cross-entropy求导第24页

「SymPy」符号运算(4) 微积分与有限差分

目录导言积分不定积分定积分多重积分求导一阶导数高阶导数偏导数有限差分常微分差分差分系数高阶差分偏微分差分导言在前几篇中，我们学习了SymPy的基本语法、方程求解等基础知识传送链接：「SymPy」符号运算

行吟客·2023-01-21 10:24

python机器学习（一）算法学习的步骤、机器学习的应用及流程(获取数据、特征工程、模型、模型评估)

机器学习入门机器学习中需要理论性的知识，如数学知识为微积分(求导过程，线性回归的梯度下降法)，线性代数(多元线性回归，高纬度的数据，矩阵等)，概率论(贝叶斯算法)，统计学(贯穿整个学习过程)，算法根据数学基础一步步的推导出来的

hwwaizs·2023-01-20 20:16

CS231n 课程作业 Assignment One（五）两层神经网络分类器（0816）

两层神经网络分类器–NeuralNetwork（2layers）全连接神经网络、单隐藏层一、原理1.1全连接神经网络基础理论见另一篇文章–全连接神经网络1.2损失函数（待完善，想看可留言）二、实现2.1损失函数与求导

阿桥今天吃饱了吗·2023-01-20 18:03

cs231n assignment1 Two-Layer Neural Network

此次的作业的目的：了解NN的结构和搭建过程：本次实验的两层NN的结构：相当于使用了ReLu最后一层用softmax得出loss理解backpropagation:其目的是为了求任意函数的导数至于求导过程

likyoo·2023-01-20 18:33

【深度学习数学基础之线性代数】研究使用链式法则进行反向传播的求导算法

链式法则简单的说链式法则就是原本y对x求偏导，但是由于过程较为复杂，我们需要将函数进行拆分，通过链式进行分别求导，这样会使整个计算更为简单。

lingchen1906·2023-01-20 17:54

北京大学Tensorflow2.0笔记

激活函数目前很少用这个激活函数，因为在深度神经网络中更新参数时需要从输出层到输入层逐层进行链式求导，而sigmoid函数倒数值为0-0.25之间，链式求导需要多层导数连续相乘，会出现多个0-0.25之间的连续相乘

WY~峰·2023-01-20 16:08

Morrios灵敏度分析法

灵敏度分析分为局部灵敏度分析和全局灵敏度分析；局部灵敏度分析包括：直接求导法、有限差分法、格林函数法。全局灵敏度分析算法有筛选法、蒙特卡洛方法、基于方差的方法。

Refrain*·2023-01-20 12:51

Pytorch梯度下降优化

目录一、激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数二、损失函数及求导1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、链式法则1.单层感知机梯度

Swayzzu·2023-01-20 09:51

遗传算法

它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间

chshji666666·2023-01-20 08:12

4、线性、逻辑回归比较

然后对B求导，得到残差的极小值，梯度下降更

爱补鱼的猫·2023-01-19 20:35

机器学习——Logistics回归

θ2，……θn，如均值，方差或特定分布函数等计算每个样本X1,X2,...,Xn的概率密度f(Xi;θ1,...,θm).假定样本i.i.d，则可根据样本的概率密度累乘构造似然函数：通过似然函数最大化（求导为零

蓝の影·2023-01-19 10:17

深度学习（1）——Pytorch基础

深度学习（1）——Pytorch基础作者：夏风喃喃参考：《动手学深度学习第二版》李沐文章目录深度学习（1）——Pytorch基础一.数据操作二.数据预处理三.绘图四.自动求导五.概率论导入相关包：importtorch

夏风喃喃·2023-01-19 08:15

（1）预备知识

目录1.1基础知识1.1.1入门1.1.2运算1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5转换为其他python对象1.2数据预处理1.3线性代数1.4微分1.5自动求导1.6概率1.1.1入门importtorch

pku_mzj·2023-01-19 08:14

centernet损失函数修改记录

想将centernet中w,h的loss修正关联起来，采用iouloss进行优化，于是需修改loss函数，注意事项如下：（1）loss函数本身到网络的输出层存在一个函数，这个函数求导，再逐层链式向前求导

ydestspring·2023-01-19 01:38

一元函数中的导数、微分和不定积分的关系

在同济大学高等数学教材里，关于微分和不定积分有如下介绍：老猿在这里思考了很久，到底是微分与积分运算互逆，还是求导数与积分运算互逆？导数与微分是什么关系？

LaoYuanPython·2023-01-18 20:53

bilibili西瓜书白板推导day1

通过函数求导得到极值点，求得极大似然估计。频率派将参数看为常量，

zm_zsy·2023-01-18 14:46

计算机视觉算法

（有三个矩阵A，B，C，A为4*2,C为4*1，A*B=C.求B矩阵）求B，A矩阵是一个非奇异矩阵，不可逆，所以让A转置左乘A构成满秩矩阵C，可得B等于C逆乘上A转置再乘C图像是由波组成的介绍了矩阵的求导

