交叉熵求导第76页

美，是要付出代价的——电影《苔丝》

影片最初拍摄完成长达四个多小时，制片人嫌时间太长不利于商业放映，强制要求导演剪掉了一个多小时。可就是这三个多小时

邂逅未来的自己5·2022-02-14 08:56

线性回归2-正交回归(使用点到直线的距离公式)

文章目录另一种推导方法-点到直线的距离公式目标函数推导过程目标函数$\bm{J}_2$对$b$求导：目标函数$\bm{J}_2$对$a$求导：另一种推导方法-点到直线的距离公式从几何意义上理解正交回归，

ningzian·2022-02-14 07:41

信息量、熵和交叉熵

总结信息量利用概率倒数的对数对事件的稀缺性进行衡量熵是一个随机系统信息量的期望交叉熵用于衡量两个概率分布之间的差异信息量：信息量是对事件发生概率的度量，一个事件发生的概率越低，则这个事件包含的信息量越大

JackMeGo·2022-02-13 12:34

6_1-2 多元函数微分学

第一节多元函数的概念、极限与连续略第二节多元函数的偏导数与全微分1、偏导数高阶偏导数连续的二阶混合偏导数与求导次序无关2、全微分

最远的地方00·2022-02-12 23:58

pytorch 损失函数及其应用代码详解

1、criterion=nn.CrossEntropyLoss():交叉熵函数criterion(prediction,lable)分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值

深度学习努力中·2022-02-12 19:36

成长

家人的宠爱，保护，严格要求导致怪异的性格。有时候与世界相处很好，有时候又觉得格格不入。真的不知道要到什么年纪，什么时候才能活明白，看清一切。

折了翅膀的天使·2022-02-12 18:52

机器学习札记（2）：Linux 下安装PyTorch等软件

2、包含自动求导系统的的深度神经网络。PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅

魚晨光·2022-02-12 15:13

一步一步来，一样一样来

在面临选择的时候很多人都想要，舍不得舍弃一部分，但上帝是公平的，其实给予人们的远比我们自己要想象的多，如果一味地索求导致当机。必须要有所舍取。

又五月_·2022-02-12 10:48

胜负55开·2022-02-11 21:12

相对熵和交叉熵及其联系和区别

前提信息指音讯、信息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。获取信息的主要方法是六何法。信息可以减少事件的不确定性。因为信息反映事物内部的属性、状态、结构、相互联系以及与外部环境的互动关系，从而减少事件的不确定。信息的现代定义：信息是物质、能量、讯息及其属性的标示；信息是确定性的增加；信息是事物现象及其属性标识的集合。信息量用于度量事件的不确定性。事件的发生具有不确定性，这种不

凉拌东坡肉·2022-02-11 20:18

字节跳动内部资料泄露？音视频开发教程(附面试题+视频教程),全文共301页，包含50个知识点

伴随着短视频行业的火爆，以及国内5G的普及，基本每个人在空闲刷短视频，国内短视频用户已达8.73亿，巨大的用户需求导致人才市场对音视频开发人才的紧缺，用人薪酬也自然水涨船高。

小涂Ss·2022-02-11 20:25

《机器学习》第一周/第二周

Gradientdescent就是将costfunction对parameter（我们用希腊符号theta表示）求导之后乘以learningrate（我们用希腊字母alpha表示），再用原来parameter

曹志文·2022-02-11 19:42

交叉熵损失函数和focal loss

交叉熵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。是分类问题中经常使用的一种损失函数。

骆旺达·2022-02-11 17:15

【519→学科】科学和技术创新

第一，坚持需求导向和问题导向。需求在问题之前，需求和问题都是现阶段科学和技术创新，国家的动力之源，符合经世致用。第二，整合优化科技资源配置。整合，意味着可以形成集体力量，优化，

Koala谦爸·2022-02-11 07:16

交叉熵损失函数学习笔记

文章目录交叉熵损失函数1信息量2信息熵3相对熵（KL散度）4交叉熵4.1二分类4.2多分类5小结6.参考资料交叉熵损失函数交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用户度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵

healer-c·2022-02-11 07:53

机器学习、深度学习面经（未完待更）

ML、DL面经MLQ.交叉熵公式Q.为什么决策树之前用PCA会好一点Q.如何解决过拟合？（字节）Q.SVM推导Q.SVM如果不用对偶怎么做？

大白羊_Aries·2022-02-11 07:53

一文彻底搞懂信息熵、相对熵、交叉熵和条件熵（含例子）

熵：就是描述信息的不确定的程度，统计学中，对事件的发生情况可以通过概率P定量的描述出来，熵也是一种统计学定量描述，是对信息的不确定程度的描述，这种描述也是通过“概率P”来描述的。对于某个事件的信息熵的计算公式如下：式中X代表事件，事件X的发生存在n中可能性，当我们知道每一种可能性情况下的发生概率值时，就能通过上式子计算得到信息熵值。【例子】序号事件概率p信息量IA电脑正常开机0.7-log(p(A

