交叉熵求导

损失函数、最小二乘法、梯度下降法

最小二乘法：基于均方差最小化来进行模型求解的方法称“最小二乘法”，是基于一种求导的方法。梯度下降法：另一种求解模型最优化的方法，该方法采用梯度下降的思想（
了不起的一一·2021-06-07 03:45

Pytorch框架学习（10）——损失函数

损失函数概念损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异在这里插入图片描述损失函数（LossFunction）：代价函数（CostFunction）：目标函数（ObjectiveFunction）：在这里插入图片描述2.交叉熵损失函数
aidanmomo·2021-06-06 03:54

淮河路街道强化四种意识锻造硬实作风

坚持目标导向、需求导向、问题导向、发展导向，对各项工作建立任务分解清单、需求内容清单、问题清单、目标清单，对工作任务进行科学分解，对工作过程进行科学考核，对各项需求进行准确把握，对发
淮河路王丽茵·2021-06-05 15:22

牛顿法、拟牛顿法

牛顿法：根据二阶泰勒展开，用一阶和二阶倒数确定参数迭代步长和方向设初始向量，它在处的泰勒展开如下：，当时注：矩阵求导公式：对上式相对于求导：①因此可以得到处的迭代方程：对应这种形式，步长，方向拟牛顿法：
yi_cloud·2021-06-05 10:14

matlab两节点电力系统潮流计算报告

两节点潮流计算报告，用Newton-Raphson（牛拉法）求解,MATLAB编程；计算过程为求导纳矩阵、节点注入功率、雅克比矩阵函数，然后迭代检验是否满足收敛条件文件：n459.com/file/25127180
小梦唠娱乐·2021-06-05 09:48

神经网络的训练

灰色部分表示没有人为介入训练数据和测试数据使用训练数据进行学习,寻找最优的参数使用测试数据评价模型的实际能力仅用一个数据集去学习和评价参数,容易出现过拟合损失函数神经网络中以某个指标为线索寻找最优权重参数,所用的指标为损失函数均方误差:交叉熵误差
0xFFFFFG·2021-06-05 08:24

深蓝学院-多传感器融合定位第五章作业

**1.不需要转台标定方法推导加速度计对应残差对加速度内参的雅克比2.使用自动求导完成标定3.使用解析式求导完成标定**1.雅克比推导2.使用自动求导完成标定修改三处TODOCalibratedTriad_calib_triad
Hardworkqiu·2021-06-04 18:42

损失函数（1）：交叉熵

1、自信息  定义：由克劳德·香农提出，是与概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。用信息的单位表示，例如bit（以2为底）、nat（以e为底）或者hart（以10为底），使用哪个单位取决于在计算中使用的对数的底。（信息的编码长度）  假设一个随机变量X取值为x的几率为p(x)，则它的自信息公式为：[图片上传失败...(image-3c2241-1527671842491)]&s
brucep3·2021-06-04 06:56

【TensorFlow2】自定义函数 & 自动求导

TensorFlow2.0对自定义函数自动求导%Author:XuYihang本段代码实现了自定义函数f对x的求导，f是二范数形式，也是标量，x是列向量，在机器学习中是比较常见的求导形式：#初始化参数z
Hennyxu·2021-06-04 04:26

都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧？（三）-- 损失函数篇

书接上文，该篇文章来给大家介绍“选择对象的标准”--损失函数，损失函数种类繁多，各式各样，不仅包括单损失函数，而且也包括多损失函数，但是最常使用的还是经典的均方误差损失函数和交叉熵损失函数，所以本篇文章重点介绍这两种损失函数
奋斗丶·2021-05-30 13:25

MIT公开课-神经网络，反向传播

神经网络，反向传播我们这里可以对sigmoid函数求导，求导之后我们可以得到f’(x)=f(x)(1-f(x)),对于这种形式我们可以发现这个公式是很简单的，我们可以根据这个公式得出一个结论输出p对wn
Nefelibat·2021-05-26 17:51

TensorFlow的自动求导原理分析

原理：TensorFlow使用的求导方法称为自动微分（AutomaticDifferentiation），它既不是符号求导也不是数值求导，而类似于将两者结合的产物。
·2021-05-26 13:47

pytorch 实现二分类交叉熵逆样本频率权重

通常，由于类别不均衡，需要使用weightedcrossentropyloss平衡。definverse_freq(label):"""输入label[N,1,H,W],1是channel数目"""den=label.sum()#0_,_,h,w=label.shapenum=h*walpha=den/num#0returntorch.tensor([alpha,1-alpha]).cuda()#
·2021-05-24 12:17

基于KL散度、JS散度以及交叉熵的对比

KL散度、JS散度和交叉熵三者都是用来衡量两个概率分布之间的差异性的指标。不同之处在于它们的数学表达。对于概率分布P(x)和Q(x)1）KL散度（Kullback–Leiblerdive
·2021-05-24 10:39

