Softmax微分

经典论文之（三）——Transformer

目录绪论背景模型架构编码器解码器注意力层ScaledDot-ProductAttentionMulti-HeadAttentionPosition-wiseFeed-ForwardNetworks--前馈神经网络EmbeddingsandSoftmaxPositionalEncoding
维斯德尔·2024-01-08 12:41

小白学习深度学习之（二）——softmax回归

softmax回归什么是softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算图像分类数据集softmax回归的简洁实现初始化模型参数损失函数优化算法训练什么是softmax回归回归可以用于预测多少的问题
维斯德尔·2024-01-08 12:10

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索
维斯德尔·2024-01-08 12:10

导数与微分

一.导数定义若是极限存在，则称函数y=f(x)在点处可倒k值直线用一般函数关系就可以求出来，曲线才需要求导，并称次极限为函数y=f(x)在点处的导数。二.常用的导数定义形式定义单侧导数左导：右导：必要条件：左导=右导例子1:思路：注意关键字"左导"根据公式，最后代入数据，需要用到关系求出结果。例子2函数在某点处可导的充分必要条件：分析：根据公式代入数据，得结果。c选项，画图可以看出左右两边的斜率一
君慕獨奏·2024-01-08 10:42

FLatten Transformer：聚焦式线性注意力模块

线性注意力将Softmax解耦为两个独立的函数，从而能够将注意力的计算顺序从(query·key)·value调整为query·(key·value)，使得总体的计算复杂度降低为线性。
我菜就爱学·2024-01-08 10:28

高等数学II-知识点（1）——原函数的概念、不定积分、求原函数的两种常用方法 （凑微分法、第二换元法）、分部积分法、有理函数原函数求法、典型三角函数原函数求法

目录原函数的概念不定积分定义不定积分的基本积分公式不定积分的运算法则求原函数的两种常用方法第一换元法（凑微分法）第二换元法分部积分法有理函数原函数求法典型三角函数原函数求法原函数的概念设在区间上有定义，
qiyi.sky·2024-01-08 10:26

【MIMO 从入门到精通】[P5]【What is Least Squares Estimation】

译码器原理向量代表每根天线发送的数据向量代表每根天线实际收到的数据矩阵代表接收和发送天线之间的传播信道，这个通过信道估计是一个已知值我们通过接收到的y如何还原出原始的发送信号MSE模型：要找到,我们实际测量到的y要和模型预测到的偏差最小，忽略噪声：对求微分
明朝百晓生·2024-01-08 10:56

第二章 神经网络的数学基础

要理解深度学习，需要熟悉很多的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。初始神经网络关于类和标签的说明在机器学习中，分类问题中某个类别称为类（class）。
庵下桃花仙·2024-01-08 10:50

师傅领进门之6步教你跑通一个AI程序！

内容提纲：环境搭建了解Tensorflow运行机制MNIST(手写数字识别)softmax性线回归MNIST深度卷积神经网络（CNN）t
weixin_30915275·2024-01-08 09:19

深度学习｜7.8 softmax回归

当出现多类的时候，就需要考虑使用softmax回归。也就是说要使得输出结果符合概率且各种概率之和为1.176.3算是一个总数。softmax层相当于将输出进行归一化，使得模型输出X为各种情况的概率。
晓源Galois·2024-01-08 07:47

机器学习周报第九周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）
Ramos_zl·2024-01-08 06:02

无人机刚体运动学方程

无人机刚体运动学方程平动运动学转动运动学欧拉角和方向余弦矩阵四元数姿态微分方程四元数的归一化平动运动学由无人机平动动力学方程得到无人机的速度后，经过积分即可得到位置信息。
EagleLY5894·2024-01-08 01:02

越禁之爱（上）一一读书笔记（二十八）

阅读二十八天，线性微分方程。开始收听又一部松本清张的小说《富士山禁恋》，原以为又是悬疑推理故事，未料却是世情小说的风格，乍看似乎有些"渡边淳一"的路数，然而细细品读下去，却又并非完全如此。
cyanshade·2024-01-08 00:49

深度学习 基本理论 3 ：之物体检测（Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip

1、Anchorbase和Anchorfree1.1AnchorbaseAnchorbase，译为基于锚点的一个物体检测方法，也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象，并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象Anchorbase物体检测方法：FastR-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet1.2AnchorFreeAnchorFree，无锚点方法则不依赖于预定义的锚点
机器学习杨卓越·2024-01-07 23:13

sigmoid softmax优化

1.前言最近在搞模型部署发现，推理速度不能满足我们需求，于是最近学习了优化算子技巧，学到了sigmoid，softmax算子优化，真的数学之美。
鲤鱼不懂·2024-01-07 22:40

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论
机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

深入理解Word Embeddings：Word2Vec技术与应用

）的假设2.3One-hot向量编码2.4分类问题3Skip-gram模型3.1Skip-gram模型简介3.2目标词预测上下文3.3词语关联性的捕捉4优化Word2Vec模型的方法4.1负采样和分层softmax4.2
cooldream2009·2024-01-07 11:52

