交叉熵求导第9页

【深度学习笔记】6.循环神经网络

下面这个计算图表示复合函数关于计算图的求导，我们可以用链式法则表示，有下面两种情况。情况1情况2[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SUose3jf-16

不休的turkeymz·2023-11-21 02:08

2020-02-15

线性回归笔记requires_grad和backward参见https://www.cnblogs.com/kevin-red-heart/p/11340944.html所有tensor都有的属性.意为自动求导注意点

柠檬酸的很·2023-11-20 22:10

neighbour table overflow-sysctl.conf tunning(太多arp请求导致arp表溢出而不响应)

Ifyouhaveabignetworkwithhundredsofhosts,youcanexpect"Neighbourtableoverflow"errorwhichoccursinlargenetworkswhentherearetoomanyARPrequestswhichtheserverisnotabletoreply.Forexampleyou’reusingserverasaDH

robot_test_boy·2023-11-20 18:03

PyTorch学习笔记

对于其他的张量，请查看方法tolist().该操作是不可微分的,即不可求导.

Junoxiang·2023-11-20 17:47

PAT乙级 1010 一元多项式求导 C++

PAT乙级1010一元多项式求导(25分)题目网站设计函数求一元多项式的导数。（注：注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn−1。）

JlexZzzz·2023-11-20 14:55

机器学习二元分类 & 二元交叉熵 & 二元分类例子

二元交叉熵损失函数深度学习中的二元分类损失函数通常采用二元交叉熵（BinaryCross-Entropy）作为损失函数。

computer_vision_chen·2023-11-20 12:00

EM 算法——理论篇

最大似然函数估计值的一般步骤写出似然函数对似然函数取对数，并整理求导数，令导数为0，得到似然方程解似然方程，得到的参数即为所求问题image.pngEM算法的思路：EM算法首先会固定其中的第一个参数，然后使用

dreampai·2023-11-20 12:03

系统学习python-1.1什么是计算机

什么求导啊，取极值，矩阵啊，光听概念就觉得很复杂。历史上，我们发明了很多数据计算方法：手指计数石块计数结绳计数珠算计算尺手摇计算机计算机一开始就是也是为了解决计算问题而发明的

阿达老师·2023-11-20 07:28

Springboot框架中使用 Redis + Lua 脚本进行限流功能

在Web应用中，限流通常用于控制接口请求的频率，防止过多的请求导致系统负载过大或者防止恶意攻击。什么是限流？限流是一种通过限制请求的速率或数量，以防止系统被过度使用或滥用的策略。

qq_30895747·2023-11-20 07:20

第四章深度学习中的损失函数(工具)

概述官网：torch.nn-PyTorch中文文档(pytorch-cn.readthedocs.io)损失函数torch.nn用途特点应用场景交叉熵损失CrossEntropyLoss多分类问题当模型对真实类别的预测概率低时

小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:19

神经网络反向传播的数学原理

首先，反向传播的数学原理是“求导的链式法则”:设f和g为x的可导函数，则。

金戈鐡馬·2023-11-19 19:11

【论文阅读笔记】Supervised Contrastive Learning

【论文阅读笔记】SupervisedContrastiveLearning摘要自监督批次对比方法扩展到完全监督的环境中，以有效利用标签信息提出两种监督对比损失的可能版本介绍交叉熵损失函数的不足之处，对噪声标签的不鲁棒性和可能导致交叉的边际

luzhoushili·2023-11-19 09:12

动手学深度学习——矩阵求导之矩阵的迹和微分

（全）微分的法则三、矩阵的微分1.矩阵微分的实质2.矩阵微分的意义3.矩阵微分的法则4.矩阵微分的常用公式四、矩阵求导实例1.迹在微分中的应用2.利用微分求导本篇博客总结自知乎文章：矩阵求导公式的数学推导

时生丶·2023-11-19 05:27

使用requests库进行网络爬虫：IP请求错误的解决方法

减少请求频率3、使用UserAgent模拟浏览器行为4、使用Cookies四、注意事项五、使用代理池六、总结引言在利用Python的requests库进行网络爬虫操作时，我们有时会遇到由于频繁的HTTP请求导致的

