Softmax微分第5页

pytorch安装(CPU和GPU)，以及简单的API

通过自动微分机制，来让神

圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

线性代数----------学习记录

线性代数发展历程（1）线性方程组：例如二元一次方程组；（2）行列式：determinant,克莱默，莱布尼兹；（3）矩阵：方程个数与未知数的个数可以不相等；（4）线性空间，线性映射：微分方程&积分方程（

阑梦清川·2024-01-28 01:00

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导前情提要交叉熵损失函数对Softmax函数求导对交叉熵损失函数求导前情提要在做单分类的时候，一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器，输出在每个标签上的

征途黯然.·2024-01-27 20:11

笔记：伯格斯方程

伯格斯方程(Burgersequation)是一个模拟冲击波的传播和反射的非线性偏微分方程。求解不粘：粘性别人的程序

piupiu33·2024-01-27 16:12

言谈举止微分享：

“信心是错失恐惧症的最好解药，那种一种‘无论做何选择，都有信心过好自己’的感觉。”——《错失恐惧》世界那么大，风景是看不完的，路也是走不完的。弱水三千，只取一瓢，是一种笃定，更是一种智慧。人生一世，正是因为有了无数的错过，才凸显出你所拥有的东西的珍贵。早安~#言谈举止##礼仪培训师##礼仪培训##商务礼仪#

翟夏妍形象礼仪培训师·2024-01-27 15:23

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是SquareError:5.Multi-classClassification5.1用softmax

闻.铃·2024-01-27 14:22

深度学习入门笔记（7）—— Multinomial Logistic Regression / Softmax Regression

读取图像之后，就能看到一个只有单通道的（灰度）图像，实际上就是一行行像素值的组合，用于SoftmaxRegression时输入得是一个向量，所以要将一行行的像素进行拼接，成为一个长的向量。同时，将

cnhwl·2024-01-27 14:20

常微分-----一阶非线性微分方程

一阶非线性微分方程可分方程(SeparableEquation)可分方程一般都有如下形式x′(t)=h(t)g(x)x'(t)=h(t)g(x)x′(t)=h(t)g(x)且有h(t)是连续的，g(x)

江江江江江江江江江·2024-01-27 11:37

【python】自动微分的一个例子

一、例子importtorchx=torch.arange(4.0)x.requires_grad_(True)y=2*torch.dot(x,x)print(y)y.backward()x.grad==4*xprint(x.grad)二、解读1.importtorch这一行导入了PyTorch库。PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。2.x=torch.a

尘中928·2024-01-27 11:23

互联网加竞赛基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

Mr.D学长·2024-01-27 09:25

SIFT特征提取及其opencv实现

通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。关键点定位：在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。

小方爱自律·2024-01-27 07:29

2022-01-06

这是我在思考，我读到的，和积微分享的区别很大。怎们只能看到书中的一点点的影子。刚开始阅读，理解能力都觉得好差，都不知道在说什么，更是无

远方_ed5a·2024-01-27 07:22

【数模百科】一文讲清楚灰色预测模型GM（2，1）的原理（附python代码）

和灰色预测模型的基础知识【数模百科】一篇文章讲清楚灰色预测模型GM（1，1）附python代码-CSDN博客你已经了解了GM(1,1)模型，它是用来处理和预测只有一个因素（变量）随时间变化情况的模型，而且它是基于一阶微分

小树modelwiki·2024-01-27 03:29

数模百科】一篇文章讲清楚灰色预测模型GM（1，n）附python代码

说到GM（1，n）模型，这里面的“1”表示模型中只有一个微分方程，而“n”则说明有n个变量参与进来。与我们之前了解的GM（1，1）模型不同，在GM（1，1）模

小树modelwiki·2024-01-27 03:29

第29章反称张量，梯度，旋度

上一章讲了微分的矩阵表示和复数域中的虚数部分的理解，接下来就还是沿着这个方向讲了，如果函数f（x，a）依赖于空间中的点x1，x2……，和某个参数a这个参数与该空间无关，那么可以在每个点给出关于该参数a的偏导数

挥刀杀G·2024-01-27 02:28

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型、神经网络b为偏差扩展到一般化线性模型每个箭头代表一个权重当层单层神经网络原因：不看输出层，将权重层和input放一起带权重的层只有一层【书中】衡量预估质量1/2是为了求导时把2消去线性回归（求

kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

（深度学习）目标检测常见术语

Intersectionoverunion）NMS（Non-maxsuppression）RP（RegionProposal）BN（BatchNormalization）CEL（CrossEntropyLoss）SoftmaxLogisticRegressionEarlyStoppingDropoutMomentumandlearningdecayAnchor

kgbkqLjm·2024-01-26 17:57

深度学习如何弄懂那些难懂的数学公式？是否需要学习数学？

经过1~2年的学习，我觉得还是需要数学有一定认识，重新捡起高等数学、概率与数理、线代等这几本，起码基本微分方程、求导、对数、最小损失等等还是会用到。下面给出几个链接，可以用于平时充电学习。

