交叉熵求导

pytorch入门（三）：一些进阶部分的原理和实现

为什么pytorch是动态的简单来说，说因为pytorch传入的参数可以动态修改，我们甚至可以在循环里修改，其次呢就是框架可以自动求导具体是什么原理就不过多介绍了gpu加速mac用户不支持gpu这个东西
笼中小夜莺·2020-11-01 08:22

⭐李宏毅2020作业2---logistic regression

找资料链接理论：线性回归和逻辑回归的对比：第一步：创建一个函数（区别是是否通过sigmoid函数）第二步：创建loss（逻辑回归是通过交叉熵计算）第三步：梯度下降法，找到最小的loss逻辑回归一般采用逻辑回归问题数据预处理
_沐瑶_·2020-10-27 15:06

二元函数对xy同时求导_让向量、矩阵和张量的求导更简洁些吧

本文的主要内容是帮助你学习如何进行向量、矩阵以及高阶张量（三维及以上的数组）的求导。并一步步引导你来进行向量、矩阵和张量的求导。
weixin_39791349·2020-10-23 05:43

深度学习入门-基于python的理论与实现-神经网络的学习

1.1从数据中学习1.1.1数据驱动1.1.2训练数据与测试数据1.1.3损失函数1.1.4均方误差1.1.5交叉熵误差1.1.6mini-batch学习1.1.7mini-batch版交叉熵误差的实现
Nefelibat·2020-10-21 10:04

五分钟搞定人工智能数学之高等数学

大学就学过了，没学过也没关系，现在学也不晚，先了解意义1.导数(derivative)微积分中的基础概念，xxx补习一下就好了常见的导数计算：经常用的常数和幂函数求导2.链式求导：函数是复合函数的时候，
kfyong·2020-10-19 14:56

交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）（原理详解）

那么目标变量只能是1（好瓜）,0（坏瓜）回归：目标变量是连续的，如预测西瓜的含糖率（0.00~1.00）分类主要分为：二分类：如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜多分类：如判断一个西瓜的品种，如黑美人，特小凤，安农二号等而交叉熵损失函数是分类中最常用的损失函数
狂奔的菜鸡·2020-10-19 13:35

【教程】Tensorflow vs PyTorch —— 神经网络的搭建和训练

brownandwhitestripetextileimagefromunsplash.comby@wolfgang_hasselmann上一篇文章，我们用Tensorflow和PyTorch分别完成了函数自动求导以及参数手动和自动优化的任务
Hongtao洪滔·2020-10-14 04:24

Golang中长连接的使用

cannotassignrequestedaddress在查看监控，发现CPU、服务器连接均较高，CPU负载100%、连接数达到7w左右，基本可以判断为连接数过多，本机的端口基本被占满，无法发起新的HTTP请求导致
reaburoa·2020-10-11 17:23

【小白学PyTorch】扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化、正则...

【机器学习炼丹术】的学习笔记分享>扩展之Tensorflow2.0|20TF2的eager模式与求导扩展之Tensorflow2.0|19TF2模型的存储与载入扩展之Tensorflow2.0|18TF2
风度78·2020-10-11 11:00

算法工程狮四、数学基础 数值计算及其他

比较著名的一个例子就是softmax和交叉熵损失函数。交叉熵损失函数在反向传播时涉及$\frac{1}{y}
ManSsssuper·2020-10-10 12:26

算法工程狮四、数学基础 数值计算及其他

比较著名的一个例子就是softmax和交叉熵损失函数。交叉熵损失函数在反向传播时涉及$\frac{1}{y}
ManSsssuper·2020-10-10 11:55

将无线研究从实验室转移到现场

对无线信号的不断增长的需求导致了新信号标准的发展，例如5G。这些新标准所依赖的高频宽带信号远高于通常用于Wi-Fi或3G/4G/LTE的信号。
卫星通信与无线电技术_Hongke·2020-10-10 11:35

2018-06-26 numpy的axis

数组转置分步求导工具HowdoesNumPy'stranspose()methodpermutetheaxesofanarray?
dataTONG·2020-10-10 10:05

Focal Loss理解

2.损失函数形式Focalloss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。
blossom32100·2020-10-09 18:22

1010 一元多项式求导 (25分)

1010一元多项式求导(25分)题目描述：--------------------------------------------------------------------------------
均瑶味动力·2020-10-09 18:23

get/post请求导出文件及各自的优缺点

一、get请求导出文件1、window.open(url)会自动打开一个标签页，下载完后会自动关闭这个标签页。
Liuer_Qin·2020-10-09 16:32

matlab画图与数据处理

);%设置要显示坐标刻度set(gca,'XTickLabel',[0:0.1:1.5]);%给坐标加标签拟合plot(x,y,'*-');%描点连线polyfit(x,y,n);%n阶多项式拟合插值求导
trista_lee·2020-10-09 16:58