小小卡拉眯·2023-11-18 22:45

Asp.NET Core 限流控制-AspNetCoreRateLimit

避免因客户端频繁的请求导致服务器的压力。

zhanglong_longlong·2023-11-16 12:57

APUS与深圳大学大数据国家工程实验室联合训练开源中文大模型

此次合作将进一步推动AI技术创新与国内场景应用深化融合，技术供给与需求导

商业资讯汇·2023-11-15 22:03

计算损失函数C语言,EAST 算法超详细源码解析（四）、损失函数

分类损失对于分类损失，最自然想到的就是交叉熵。在这里，由于在文本框外的点会占多数，即负样本比例较大，因此，可采用类别平衡的交叉熵损失。类别平衡的交叉熵损失在代码实现中，

途大帅·2023-11-15 18:54

技术抽丝剥茧｜为什么 Redis 内部使用不同编码？

某个周末的晚上突然收到一波耗时上升报警，仔细一看报警消息，原来是出现了慢查请求导致集群耗时大幅上升，此时业务同学也收到上游服务受影响报警。

滴滴技术·2023-11-15 11:07

3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统

目录1.公式推导2.GNSS+IMU+Odom融合定位3.利用数值求导工具，验证本书实验中的雅可比矩阵的正确性4.也欢迎大家来我公众号读书--“过千帆”1.公式推导2.GNSS+IMU+Odom融合定位程序实现以及运行效果

宛如新生·2023-11-15 02:18

5个用于地理空间数据分析的Python包

不断增长的需求导致Python包在各种地理数据分析要求上的使用增加，例如分析气候模式、研究城市发展或跟踪疾病传播等，评估和选择具有快速处理、修改和可视化能力的正确工具对于有效分析和可视化地理空间数据至关重要

python慕遥·2023-11-14 23:36

python编程求导数_SciPy函数求导数

17.SciPy求函数的导数在SciPy里提供了很多的方法函数可以实现对某函数进行求导和求积分的操作。SciPy的求导相对简单也容易理解。

weixin_39733943·2023-11-14 20:16

MATLAB求正态分布逆函数导数

首先MATLAB求导数很简单symsxyy=x^2;diff(y)运行结果：ans=2*x求一点处的导数也很简单：subs(diff(y),1)运行结果：ans=2今天要求正态分布反函数的导数，按上述求

hellobigorange·2023-11-14 20:41

深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别计算机竞赛

具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵

Mr.D学长·2023-11-14 20:11

第二章导数与微分

导数与微分的基本概念求导公式与法则题型型一关于定义的问题型二显函数求导型三隐函数求导型四参数方程确定的函数的导数型五分段函数求导型六高阶导数导数与微分的基本概念点：极限存在，称为可导空：倒数第二行那个说明极限存在

sher lock·2023-11-14 15:23

【考研数学】第二章导数与微分

文章目录定义求导工具（一）求导公式（二）四则（三）复合（四）反函数导数定义求导工具（一）求导公式（二）四则（三）复合（四）反函数导数

联系丝信·2023-11-14 15:23

第二章导数与微分思维导图_02第二章导数与微分

2、熟练掌握导数的四则运算法则和复合函数的求导法则，熟练掌握基本初等函数的导数公式，了解微分的四则运算法则和一阶微分形式的不变性，会求函数的微分。3、了解高阶

上世是朵花·2023-11-14 15:51

【武忠祥高等数学基础课笔记】第二章导数与微分

目录一.考试内容概要导数与微分的概念导数公式与求导法则高阶导数二.常考题型与典型例题1.导数定义2.复合函数、隐函数、参数方程求导3.高阶导数4.导数应用一.考试内容概要导数与微分的概念导数公式与求导法则高阶导数二

YY的上上签·2023-11-14 15:20

第二章 (导数与微分)