CV顶刊顶会·2023-01-18 09:33

Pytorch使用autograd.Function自定义拓展神经网络

1.可导对于可连续求导的神经网络构建时采用nn.Module类即可，此时仅仅需要改写__init__和forward方法，torch会自动求导，如下面的例子：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun

lemonade117·2023-01-18 09:00

python求差分_数值偏微分方程-差分法（Python）

同样地，在计算机里无法取极限求导数，只能通过离散化之后，用有限差商代

weixin_39889487·2023-01-18 09:24

第二章.线性回归以及非线性回归—标准方程法

第二章.线性回归以及非线性回归2.8标准方程法1.公式1).代价函数：2).累加平方和用矩阵表示：2.对(−)(−)求导的两种布局方式：1).分子布局(Numerator-layout)分子为列向量或者分母为行向量

七巷少年^ω^·2023-01-17 16:48

python深度学习求导简单题目+pytorch实战

题目：代码实战：importtorchfromtorch.autogradimportgradx=torch.tensor([2.,])#x是输入的图片w1=torch.tensor([2.,])#w是模型的可训练的参数w2=torch.tensor([2.,],requires_grad=True)y=torch.tensor([2.,])#y是图片的真实标签y_pred=(3*x**2)*w1

QYD_(DK数据工作室技术)·2023-01-17 16:13

pytorch学习--autograd与逻辑回归

自动求导autograd与逻辑回归torch.autogradtorch.autograd.backward(tensors,gradient=None,retain_graph=None,create_graph

ZHANGYAN·2023-01-17 10:20

【动手学深度学习】 2预备知识

课程学习需要预备的知识原因重点线性代数处理表格数据矩阵运算微积分决定以何种方式调整参数损失函数（lossfunction）——衡量“模型有多糟糕”这个问题的分数梯度（gradient）——连结一个多元函数对其所有变量的偏导数，简单理解就是求导概率在不确定的情况下进行严格的推断目录

sumshine_·2023-01-17 09:56

英飞凌XC2000系列——汽车ECU Bootloader 设计详解（二）

目录1引言1.1术语和缩写1.2参考资料2BOOT需求分析2.1前期基本需求2.2后期按照项目需求导入开发3BOOT通信层结构3.1Physicallayerrequirement/物理层要求3.2Datalinklayerrequirement

king110108·2023-01-17 08:09

Pytorch学习笔记之通过numpy实现线性拟合

GradientDescent数据位于附件之中importtorchfromtorchimportautogradimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt'''torch关于求导的简单运用

想当厨子的半吊子程序员·2023-01-17 07:55

数字图像处理之边缘检测

求导公式如下：这种沿x轴方向求导对应的滤波器为,同样沿y轴方向求导对应的滤波器为。这种求导方式的计算

cv研究僧·2023-01-17 05:21

激活函数（sigmoid、tanh、ReLU、leaky ReLU）

sigmoid函数公式：其导数为：sigmoid函数图形为：sigmoid函数具有平滑易于求导的优点，但是它的计算量大，反向传播时，容易

流泪的猪·2023-01-16 17:55

从0开始，基于Python探究深度学习神经网络

深度学习1.张量2.层（Layer）的抽象3.线性层4.神经网络作为一个层的序列5.损失和优化6.示例：XOR重新实现7.其他激活函数8.示例：重新实现FizzBuzz9.softmax和交叉熵（cross-entropy

AI科技大本营·2023-01-16 13:21

深度学习代码实践（五）- 从0搭建一个神经网络：从多元方程到梯度下降反向求导

回到多元方程的求解方法对于构建一个神经网络来说，需要求出每一个神经元的参数。每一层都有线性变换，加上非线性变换组成。神经网络的求解变成一个多元方程的求解问题。图：要求解的线性函数变换（单层）y1=x1w11+x2w21+...+xnwn1+b1y2=x1w12+x2w22+...+xnwn2+b2y3=x1w13+x2w23+...+xnwn3+b3假设要解的这一层输入变量x有两个，x1,x2，输

davidullua·2023-01-16 13:21

（求解梯度-链式求导法则）

反向传播算法本文是根据深度学习课程图文做的笔记0.背景简单深度学习模型的基本流程：1.定义模型2.读入数据3.给出损失函数f4.梯度下降法更新参数（手动求梯度、pytorch自动求导）对于复杂模型，如100

AD_钙·2023-01-16 10:21

详解梯度消失、梯度爆炸问题

所以最终的问题就变成了一个寻找函数最小值的问题，在数学上，很自然的就会想到使用梯度下降（求导）来解决。

王魚(Virgil)·2023-01-16 10:03

PyTorch中tensor属性requires_grad_()与requires_grad

tensor.requires_grad_()方法：x.requires_grad_(False/True)参考文献requires_grad_()与requires_grad的区别,同时pytorch的自动求导

yxbkl·2023-01-16 09:31

用Python处理一些简单的数学问题的方法

文章目录一、用SymPy库求符号解1.求极限2.求导数/偏导3.求积分4.求泰勒展开5.级数求和6.多项式的处理7.解方程（符号解）8.求微分方程的符号解二、用scipy库求数值解1.一重积分2.二重积分