搬砖班班长·2024-01-26 15:41

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

对交叉熵的理解取决于对Softmax激活函数的理解。我在下面写了另一篇文章来涵盖这个先决条件考虑一个4类分类任务，其中图像被分类为狗、猫、马或猎豹。上图中，Soft

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

【01】深度学习——数学基础 | 线性代数 | 微积分 |概率

1.2.4向量的外积1.3矩阵(Matrix)1.3.1矩阵转置1.3.2矩阵乘法1.3.3矩阵乘法的性质1.4张量（Tensor）2.微积分2.1极限2.2导数2.2.1导数和极限2.2.2导数和极限2.3微分

花落指尖❀·2024-01-26 10:53

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.6

Chapter3LinearNeuralNetworks3.6ImplementationsofSoftmaxRegressionfromScratchimporttorchimpo

南七澄江·2024-01-26 09:52

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.7

Chapter3LinearNeuralNetworks3.7ConciseImplementationsofSoftmaxRegression从计算角度来看，指数可能会造成数值稳定

南七澄江·2024-01-26 09:21

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.4

Chapter3LinearNeuralNetworks3.4SoftmaxRegression3.4.1ClassificationProblems一般的分类问题并不与类别之间的自然顺序有关，统计学家发明了一种表示分类数据的简单方法

南七澄江·2024-01-26 09:42

有一些话，我不想直说——彼岸·教师成长联盟首期高研班开班之前“碎碎说”

我想呢，也是刚刚想到的，有必要呢，有些事情做一个说明，也算是一个微分享吧。这个临时冲动，这个微分享，我的主题是：有些话我不想说——写在彼岸·教师成长联盟首期高研班开班仪式之前。

蒋铭国江西乐平·2024-01-26 06:08

PyTorch的衍生资源

以下是PyTorch发展过程中的几个关键里程碑事件：2016年：PyTorch于2016年首次发布，作为一个基于动态计算图的开源机器学习库，它提供了自动微分功能，并强调代码可读性和灵活性。

科学禅道·2024-01-26 00:23

matlab GUI实现PID控制器参数配置

1、内容简介略39-可以交流、咨询、答疑2、内容说明略3、基于GUI的PID研究本例子中设计一个PID控制器来研究不同参数对输出结果的影响，PID控制器由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成。

studyer_domi·2024-01-25 20:28

Tensorflow & Keras的loss函数总结

二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出，二分类对应sigmoid，多分类对应softmax

牧世·2024-01-25 18:49

常微分方程的解题思路

通解：独立常数的个数等于微分方程的阶数，独立常数的个数实际上就是c1,c2,...,cnc_1,c_2,...,c_nc1,c2,...,cn是数目所以补CCC也是关键的一步，而且未必是+C+C+C，也可以是

Binarydog_Lee·2024-01-25 16:59

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-01-25 13:21

李沐《动手学深度学习》深度学习计算

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-01-25 13:47

matlab梁应力分析视频,有限元分析及应用清华大学曾攀主讲视频教程

0.0有限的单元无限的能力1.1力学的分类：质点、刚体、变形体的力学1.2变形体力学的要点1.3微分方程求解的方法1.4关于函数逼近的方式1.5针对复杂几何域上的函数表征及逼近1.6有限元的核心：针对复杂几何域的分片函数逼近

灵性疗愈师李咏梅·2024-01-25 11:15

微分方程-常系数线性方程-非齐次问题

常系数线性方程-非齐次问题在已经获得齐次问题的通解的情况下，求解非齐次问题的实质就是寻找一个特解.之前的知识知道，这样的特解可以通过常数变易公式获得，但是对具体的问题来说这样的计算可能是相当复杂的,针对几类特殊而常见的函数类型，我们有更加简便的方法，即算子解法.考虑非齐次线性方程按照算子写法，可以表述为如果把的逆算子形式地记为，那么我们需要求这里我们先理解一下逆算子注意到一个简单的情形是,，它对一

洛玖言·2024-01-25 00:48

大模型用model.generate 直接产生文本的id以及获得模型生成文本概率的方法

logits是模型在softmax层之前的输出，表示模型对每个可能的下一个token的置信度。通过对这些logits应用softmax函数，可以得到概率分布。使用log

samoyan·2024-01-24 23:55

CasADi学习(1)

一些补充说明版权问题环境配置代码不同版本问题运行速度预留链接CasADi正如官网介绍，CasADi提供了一种高效的开源优化问题解决方案，非常适用于解决非线性优化问题（nonlinearoptimization）和实现自动微分