PINN神经网络求解偏微分方程的11种方法【附论文和代码下载】

如何求解偏微分方程？我们可以将其转化为一个优化问题，先将PDE的信息编码到神经网络的损失函数中，然后使用神经网络来逼近方程的解，这种方法就是基于深度学习的数值方法——PINN。
深度之眼·2024-01-07 10:13

手搓没有softmax 的gpt

手搓没有softmax的gpt代码解析代码代码importpandasaspdfromtqdmimporttqdmimportnumpyasnpimportpaddle#classFeedForward
东方佑·2024-01-07 09:25

一个实例让你初识图像卷积

2.卷积层,与一维一样,把它当成一种运算就好理解了3.图像中目标的边缘检测五.学习由X生成Y的卷积核总结前言在学习卷积神经网络之前我们已经了解了线性神经网络,这里我们简单回顾一下,从我们的线性回归,,softmax
笔写落去·2024-01-07 07:25

绘制clothoid曲线

在直角坐标系中，clothoid曲线的微分方程如式（1）所示。dk=adl(1)dk=adl\tag1dk=adl(1)  式（1）中，kkk表示曲率，lll表示曲线长度，aaa表示系
深一·2024-01-07 01:20

Pytorch tutorial pytorch 入门

tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html这篇tutorial主要分为四个部分：1、什么是Tensor，和Tensorflow介绍差不多2、自动求梯度（微分
Track48·2024-01-06 22:40

言谈举止微分享：

阳有冬至，阴有寒衣。天已霜寒，地寄思亲。寒衣节相传起源于周朝，《诗经·豳风·七月》记载“七月流火，九月授衣”，意思是农历九月开始天气逐渐转凉，人们也开始为越冬添置御寒的衣服，因此寒衣节也被称为“授衣节”。由于十月刚入冬，九月授衣过早，宋朝时期这一习俗就被移至十月朔日。民间将寒衣节与清明节、中元节并称为中国三大“鬼节”。#礼仪规则##礼仪##社交礼仪##商务礼仪#
翟夏妍形象礼仪培训师·2024-01-06 21:09

竞赛保研 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
iuerfee·2024-01-06 20:30

Python蒸发散物理问题(微积分-线性代数-拉普拉斯和傅立叶变换)

这里数值过程用于求解微分方程，数值方法将微分转化为代数方程，可以使用传统的线性代数方法求解。
亚图跨际·2024-01-06 17:21

54、Softmax 分类器以及它的底层原理

下面开始介绍最后一个算法softmax。在前面介绍全连接算法或其他文章中，或多或少也提到了softmax。在分类网络里，softmax的作用主要是将模型的原始输出映射到0~1之间的概率分布。
董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:18

55、交叉熵损失函数和softmax

上一节介绍了softmax函数，这里插一篇关于损失函数的介绍，看一看softmax和损失函数是如何结合的。在很多分类任务中，损失函数使用的是交叉熵损失。
董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:47

深度学习之矩阵形式的链式法则推导

深度学习之矩阵形式的链式法则推导对于深度学习的基础“梯度下降”和“自动微分”的数学原理网上讲解的博客有很多了，但是目前没看到有讲关于矩阵形式的链式法则的内容，所以写了这篇笔记，供自己学习和复习。
月见团子tsukimi·2024-01-06 12:09

Vgg和AlexNet学习笔记

AlexNetAlexNet包含8层，其中有五层卷积和三层全连接层，最后一个全连接层的输出传递给softmax层，对应1000个类标签的分布第一层中的卷积核大小是11×11，接着第二层中的是5×5，之后都是
juicybone·2024-01-06 12:33

言谈举止微分享：

黄庭坚说：“士大夫三日不读书，则义理不交于胸中，对镜觉面目可憎，对人则言语无味。”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·2024-01-06 08:59

Pytorch框架学习笔记

,dtype=torch.long）获取维度信息x.size(）tensor加法torch.add（x，y）==x+y==y.add_(x)改变tensor的大小和形状获取valuex.item(自动微分
warren@伟_·2024-01-06 06:17

2019-04-16

之后他略微分神去打量四周，就在这一刹那的功夫她蓦地觉着有根软腻滑实的东西缠绕着他。他稍一使劲，可依然觉得有股挣脱不开的束缚感，是那般压抑和沉厚，仿佛桎梏一样的负垢。“这是怎么一回事？
暮雪寒城·2024-01-06 01:00

MIT_线性代数笔记：第 23 讲 微分方程和 exp(At)

目录微分方程Differentialequations矩阵指数函数MatrixexponentialeAte^{At}eAt二阶微分方程Secondorderdifferentialequations本讲中我们将面对微分方程
浊酒南街·2024-01-05 22:51

CAN学习笔记-动态系统建模与分析 Ch02-4 拉普拉斯变换（Laplace）传递函数、微分方程

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-动态系统建模与分析Ch02-4拉普拉斯变换（Laplace）传递函数、微分方程1.LaplaceTransform拉式变换2.收敛域（ROC
LiongLoure·2024-01-05 16:11

