函数sigmoidtanhReLULeakyReLU建议4.损失函数均方误差损失函数交叉熵损失函数自定义损失函数

克里斯大炮·2022-03-14 07:23

Raki的nlp-begginer 提问

都用于分类，logistic是二分类，softmax是多分类，在类别为2时两者等价logisticsigmoid函数的优缺点优点：1.函数取值范围为（0,1）,具有概率意义2.求导简单3.单调递增缺点：

爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:14

拓端tecdat|Python多项式Logistic逻辑回归进行多类别分类和交叉验证准确度箱线图可视化

相反，多项逻辑回归算法是逻辑回归模型的扩展，涉及将损失函数更改为交叉熵损失，并将概率分布预测为多项概率分布，以原生

拓端研究室·2022-03-12 13:31

李宏毅机器学习(2017)学习笔记——5-逻辑回归

目录1.逻辑回归的步骤1.1步骤一：定义函数集合1.2步骤二：函数的好坏1.2.1交叉熵1.2.2为什么不使用MSE1.3找一个最好的函数1.4逻辑回归和线性回归的比较2.生成式与判别式3.多分类4.逻辑回归的局限性补充

xixi_twinkle·2022-03-11 07:16

机器学习笔记——逻辑回归之二分类

4.2似然函数估计/交叉熵损失4.3凸函数优化理论4.4交叉熵损失与平方损失比较一、什么是逻辑回归？逻辑回归（LogisticRegression）。虽然逻辑回归叫回归但却是用

AgentSmart·2022-03-11 07:39

从零实现深度学习框架——处理数据的加载

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·2022-03-11 07:01

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