一元函数求一阶导

函数求导导数与微分微分：对函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)定义域中的一点x0x_0x0，若存在一个只与x0x_0x0有关，而与Δx\DeltaxΔx无关的数g(x0)g(x_0)g(x0)，使得当
江景页·2020-10-09 13:18

李宏毅机器学习笔记1：Regression

损失函数梯度下降随机初始化起始位w0在w0处对损失函数求导（偏导）w1=w0-学习率*w0处的倒数一直重复计算，直到导数为0，或者达到最大迭代次数。
chairon·2020-10-08 15:20

【神经网络基础】1.神经网络与多层感知机（笔记）

第一个人工神经网络2.4感知机致命缺点3.多层感知机3.1多层感知机的前向传播3.2多层感知机的激活函数4.激活函数5.反向传播5.1计算图5.2梯度下降法5.3学习率6.损失函数6.1两种常见的损失函数6.2交叉熵
尊新必威·2020-10-06 21:21

特殊三角函数求导 和差化积

和差化积公式sinα+sinβ=2sinα+β2cosα−β2sin~α+sin~β=2sin\frac{α+β}{2}cos\frac{α-β}{2}sinα+sinβ=2sin2α+βcos2α−βsinα−sinβ=2scosα+β2sinα−β2sin~α-sin~β=2scos\frac{α+β}{2}sin\frac{α-β}{2}sinα−sinβ=2scos2α+βsin2α−βc
小白b2·2020-10-04 10:10

神经网络中的名词解释：梯度下降、Epoch、Batch_size、迭代

对于向左还是向右移动的问题，我们可以根据数学求导公式来进行判断，即判断曲线还是在绿色点位置是递增还是递减，进而决定点该想哪个方向移动。对于移动多大的距离问题，以下图中绿色和蓝色两个点为例。
Billymeme·2020-10-02 19:50

01-20200930 Sigmoid函数

优点：平滑、易于求导缺点：激活函数计算量大，反向传播时，很容易出现梯度消失的情况，从而无法完成**深层**网络的训练公示：
野山羊骑士·2020-09-30 15:38

四个框架numpy, tensorflow, keras, pytorch分别实现逻辑回归分类算法，实现梯度计算与参数更新

e^{-z}}p=sigmoid(z)=1+e−z1梯度回传公式为：∂p∂z=p(1−p)\frac{\partialp}{\partialz}=p(1-p)∂z∂p=p(1−p)损失函数我们用二分类交叉熵
baoxin1100·2020-09-28 10:42

机器学习之矩阵最小二乘法的理解加应用

机器学习之矩阵最小二乘法的理解加应用矩阵最小二乘法的推导原理矩阵最小二乘法的matlab应用编程矩阵最小二乘法的推导原理设：得到：涉及到矩阵求导利用矩阵求导并利用上述定理，得到在极值点处梯度值为零，得到上述得到的方程组叫做正规方程组
北巷番茄鱼·2020-09-24 11:21

【白夜谈】我差点相信在淘宝上买了房就能回老家结婚

按这个比例求导算一下，60多万一套的别墅应该位于赤峰附近。到北京单程五小时通勤时间，咬咬牙也不是不能接受。虽然睡眠又少了一点，但是至少周末玩VRChat的时候不用把自己拘在椅
游戏研究社·2020-09-22 00:00

数据分析与数据挖掘 - 06线性代数

一导数的意义导数是高等数学中非常重要的知识点，也是人工智能的算法应用中比较常用的一个知识，本节课我们的重点就是学习一下导数和其求导法则。
马一特·2020-09-21 02:00

高考数学压轴题的6大模型/23种考法, 帮你冲刺130＋!

本文目录题型一切线型1.求在某处的切线方程2.求过某点的切线方程3.已知切线方程求参数题型二单调型1.主导函数需“二次求导”型2.主导函数为“一次
高考网·2020-09-21 00:00

深度神经网络DNN（五）——损失函数

文章目录损失函数的概念均方误差交叉熵误差mini-batch学习mini-batch版交叉熵误差损失函数的优点小结损失函数的概念神经网络的学习通过某个指标表示现在的状态。
__EasonWang__·2020-09-20 21:11

oracle修改字段精度

我们在设计数据库时难免会因为最初的需求导致数据库字段的设置不能满足实际的需求，如果我们是在新建之初表内无数据时我们可以直接重新建，但是如果有数据时就难免会遇到一些其他问题，例如我们修改数值型的精度时，如果我们是想将精度调小
正儿八经小骚年·2020-09-17 14:44

线性回归

文章目录1.线性回归1.1模型训练1.11训练数据1.12损失函数1.13优化算法1.2表示方法2.softmax回归2.1回归模型2.2小批量样本分类的矢量计算表达式2.3交叉熵损失函数3.多层感知机
weixin_45138230·2020-09-17 14:02

(待整理)从RNN到LSTM到GRU---crf---bilstm+crf如何命名实体识别的流程

RNN&LSTM简介https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/80548927交叉熵一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉https:
夏普通·2020-09-17 12:55