解决pytorch中的kl divergence计算问题

KLdivergencedifferentresultsfromtf，kldivergence在TensorFlow中和pytorch中计算结果不同，平时没有注意到，记录下一篇关于KL散度、JS散度以及交叉熵对比的文章
·2021-05-24 10:06

pytorch交叉熵损失函数的weight参数的使用

首先必须将权重也转为Tensor的cuda格式；然后将该class_weight作为交叉熵函数对应参数的输入值。
·2021-05-24 09:08

信息熵，KL散度，交叉熵

#信息熵，KL散度，交叉熵>**写在前面**>KL散度只是作为距离度量的一种“不完美”的手段，其被提出的出发点不是为了距离度量##信息熵信息熵是==系统信息含量的量化指标==。
czhccc·2021-05-23 14:03

生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建

生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建自回归模型（Autoregressivemodels）简介PixelRNN使用TensorFlow2构建PixelCNN模型输入和标签掩膜实现自定义层网络架构交叉熵损失采样生成图片完整代码自回归模型
盼小辉丶·2021-05-21 14:12

2018-02-17 神经网络基础（二）

计算图和计算图的导数计算前向传播计算出神经网络的输出反向传播计算梯度或导数logistic回归中的梯度下降(单个样本实例)思路：求dw,用链式法则求导，具体实例如下：屏幕快照2018-02-17下午10.11.17
瑶瑶_2930·2021-05-20 13:41

表达需求是爱自己的体现

几年前朋友说因为我不敢表达自己的想法和要求导致。我的想法很简单，只要我努力工作，领导会看到我的付出，自然会提拔我。我是个不敢表达需求的人，或者说我没有自己的需求。我乐于助人，为他人的事情去求人帮忙。
漂亮的花·2021-05-19 21:07

白云区今年力争新增 28家高新技术企业

今年以来，白云区坚持需求导向抓创新、聚焦产业抓创新、聚焦人才抓创新，突出企业的创新主体地位，深化政企互动，促进技术创新要素向企业集聚，结合辖区实际建立了白云区技术创新体系培育名单，支持指导纳入名单的企业积极申报国家级省级企业技术中
贵阳晚报·2021-05-19 19:50

PyTorch 自动求导机制【附示例代码】

Pytorch自动求导机制文章目录Pytorch自动求导机制1.简单的自动求导（输出是1维）2.多维数组的自动求导（输出是多维）3.多次自动求导自动求导是PyTorch中非常重要的特性，能够让我们避免手动去计算非常复杂的导数
qq_39809262·2021-05-19 18:44

白云区今年力争新增 28家高新技术企业

今年以来，白云区坚持需求导向抓创新、聚焦产业抓创新、聚焦人才抓创新，突出企业的创新主体地位，深化政企互动，促进技术创新要素向企业集聚，结合辖区实际建立了白云区技术创新体系培育名单，支持指导纳入名单的企业积极申报国家级省级企业技术中
贵阳晚报·2021-05-19 18:45

白云区今年力争新增 28家高新技术企业

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贵阳晚报·2021-05-19 17:09

白云区今年力争新增 28家高新技术企业

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贵阳晚报·2021-05-19 15:16

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贵阳晚报·2021-05-19 14:42

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贵阳晚报·2021-05-19 13:08

白云区今年力争新增 28家高新技术企业

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贵阳晚报·2021-05-19 12:04

白云区今年力争新增 28家高新技术企业

今年以来，白云区坚持需求导向抓创新、聚焦产业抓创新、聚焦人才抓创新，突出企业的创新主体地位，深化政企互动，促进技术创新要素向企业集聚，结合辖区实际建立了白云区技术创新体系培育名单，支持指导纳入名单的企业积极申报国家级省级企业技术中
贵阳晚报·2021-05-19 11:31

【图像分割】基于matalb灰狼算法最小交叉熵多阈值图像分割【含Matlab源码 903期】

一、简介1前言：灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。2算法原理：灰狼隶属于群居生活的犬科动物，且处于
紫极神光（Q1564658423）·2021-05-18 23:34

【机器学习】交叉熵做损失函数 BCE loss

参考文章:为什么用交叉熵做损失函数详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵这边做摘抄目录1.信息熵2.相对熵(KL散度)3.交叉熵使用交叉熵的原因1.信息熵信息熵是消除不确定性所需信息量的度量。
chentao326·2021-05-18 23:43

架构漫谈（四）：如何做好架构之架构切分

很多时候问题的产生都是因为沟通的误解，或者主观上有很多不必要的利益诉求导致的。但是总还有一部分确实是有问题的，需要做调整，那么就必须要有所动作，做相应的调整。这个调整就是架构的切分。
张璠·2021-05-18 00:34