江景页·2023-01-16 08:44

一元多项式计算器 (c语言数据结构实验）

:2020.12.04报告日期:2020.12.07实验题目：一元多项式计算器一、概述此次实验实现的功能有：1.多项式加法2.多项式减法（poly1-poly2）3.多项式乘法4.多项式求值5.多项式求导

零琴辉月·2023-01-15 16:19

【PyTorch基础教程21】进阶训练技巧（损失函数、学习率、模型微调、半精度训练）

注意涉及到数学运算时，我们最好全程使用PyTorch提供的张量计算接口，这样就不需要我们实现自动求导功能并且我们可以直接调用cuda。

山顶夕景·2023-01-15 15:31

第二章.线性回归以及非线性回归—多元线性回归

3.梯度下降法求解多元线性回归1).公式：①.求导之后的公式：4.实战1：梯度下降法—多元线性回归：1).CSV中的数据：以一家快递公司送货为例：X1-运货里程X2-运货次数Y：总运输时间2).代码impo

七巷少年^ω^·2023-01-15 11:56

Python_机器学习_算法_第2章_2. 线性回归

线性回归简介学习目标1线性回归应用场景2什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归模型介绍3小结2.2线性回归api初步使用学习目标1线性回归API2举例2.1步骤分析2.2代码过程3小结学习目标2.3数学:求导学习目标

管程序猿·2023-01-15 11:19

torch.autograd.grad的使用初步

创建可以求导的张量#createatensorandrequiresgradx=torch.tensor(1.).requires_grad_(True)x=torch.tensor(1.,requires_grad

Shengkun Wu·2023-01-15 11:35

为什么要使用heatmap而不是回归的方法做关键点检测任务

使用回归的方法直接回归关键点，优化的是离散值目标，不具备连续性，不可微，不能直接求导计算，从而导致训练难以收敛。

杨志森的技术博客·2023-01-15 10:52

pytorch的应用---神经网络模型

5.将网络参数的梯度进行反向传播6.以一定规则更新网络的权重关于torch.nn:使用Pytorch来构建神经网络,主要的工具都在torch.nn包中.nn依赖于autograd来定义模型,并对其自动求导

故里_·2023-01-15 09:26

数值计算求导数

求导数公式是直接给出来，可以看第四个课件里面给的公式x0=0.6;h=0.1;df2=(f(x0)-f(x0-h))/hdf3=1/2/h*(-3*f(x0)+4*f(x0+h)-f(x0+2*h))%

过过过过儿·2023-01-14 10:46

深度学习入门——数值微分，求导数

#coding:utf-8importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabasplt#------------------定义微分函数-------------------------------------------------------------defnumerical_diff(f,x):h=1e-04#0.0001利用极小值，但不能产生舍入误差return(

我是小杨我就这样·2023-01-14 10:15

matlab 离散数值求导,在MATLAB中计算数值导数的最佳方法是什么？

这些只是一些快速肮脏的建议.希望有人会发现他们有帮助！你有符号功能还是一组点？>如果你有一个符号功能,你可能可以分析地计算导数.(可能的话,如果这样做很简单,你就会做到这一点,你不会在这里寻找替代品.)>如果您具有符号功能,无法分析计算导数,您可以随时评估一组点上的函数,并使用本页列出的其他方法来评估导数.>在大多数情况下,您有一组点(xi,fi),并且必须使用以下方法之一….你的网格是平均的还是

weixin_39854867·2023-01-14 10:13

基于MATLAB的数值微分与拟合多项式求导

目录前言一.数值微分算法中心公式一：中心公式二：二.中心差分算法及其MATLAB的实现方法例题一三.用插值、拟合多项式求导数例题二四.二元函数的梯度计算前言由导数的定义得：进行细化区分为三种：（1）向前差商公式

唠嗑！·2023-01-14 10:40

[数值计算-19]：万能的任意函数的数值求导数方法

https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120378620目录第1章前言第2章导数的数值定义第3章导数的数值计算3.1定义支持任意一元函数的求导的函数

文火冰糖的硅基工坊·2023-01-14 10:08

PyTorch学习DAY1定义以及张量的操作

它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）包含自动求导系统的的深度神经网络。

沙鳄鱼·2023-01-14 10:34

day08-----pytorch

34405401/122277501.深度学习介绍2.常见神经网络结构介绍2.1前馈神经网络2.2反馈神经网络2.3图网络3.深度学习框架4.PyTorch4.1Storage和Tensor4.2自动求导

遨游的菜鸡·2023-01-14 10:04

数学建模---数值微积分

从而，在实际应用中求导

热爱生活的hhpp·2023-01-14 10:22

GRU门控循环单元自学笔记（动手学深度学习）

前言：在上一章节中，通过对RNN模型计算图进行反向传播链式求导推理，可以看出普通RNN模型可能存在梯度爆炸或梯度消失的问题（因为存在矩阵的次幂项）。

王大大可·2023-01-14 10:50

神经网络反向传播算法（BP算法）

传播原理：反向传播主要依赖于链式法则复合函数求导如下图，y是复合函数：反向传播的优

若只如初見~~·2023-01-14 00:59

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