路程与时间关系函数求导（或者叫导函数）—————求导—————>就是vt关系的导数求导得到=》导函数导函数积分得到原函数你一开始速度为0，然后速度不断地加快，这里假设你的速度是匀速增加的，并假设你从0m

顿悟树下你和我·2023-11-14 15:15

数据结构单链表——一元多项式求导（C语言版）

最近在复习《数据结构》这门课，光看书本不练不行。所以我找到了学校的OJ平台，选择了一些难度不大的题来巩固知识。寒假要努力学习，加油23考研人。#include#include//定义链表结点typedefstructLNode{intxishu;intzhishu;LNode*next;}LNode,*LinkedList;//初始化链表voidInitList(LinkedList&L){L=(

LANGZHIZHEN·2023-11-14 13:14

Pytorch使用多层感知机完成MNIST手写数字识别（更新：LeNet实现Fashion-MNIST手写数字识别）

综述数据集：MNIST手写数字数据集网络架构：定义了一个三层的一个感知机，其中输入层有28*28个结点，输出层有9个结点，隐藏层为512个神经元（模型中隐藏层的个数不用太多就可以）损失函数：使用的是交叉熵损失函数优化器

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:13

矩阵求导总结

矩阵求导总结参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748一、标量对矩阵求导术首先，标量fff对矩阵X\mathbf{X}X的导数，定义为：∂f∂X=[∂f∂Xij

孤嶋·2023-11-14 03:25

【深度学习】手写神经网络模型保存

开始上篇写了如何手写神经网络，现在有如下三大需求：利用GPU加速，自动求导，保存读取模型。这里主要讲讲保存读取模型。GPU加速可以用基于mxnet进行运算的minpy,或者是CuPy。

喵喵锤锤你小可爱·2023-11-13 23:55

Torch-张量

参考链接data:被包装的Tensorgrad_fn:创建Tensor所使用的Function，是自动求导的关键，因为根据所记录的函数才能计算出导数requires_grad:指示是否需要梯度，并不是所有

6小贱·2023-11-13 16:22

为什么使用交叉熵作为损失函数

为什么使用交叉熵作为损失函数为什么交叉熵可以作为损失函数交叉熵损失函数的数学原理为什么在分类问题中一般使用交叉熵而不使用均方误差总结参考资料之前在学习分类问题是，突然有个疑问，为什么损失函数变成使用交叉熵了

zju_huster·2023-11-13 13:06

为什么要用“交叉熵”做损失函数

今天看一个在深度学习中很枯燥但很重要的概念——交叉熵损失函数。

董董灿是个攻城狮·2023-11-13 13:32

阿里出品Excel工具EasyExcel使用小结

前提#笔者做小数据和零号提数工具人已经有一段时间，服务的对象是运营和商务的大佬，一般要求导出的数据是Excel文件，考虑到初创团队机器资源十分有限的前提下，选用了阿里出品的Excel工具EasyExcel

Java5658·2023-11-13 02:53

PyTorch技术和深度学习——三、深度学习快速入门

文章目录1.线性回归1）介绍2）加载自由泳冠军数据集3）从0开始实现线性回归模型4）使用自动求导训练线性回归模型5）使用优化器训练线性回归模型2.使用torch.nn模块构建线性回归模型1）使用torch.nn.Linear

千里之行起于足下·2023-11-13 00:19

牛顿迭代法及其实际应用（附C++代码）

取其线性部分作为非线性方程=0的近似方程设，则解为：再把在附近展开Tayor级数，取其线性部分作为=0的近似方程，若，则有：如此可以推导出Newton法：实际应用举例为了更好理解牛顿迭代法，利用求解方程根进行举例求导方程为

永恒有多远·2023-11-12 21:28

数据结构与算法-5基于链表的两个一元多项式的基本运算

Description给定两个一元多项式A(x)与B(x)，利用链表表示A(x)与B(x)，实现A(x)与B(x)的加法、减法、乘法和求导运算。Input输入多组数据，总计n*(a+b+2)+1行。

jialChen·2023-11-12 20:26

最小二乘法（Least square method）

最小二乘法是在线性回归模型最小化均方误差时使用，其实就是对误差函数求导数，然后让其等于0，然后解出使得误差最小。本篇文章讲解最小二乘法。首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。