码农的科研笔记·2022-02-11 07:52

人工智能入门学习笔记（三）(PyTorch)

ArtificialNeuralNetwork-Back-Propagationpass代码、输出结果、结果分析图代码结果输出：结果分析图：知识框架原理概述损失函数MSE(MeanSquareError)均方误差CE(CrossEntropy)交叉熵信息量熵相对熵

Jerome_Fan·2022-02-11 07:51

一文绝对让你完全弄懂信息熵、相对熵、交叉熵的意义《繁凡的深度学习笔记》第 3 章分类问题与信息论基础（中）（DL笔记整理系列）

《繁凡的深度学习笔记》第3章分类问题与信息论基础（中）（逻辑回归、信息论基础、Softmax回归）（DL笔记整理系列）[email protected]://fanfansann.blog.csdn.net/https://github.com/fanfansann/fanfan-deep-learning-note作者：繁凡version1.02022-1-20声明：1）《繁凡的深度学

繁凡さん·2022-02-11 07:43

印象尼泊尔（三）

颖子姐为了让我有字可写，今天特意要求导游带我们去近处的、有意思的地方走走看看。被厚爱和关注着的感觉很幸福！图片发自App这两天住在博卡拉，这里算是尼泊尔第二大城市。

陈玟聿·2022-02-11 06:48

同济高等数学第七版2.1习题精讲（续二）

(1);(2)(3)(4)(5)(6)(7)解：根据幂函数求导公式，为了便于求解如果幂函数形式较为"不同"先将其都改成的多少次幂的形式。(1);(2)(3)(4)(5)(6)(7)

解冒号·2022-02-10 11:56

线性回归的基本概念以及正规方程

三元一次方程2.2.3八元一次方程2.2.4sklearnsklearnsklearn算法使用2.2.5带截距的线性方程2.2.5.1增加截距1212122.2.5.2修改数据XXX2.3矩阵转置公式与求导公

辰chen·2022-02-10 07:10

softmax损失函数-交叉熵

假设=[0，1，0，0]，=[0.3，0.4，0.1，0.2]单个训练样本损失函数(，)=—此损失函数本质上是交叉熵酷文章：交叉熵KL散度（相对熵）说交叉熵之前，先引出KL散度，KL散度用于衡量对于同

madeirak·2022-02-09 21:58

均方差损失函数和交叉熵损失函数的关系

但是它也有一些弊端，本文将重点讨论均方差损失函数存在的问题，并引出交叉熵损失函数。均方差损失函数先回忆一下均

HaloZhang·2022-02-09 14:48

为什么交叉熵和KL散度在作为损失函数时是近似相等的

在本文中，我们将介绍熵、交叉熵和Kullback-LeiblerDivergence[2]的概念，并了解如何将它们近似为相等。

·2022-02-09 11:59

TensorFlow2.0入门到进阶系列——3_TensorFlow基础API

tf.function1.1API列表1.2基础API2自定义损失函数与DenseLayer2.1、自定义损失函数2.2、自定义层次3tf.function函数转换4函数签名（类型）与图结构5、自定义求导

ClFH·2022-02-09 07:28

反向传播算法的矩阵维度分析

在我们学习神经网络的时候,我们为了不断地迭代更新目标函数,我们总是不断地往复更新迭代神经网络中的各个参数和权值,而在实际过程中我们一般都是使用的矩阵向量化的方式去计算量化,但是如果我们能够了解这个矩阵求导的过程的话

云时之间·2022-02-09 05:19

交叉熵损失函数原理详解

交叉熵损失函数原理详解之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，

顾子豪·2022-02-08 21:14

tensorflow--自动求导机制tf.GradientTape

一个上下文管理器（contextmanager）来连接需要计算梯度的函数和变量，方便求解同时也提升效率。举个例子：计算y=x^2在x=3时的导数：importtensorflowastfx=tf.constant(3.0)withtf.GradientTape()asg:g.watch(x)y=x*xdy_dx=g.gradient(y,x)#y’=2*x=2*3=6tf.print(dy_dx)

糯米君_·2022-02-08 10:08

Keras(十一)梯度带(GradientTape)的基本使用方法，与tf.keras结合使用

本文将介绍如下内容：近似求导tf.GradientTape基本使用方法tf.GradientTape与tf.keras结合使用一，近似求导在近似求导中，本质是取求导参数前后的两个偏移量的点，带入函数中，

TFATS·2022-02-08 09:35

EM算法

得计算过程，MLE的目标就是找出一组参数，使得模型产出观察数据的概率最大MLE求解过程：编写似然函数（即联合概率函数）{似然函数：在样本固定的情况下，样本出现的概率与参数θ之间的函数}对似然函数取对数，并整理求导数解似然方程最大后验概率估计