Tomcattiger·2024-01-24 18:47

CasADi - 最优控制开源 Python/MATLAB 库

SX3.1.1关于命名空间的说明3.1.2C++用户注意事项3.2DM3.3符号MX3.4SX和MX混合使用3.5稀疏类3.5.1获取并设置矩阵中的元素3.6运算操作3.7属性查询3.8线性代数3.9微积分-算法微分

kuan_li_lyg·2024-01-24 18:15

【0416读书感悟】

微分享：一篇来自阿里味的文章http://mp.weixin.qq.com/s/grgenwqWwtXFDA-TBCw48w作者：浪感悟：生活不易，但是值得为了不曾谋面的彼此努力，一句话道出多少阿里人的心酸

兜兜里带颗糖·2024-01-24 15:22

洛伦兹吸引子：混沌理论的典范

洛伦兹吸引子由以下三个微分方程定义：dxdt=σ(y−x),dydt=x(ρ−z)−y,dzdt=xy−βz.\begin{align*}\frac{dx}{dt}&=\sigma(y

10岁的小屁孩·2024-01-24 09:10

开源项目介绍

浙大高飞课题组微分平坦微分平坦的思想是：一个全维度的状态空间可以被一组低维的精心挑选的输出平坦空间（flat-outputspace）的变量及其导数的代数组合的方式所表示。

fzx12138·2024-01-24 08:31

PyTorch

它提供了灵活的张量计算和自动微分（autograd）机制，以及用于构建和训练神经网络的高级工具。

JNU freshman·2024-01-24 08:52

Python Numpy小编程

returnnp.sum((Y_pred-Y)**2)/len(Y)Y_pred=np.array([0,0,1])Y=np.array([0.1,0.1,0.8])mse(Y_pred,Y)2）计算softmax

weixin_47389497·2024-01-24 08:21

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记2

Chapter2PreliminariesAutomaticDifferentiation让计算机实现微分功能，有以下四种方式：-手工计算出微分，然后编码进代码-数值微分(numericaldifferentiation

南七澄江·2024-01-24 07:44

数值积分与微分

图片发自App数值积分的思想为利用几个点的函数值和求积系数来线性组合，从而近似积分，进一步和插值联系起来，再进行等距插值，得到牛顿科特斯公式，其中提到了代数精度，收敛性，稳定性的概念，偶数阶求积公式代数精度会高一点。进一步牛顿科特斯公式在高阶时有不稳定性，所以引入复合求积，在实际计算中可以将分点加细提高精度，考察分点前后积分值关系，得到了龙贝格求积公式，但求积公式统一用等分区间造成了变化不大的区间

抄书侠·2024-01-24 05:37

李沐-《动手学深度学习》--03-注意力机制

注意力机制1.注意力提示1）框架**随意：**跟随自己的想法的，自主的想法，例如query**不随意：**没有任何偏向的选择，例如Keys如何得到kvq2）Nadaraya-Watson核回归就是一个softmax

叮咚Zz·2024-01-23 20:51

微分算子法

一、微分算子法的基本形式二、微分算子法在初等函数的形式三、例题讲解一、微分算子法的基本形式形式：二、微分算子法在初等函数的形式1、2、3、多项式除法的过程4、5、总结，微分算子法是一个求微分方程特解的好方法

普林斯顿uu·2024-01-23 20:23

如何用 500 行 SQL 实现 GPT2学习

BlocksTokens为什么要使用softmax转换概率？Inference俄罗斯有个大佬每年都会用SQL来实现一个挑战庆祝新年，已经坚持了10多年了。

jialun0116·2024-01-23 17:36

【感恩日记】DAY2 2020.03.11

2、今天我的一个同事向我倾诉了关于恋爱的烦恼，首先我肯定是倾听他，然后将我的例子讲给他听，再帮他稍微分析一下，对于恋爱我觉得如果爱

温柔的宝妈·2024-01-23 09:37

高数评估

首先微分方程求解掌握不熟，包括四种结构以及部分变形。中心极限定理，对趋近于N的概率理解。以及独立同分布理解不熟，需要掌握的出题技巧出题方法，怎么考目前半懂。

顾小天·2024-01-23 07:30

YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）

它主要通过两个方面对前一版本DCNv3进行改进：首先，它移除了空间聚合中的softmax归一化，这样做增强了其动态特性和表达能力；其次，它优化了内存访问过程，以减少冗余操作，

Snu77·2024-01-23 07:33

Attention-based End-to-End Models for Small-Footprint Keyword Spotting基于注意的小脚印关键字点对点模型

最后，通过线性变换和softmax函数，向量成为用于关键字检测的得分。我们还评估了不同编码器架构（包括LSTM，G

图灵与对话·2024-01-22 20:50

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