Tonywu2018·2023-11-12 12:50

3.28每日一题（微分方程的计算）

注：1、题目中的变上限x在被积函数中，所以不能直接求导，需要先将等式拆分2、拆完求导的时候，注意x的平方和定积分是乘法求导的法则，容易忽略3、两边求导后还有变上限积分存在，此时用莱布尼兹公式：F(x)-

今天会营业·2023-11-12 07:42

二元函数连续与偏导数存在的关系_偏导数存在(二元函数连续性怎么判断)

y，因此.这类问题一般都是证明在某点处偏导数存在，注意这时切记不能使用求导公式，以一元函数为例，这是因为用求导公式计算出来的导函数f'(x)往往含有间断点，在间断点x0.对于z=f(x,y)求x的偏导数

weixin_39977642·2023-11-12 04:57

积分上限函数

积分上限函数求导法则复合函数链式求导法则例题1二阶可导，,求上下都趋于0可使用洛必达法则利用积分

sun_weitao·2023-11-12 04:56

数学分析反函数存在性定理，连续性定理与求导定理

反函数存在性定理若函数y=f(x),x∈Df是严格单调增加（减少）的，则存在它的反函数x=f−1(y):Rf→X，并且f−1(y)也是严格单调增加（减少）的。证明：不妨设y=f(x),x∈Df严格单调增加，可知∀x1,x2∈Df,x1x2⇒y1=f(x1)>f(x2)=y2，因此f−1(y)也是严格单调增加（减少）的。反函数连续性定理设函数y=f(x)在闭区间[a,b]上连续且严格单调增加，f(a

jiongjiongai·2023-11-12 04:23

高等数学宋浩笔记二

导数导函数是一个重要的函数，它赋予了函数全新的意义根据定义去计算一个函数的导函数只有函数在每个点左右导数存在且相等时该函数可导导函数的几何意义：对一个点求导相当于求在函数图像上这个点的切线斜率几个重要三角函数的导数如何对反函数求导实际上一个函数的反函数的导数相当于导数切线斜率的余角的正切值对于一些函数的求导的简易过程微分即为微商其中表达式中的

hellobroder·2023-11-11 19:35

【pytorch】二元交叉熵损失函数 nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()

torch.nn.BCEWithLogitsLoss()与nn.BCELoss()的区别5、torch.nn.BCELoss()函数6、torch.nn.BCEWithLogitsLoss()函数1、nn.BCELossnn.BCELoss()是二元交叉熵损失函数

Enzo 想砸电脑·2023-11-11 17:11

详细介绍二元交叉熵损失函数，计算过程及优缺点

二元交叉熵损失函数是一种常用的机器学习损失函数，它可以用来衡量训练模型的预测准确性。它通过计算真实标签与预测标签之间的差异来衡量模型的预测准确性。

滚菩提哦呢·2023-11-11 17:10

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

假设函数：更为一般的表达式：（1）似然函数：（2）对数似然函数：如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择最小化负的对数似然函数（3）对J(w)求极小值，对求导（4）上述中表示第i个样本的第

weixin_30279671·2023-11-11 17:39

对知识蒸馏的一些理解

软损失softloss就是拿教师模型在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签和学生模型也在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签的交叉熵损失；硬损失hardloss顾名思义就是很硬和，不太软柔放松，就是直接在蒸馏温度为

重剑DS·2023-11-11 17:38

二元交叉熵(Binaty Cross Entropy)BCE Loss

这是一个二分类问题中常用的Loss损失函数，用来评判一个二分类模型预测结果的好坏程度：y_i是标签1或0，p(y_i)可以理解为对应真实标签y_i的预测标签值。loss越小，则表示预测标签与真实标签越接近；反之loss越大。

森林木有熊·2023-11-11 17:07

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