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化

目录一、定义二、损失函数1.回归损失函数1.1平方损失函数（quadraticlossfunction）1.2绝对（值）损失函数（absolutelossfunction）1.3对数损失函数（logarithmiclossfunction）1.4Huber损失(huberloss)1.5图像对比-优缺点2.分类损失函数2.10-1损失函数（0-1lossfunction）2.2对数似然损失函数（L
daphne odera�·2024-01-05 15:57

超螺旋滑模控制(STA)

系统模型对于二阶系统可以建立具有标准柯西形式的微分方程组{x˙1=x2x˙2=f+g⋅u\begin{cases}\dotx_1=x_2\\\dotx_2=f+g\cdotu\end{cases}{x˙
LyaJpunov·2024-01-05 13:02

matlab数值计算函数--ode45

当难以求得微分方程的解析解时，可以求其数值解，Matlab中求微分方程数值解的函数有七个：ode45，ode23，ode113，ode15s，ode23s，ode23t，ode23tb。
LyaJpunov·2024-01-05 13:29

元胞自动机模型--学习笔记

元胞自动机我们先来介绍下什么是元胞自动机我们在计算模拟曲线所采用的往往是诸如微分方程或偏微分方程等可以具体写出方程这样的方式建立动力学模型而元胞自动机是没有具体的数学方程的关于元胞自动机的原理这个ppt
小潤澤·2024-01-05 07:01

神经网络的核心：帮助新手理解 PyTorch 非线性激活函数

目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码
E寻数据·2024-01-05 07:10

EM算法公式推导 (三硬币模型)

因为有隐变量,无法直接推导极大似然函数L(theta)2.利用琴生不等式推导B函数,将问题从极大化似然函数变成极大化B函数3.将问题从极大化B函数变成极大化Q函数4.将Q函数整理成pi,p,q的函数5.对pi偏微分
陈君豪·2024-01-04 20:31

我们一起聊聊MySQL 索引的底层逻辑

如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而
胖头鱼不吃鱼-·2024-01-04 19:11

python实现PID温控算法

PID代表比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Derivative）比例（Proportional）：比例控制是根据当前误差的大小来产生输出的一部分。
天才小C·2024-01-04 16:16

Modeling Trajectories with Recurrent Neural Networks阅读准备知识

1.softmax函数：我认为是将输入转化为输出的一个巧妙的函数...link：http://blog.csdn.net/hejunqing14/article/details/489803212.权重的第二范式
FD_Rookie·2024-01-04 14:45

每一种情绪，都不想说

开心的时候，阳光正好，微分不燥，目光所致，处处是美景，心儿就像飞出
幸福在右岸·2024-01-03 19:25

【数值分析】常微分方程的数值解，欧拉公式，梯形公式，龙格库塔公式，matlab实现

常微分方程初边值问题的数值解法2023年11月30日#analysis文章目录常微分方程初边值问题的数值解法存在惟一解差分公式的格式Euler公式梯形公式Euler中点公式改进Euler方法（预估-矫正公式
你哥同学·2024-01-03 17:25

机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

、完整代码四、代码解析五、效果截图机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测随机梯度下降（SGD）也称为增量梯度下降，是一种迭代方法，用于优化可微分目标函数
星川皆无恙·2024-01-03 12:12

【数值分析】数值积分，复合中点，复合梯形，复合Simpson，matlab实现

数值积分与数值微分2023年11月29日#analysis文章目录数值积分与数值微分1.求积公式与代数精度2.几个常用积分公式及其复合积分公式2.1中点公式2.2梯形公式2.3抛物型公式/Simpson
你哥同学·2024-01-03 10:08

矩阵微分笔记（2）

目录前言基本求导规则1.向量变元的实值标量函数1.14个法则1.2常用公式2.矩阵变元的实值标量函数2.14个法则2.2常用公式参考前言这篇笔记的内容是基于参考的文章写出的，公式部分可以会沿用文章本来的式，但会加入我自己的一些思考以及注释，如果读者认为我写的不够好得话可以参考原文章~本笔记的内容是学习向量变元的实值标量函数、矩阵变元的实值标量函数中最基础的矩阵求导公式(会对个别重要的公式做证明)。
碧蓝的天空丶·2024-01-03 04:21

言谈举止微分享：

电影《一代宗师》里有一句话：“人活一辈子，有的人活成了面子，而有的人活成了里子。”谁不想抱着面子，风风光光地挣钱？可是生活最残忍的地方，就在于它不会对你的面子，动哪怕一点点的恻隐之心。端起面子，就会被生活放下；可放下面子，则必然会失去体面与风光。年轻的时候，我们总觉得面子很重要，看不起那个赚钱姿势不太优雅的中年人。可是当我们渐渐长大，走到他们所在的十字路口的时候，就会明白他们的艰辛与不易。早安~#
翟夏妍形象礼仪培训师·2024-01-02 23:55

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

实现方式2：使用两个输出节点和Softmax激活函数，通常使用CrossEntropyLoss。多分类任务：使用与类别数相等的输出节点和Softmax激活，损失函数是
马鹏森·2024-01-02 23:32
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