Theodore的技术站·2022-02-07 12:47

笔记一

定义：并且对于之后要用到的我们做一个计算：要记下来：并且有其他的推导：2:函数对矩阵的求导，结果是矩阵定义：列出一些常用的：设：（1

Milkmilkmilk·2022-02-07 11:18

爬虫中requests模块（一）

2.安装pip/pip3installrequests3.发送get请求导入requests模块调用get方法，对目标url发送请求。

黑马蓝汐·2022-02-07 09:24

BiLSTM-Attention文本分类

文本分类实战整体构建首先，我们导入需要的包，包括模型，优化器，梯度求导等，将数据类型全部转化成tensor类型importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nna

小强同学·2022-02-07 07:12

自然语言处理——5.3 语言模型（数据平滑）

基本约束困惑度定义：对于一个平滑的n-gram，其概率为，可以计算句子的概率:假定测试语料由个句子构成,那么整个测试集的概率为：模型对于测试语料的交叉熵：其中，是测试文本的词数。

SpareNoEfforts·2022-02-06 17:44

[损失函数]——交叉熵

在了解交叉熵之前我们需要关于熵的一些基本知识，可以参考我的上一篇博客[1]。1.信息熵信息熵的定义为离散随机事件的出现概率[2]。

一位学有余力的同学·2022-02-06 01:52

Logistic Regression

1.性质：线性分类器（通过的大小以及事先确定的阈值来进行分类）2.模型：3.求导：令，则4.损失函数：假设记，，可合并记为要根据一组数据利用极大似然估计求出参数，则取其对数得5.算法：gradientascent

BernadeWang·2022-02-05 19:28

交叉熵——我们如何评估差异

前言机器学习的本质是信息论。在信息论中，首先我们引入了信息熵的概念。认为一切信息都是一个概率分布。所谓信息熵，就是这段信息的不确定性，即是信息量。如果一段信息，我无论怎么解读都正确，就没有信息量。如果一个信息，我正确解读的概率极低，就包含了极大信息量。这个信息量即是一段信息的不确定性即是“信息熵”。信息熵事件的概率分布和每个事件的信息量构成了一个随机变量，这个随机变量的均值（即期望）就是这个分布产

oceanLong·2022-02-05 05:00

基于python的深度学习框架有_《用Python实现深度学习框架》上市

本书讲解了计算图、自动求导、优化算法等框架核心功能的原理与实现，介绍了逻辑回归、全连接神经网络、FM、Wide&Deep、DeepFM、RNN、CNN等多种典型模型和网络的原理与应用，尤其注重各种模型背后的思想

weixin_39940901·2022-02-04 17:10

详解Softmax及求导过程、Python实现、交叉熵

目录前言一、概率学解释二、Softmax求导1.向量微积分2.Softmax的导数三、Softmax的计算和稳定性1.Python实现Softmax三、Softmax层及其导数四、Softmax和交叉熵损失五

pengyou200902·2022-02-04 16:54

从零实现深度学习框架——神经元与常见激活函数

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·2022-02-04 15:33

rehh：单倍体/单倍型群体间选择信号分析（基于selective sweep）

令红色一行为focus的coreSNP，那么向下数三个位点，计算它们的多样性（类似于交叉熵的

杨康chin·2022-01-22 18:05

深入浅出最优化(8) 拉格朗日乘子法

局部最优解的条件是对x求梯度及对所有求导均为0。下面来讨论不等式和等式同时约束条件下的拉格朗

HarmoniaLeo·2022-01-19 08:47

深入浅出最优化(1) 最优化问题概念与基本知识

我们还记得求一个定义域内连续可微的一元实函数的最小值点的求解方法：求导，寻找导数为0的点，再求二阶导，这些点当中二阶导大于0的点是我们需要的极值点，再将这些极点对应的函数值进

HarmoniaLeo·2022-01-17 23:31

POI导出excel生成图表（折线图、饼图、柱状图）

近期做的需求中有个统计页面，页面中要求导出统计数据时连同图表一起导出到excel中，项目中用到的是阿里的easyExcel，查阅资料后发现easyExcel中没有很好的画图表的解决方案。

枫叶_Maple·2022-01-13 16:24

Bootstrap实战 - 响应式布局

在响应式布局中，要求导航栏能够根据终端屏幕大小显示不同的样式。二、知识点2.1导航栏官方解释：导航条是在您的应用或网站中作为导航页头的响应式基础组件。它们在移动设备上可以折叠（并且可开可关），且在视

·2022-01-12 00:53

机器学习算法系列（三）- 标准线性回归算法（Standard Linear Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：矩阵求导、一丢丢编程知识一、引言前面介绍了两种二元分类算法——感知器算法、口袋算法，这些算法解决的都是分类的问题，但是现实中更多的是例如预测某一地区的房价、银行该给某个人多少额度的信用卡

·2022-01-05 10:36

良心分享！字节跳动大牛最佳整理《音视频精编源码解析》必须人手一份！

前言伴随着短视频行业的火爆，以及国内5G的普及，基本每个人在空闲刷短视频，国内短视频用户已达8.73亿，巨大的用户需求导致人才市场对音视频开发人才的紧缺，用人薪酬也自然水涨船高。

·2021-12-31 16:39

字节跳动内部资料泄露？音视频开发教程(附面试题),全文共301页，包含50个知识点