机器学习数学知识补充之矩阵求导

一、向量函数和矩阵求导初印象1.1标量函数输出为标量的函数例如：：输入：，输出：：输入向量：，输出：1.2向量函数输出为向量（矩阵）的函数例如：：输入：，输出：：输入：，输出：：输入：，输出：1.3总结输入
哈哈哈捧场王·2021-05-17 16:17

交叉熵反向传播推导及pytorch实现

本文主要参考反向传播之一：softmax函数，添加相应的pytorch的实现softmax函数定义及简单实现记输入为，标签为,通过softmax之后的输出为，则：其中，pytorch库函数和手动实现：defseed_torch(seed=1234):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)
习惯了千姿百态·2021-05-17 11:33

亲手实现决策树（一）

1.整体思路准备函数依据某个feature对数据进行分割为set_1,set_2-->divide_set分别对set_1,set_2的分类结果进行统计-->unique_count根据统计的结果计算交叉熵
海街diary·2021-05-17 02:14

Tensorflow如何对VGG19做L2正则化

出现loss除了迭代的第一个值，其余输出均是0.693174百度解决方法，发现需要在全连接层的权重加权重衰减（l2正则化）在把权重衰减loss和交叉熵loss添加到总loss里。
小王子威威·2021-05-17 01:31

机器学习问题及分析笔记

最小平方差代价函数+梯度下降公式（单变量线性回归）对偏导数进行求导（
单名一个冲·2021-05-16 14:52

90-4-38...联盟

2018起始，我就清晰的给自己规划了未来，客户市场需求导向结合个人专家技能的加强。今天签了一个标的蛮大的单子，如果思维和方式不改变，也就没有这个案子的成交。
胡永群·2021-05-16 08:02

MNIST手写识别笔记（二）

解决办法采用交叉信息熵损失函数，在求导的过程中可以约掉s函数对z的偏倒，即不需要乘以一个输出层S函数对节点带权
Kean_L_C·2021-05-16 05:07

Coursera机器学习笔记1

线性回归&梯度下降算法线性回归问题：image1.png梯度下降：image2.png梯度可以看做是导数，我们想要求目标函数的最小值，转化成求导数最
los_pollos·2021-05-15 22:01

如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法

即在红色点上的倒数就约等于两点在横方向上的差除以两点在纵方向上的差当在高维想对θ\thetaθ求导时，先对θ0\theta_{0}θ0求导，同理对θ1\theta_{1}θ1、θ2\theta_{2}θ2
Bonjour_Yvonne·2021-05-15 16:47

多标签和多分类，别再分不清了

目录第一节什么是多标签和多分类第二节什么时候用多标签和多分类第三节多分类怎么做第四节多标签怎么做第五节交叉熵（5.1）什么是交叉熵？
Aoulun·2021-05-14 20:07

昆明市仵云霞心理健康教育名师工作室‘自助为主，需求导向’心理健康教育课堂模式探索活动简讯

11月24日，由昆明市仵云霞心理健康教育名师工作室举办的‘自助为主，需求导向’心理健康教育课堂模式探索——教师团体辅导体验活动在昆明师专附中举行。
15351bce75ae·2021-05-14 10:22

梯度下降算法

在梯度下降算法里，最重要的公式是：视频里直接给出了下面的解，求导数的过程没有详细说明，我自己参照课本，写出了求导的详细过程。
偶是星爷·2021-05-14 10:49

Retrofit源码分析

RetrofitRetrofit发起一个简单地网络请求导入retrofitcompile'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.3.0'compile'com.squareup.retrofit2
Edmond_33·2021-05-14 08:07

Automatic differentiation package - torch.autograd

torch.autograd提供了类和函数用来对任意标量函数进行求导。要想使用自动求导，只需要对已有的代码进行微小的改变。只需要将所有的tensor包含进Variable对象中即可。
此番风景·2021-05-13 12:45

pytorch-autograde-计算图的特点说明

在反向传播过程中，autograd沿着这个图从当前变量（根节点\textbf{z}z）溯源，可以利用链式求导法则
·2021-05-13 09:37

YOLO v4常见的非线性激活函数详解

Mish其中LeakyReLU,PReLU难以训练，ReLU6转为量化网络设计激活函数使用过程图：一、饱和激活函数1.1、Sigmoid函数表达式：Sigmoid函数图像及其导数图像：优点：是一个便于求导的平滑函数
·2021-05-12 12:26

pytorch 中autograd.grad()函数的用法说明

我们在用神经网络求解PDE时，经常要用到输出值对输入变量（不是Weights和Biases）求导；在训练WGAN-GP时，也会用到网络对输入变量的求导。
·2021-05-12 12:20

聊聊PyTorch中eval和no_grad的关系

torch.no_grad()则是告知自动求导引擎不要进行求导操作。这个操作的意义在于加速计算、节约内存。但是由于没有gradient，也就没有办法进行bac
·2021-05-12 10:32
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