反向传播算法

这一篇涉及的数学知识比较多，主要涉及的就是一个偏微分链式求导法则。由于理解上可能有偏差，如果阅读上吃力的话也可以粗略的浏览，大概了
leonardohaig·2020-09-17 12:31

pytorch学习笔记3 求导

注：本文是笔者结合自己阅读和使用pytorch的经验，又系统学习了一遍https://github.com/chenyuntc/pytorch-book的过程中，将自己认为有必要掌握和记住的知识整理成的学习笔记，并非系统的教程，主要目的是为了方便自己梳理、记忆知识，以及方便有相同需求的读者查阅某些知识。计算图对于，其计算图表示如下关于计算图，有以下两点：(1)计算图中有两种节点，变量（椭圆形）和操
jijijix·2020-09-17 11:56

一文弄懂神经网络中的反向传播——BackPropagation

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。如果
阿柏川·2020-09-17 11:59

torch-1 tensor & optim

_TensorBase,包括各种操作,TODO:随后看cpp代码__abs__,__iter__之类的内建方法requires_grad属性是否需要求导backward(self,gradient=None
SunStrike·2020-09-17 11:21

pytorch中的损失函数------BCELoss和BCEWithLogitsLoss

首先，BCELoss创建一个标准来度量目标和输出之间的二元交叉熵，即对一个batch里面的数据做二元交叉熵并且求平均。
gz7seven·2020-09-17 10:19

深度学习与计算机视觉系列(5)_反向传播与它的直观理解

而一般直观上理解反向传播算法就是求导的一个链式法则而已。但是偏偏理解这部分和其中的细节对于神经网络的设计和调
iteye_2022·2020-09-17 10:06

java jxl导出数据，单元格加上颜色

某个需求导出的excel数据有等级，需要加上等级颜色颜色转换工具类publicclassColourUtil{/***将颜色编码转为Colour**@paramstrColor颜色编码*@returnColour
王子様~·2020-09-17 06:45

人工智能入门算法自述

已知多组输入输出，1/(1+e^(-ax))=y，误差是cost(h(a,x),y)=-ylog(h(a,x))-(1-y)log(1-h(a,x))注意y只取0或1，然后对一组样例的误差求和再平均，对参数a求导得偏导值
cj1064789374·2020-09-17 06:52

吴恩达深度学习 单隐藏层的2分类神经网络

计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。
flowerfu·2020-09-17 05:55

Softmax函数详解以及求导过程

这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！
安替-AnTi·2020-09-17 05:15

矩阵、向量求导法则

http://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3568922.html复杂矩阵问题求导方法：可以从小到大，从scalar到vector再到matrix。
hongqiang200·2020-09-17 04:54

TensorFlow 2.0深度学习算法实战 第七章 反向传播算法

导数求解实战7.3激活函数导数7.3.1Sigmoid函数导数7.3.2ReLU函数导数7.3.3LeakyReLU函数导数7.3.4Tanh函数梯度7.4损失函数梯度7.4.1均方误差函数梯度7.4.2交叉熵函数梯度
安替-AnTi·2020-09-17 04:40

矩阵和向量求导的公式

https://blog.csdn.net/lirika_777/article/details/79646453https://blog.csdn.net/daaikuaichuan/article/details/80620518?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%81%8F%E5%A
起个名字费劲死了·2020-09-17 04:11

深度学习（三）--卷积

卷积神经网络链式反向梯度传导链式法则:y=f(x),z=g(y)z对x求导，就是z对y，y对x神经网络中链式法则计算顺序从loss向输入传播导数存储每层的倒数结果进行存储，用于下一层导数的计算卷积层什么是卷积层卷积神经网络基本结构有多个卷积核组成每个卷积核同输入数据卷积运算
加油学python·2020-09-17 03:41

机器学习-正规方程的推导过程

通常机器学习教程是这么介绍正规方程的：从求导直接得到向量解，那么正规方程的推导过程是怎样的呢？下面为大家介绍详细的推导步骤：
milkhq·2020-09-17 03:06

干货 ：深入浅出神经网络的改进方法！

本文将着重讲解利用交叉熵代价函数改进神经网络的学习方法。一、交叉熵代价函数大多数人不喜欢被他人指出错误。我以前刚学习弹钢琴不久，就在听众前做了一次首秀。我很紧张，开始时错将
数据分析v·2020-09-17 03:25

image caption笔记（十）：一些实现过程中的小细节

2、交叉熵训练的过程
月半rai·2020-09-17 03:57

AcWing 1010. 拦截导弹（dp与贪心）

dp与贪心解LIS问题1、dp+dpO(n^2)第一问显然每套导弹拦截系统拦截导弹高度为不升子序列，求最长的就好了第二问求导弹拦截系统的个数可以转化为求最长上升子序列长度证明见：Tian-Xing’sblogorzorz1
AARM·2020-09-17 02:30
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