cross-entropy求导

P12 PyTorch 常见函数梯度

目录：1：常见函数的导数2:梯度与微分的关系3:常见函数的梯度4：梯度更新常见问题一常见函数的导数（复合函数求导证明）二梯度与微分的关系2.1微分：x为一元变量时微分：x为向量时微分矩阵2.2微分与梯度关系
明朝百晓生·2023-01-11 06:35

P9 PyTorch 导数,偏微分，梯度

在前面矩阵求导术里面介绍过梯度与微分的关系，通过该映射关系可以得到损失函数的梯度.目录：1导数2微分3梯度4影响局部极小值|鞍点的因素一导数1.1一元函数导数：标量定义：导数
明朝百晓生·2023-01-11 06:03

多元函数可微性知识点总结

这节的知识点也挺多，主要就是可微和偏导数存在的关系偏导数：z=f(x,y)，z对x或者y的偏导数就是把另一个当做常数求导，还算简单判断可微性：必要条件：可以写成偏导数都存在，且可以写成dz=fxdx+fydydz
HGGshiwo·2023-01-10 22:54

数学公式【合集】

文章目录泰勒展开式求导公式三角函数百度词条泰勒展开式推导原理:麦克劳林公式f(x)=f(0)+f′(0)x+......+f(n)(0)xnn!
violet~evergarden·2023-01-10 21:14

一元多项式运算器-代码实现(c语言)

要求学生运用数据结构基本原理、计算机高级程序设计语言和相关工具，分析并求解符号计算领域中的一元多项式运算问题，实现一元多项式的加法、减法、乘法、求值、求导、求积分等运算。
算法永无止境·2023-01-10 16:14

《动手深度学习》2.5 反向传播自动求导

《动手深度学习》2.5反向传播自动求导反向传播理论推导pytorch代码实战初始定义基本量定义模型(构建计算图)保留一下训练前的预测值训练！！！
Mavis00·2023-01-10 16:54

【PyTorch深度学习实践】03_反向传播

文章目录1.计算图2.反向传播2.1链式求导法则2.2反向传播过程3.Pytorch中前馈和反馈的计算3.1Tensor3.2代码演示对于简单的模型，梯度变换可以用解析式表达进行手算，但是复杂模型（很多
青山的青衫·2023-01-10 16:46

高数【求极限】--猴博士爱讲课

=3^2+2=12\\例二：试求\mathop{lim}_{x->0}{sinx}=sin0=0例一：试求limx−>3(x2+3)=32+2=12例二：试求limx−>0sinx=sin0=0常见的求导
mwcxz·2023-01-09 22:44

高数【求导】--猴博士爱讲课

第三课《求导》1/5照公式求导常见的求导2/5隐函数求导例1.若y=y(x)由y3−x2+y=0确定，则y′=，y′′=。例1.若y=y(x)由y^3-x^2+y=0确定，则y'=_，y''=_。
mwcxz·2023-01-09 22:14

Softmax classifier & cross-entropy loss

文章目录IntroFormulationProbabilisticinterpretationMLEInformationtheoryviewKullback-LeiblerdivergencePracticalissues:NumericstabilityPossiblyconfusingnamingconventionsIntroSoftmaxclassifier是基于cross-entrop
一有bug就哭给你看·2023-01-09 19:14

数学物理方法 数学物理方程

前者在高等数学中简单的学过，ODE是指方程只对一个变量求导。PDE是指方程对多个变量求导(如x,y,t)。除此之外数学物理方程还有积分方程（不讨论）。
longzu0·2023-01-09 16:55

【数据分析】使用numpy实现多项式的求导以及可视化

使用numpy函数的polyd()创建多项式：y=x^3+2x^2+3x+4并将该对象赋值给变量aPoly，求解该多项式的一阶导数bPoly和二阶导数cPoly。通过numpy的arange（）函数创建数组X，作为直角坐标系的横轴，其取值范围是[-20,20]。在同一幅图上按列创建三个子图，分别绘制aPoly，bPoly，cPolyimportnumpyasnpimportmatplotlib.p
danyow-4·2023-01-09 14:52

【Python】Numpy处理多项式类Polynomial

文章目录构造函数求导和积分求根和反演采样与拟合其他方法构造函数Numpy中提供了多项式模块，里面封装了一些用以快速解决多项式问题的类和函数，其中最重要类的自然是Polynomial，其构造函数为classnumpy.polynomial.polynomial.Polynomial
微小冷·2023-01-09 14:48

R语言的数字信号处理

实际上R的官方包一直都在本子里装着，只是平时大都拿来当计算器用（相当好用，秒算极限求导微分积分，用来
minolink·2023-01-09 13:10

Pytorch搭建ResNet18识别MNIST例程

Autograd自动求导PyTorch中所有神经网络的核心是autograd包，autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导。torch.Tensor是这个包的核心类。
George593·2023-01-09 12:33

【PyTorch】MacOS下PyTorch的开发环境安装

文章目录1PyTorch生态2PyTorch能干什么3PyTorch的开发环境安装1PyTorch生态2PyTorch能干什么GPU加速自动求导常用网络层：nn.Linearnn.Conv2dnn.LSTMnn.ReLunnSigmoidnn.SoftmaxnncrossentropyLossnn.MSE3PyTorch
快乐的冲浪码农·2023-01-09 10:44

[回归问题]

www(权重)，bbb(偏置量)拟合误差/残差：某点的真实值和预测值的误差最佳拟合直线：所有点的残差累计值最小，所有点到预测直线的欧氏距离最小Loss函数：模型真实值和预测值不一致程度（在求函数最值时求导
Tensorrrrrr·2023-01-08 17:39

理解三个原则，轻松掌握矩阵求导

理解三个原则，轻松掌握矩阵求导本文首发在我的微信公众号，地址：理解三个原则，轻松掌握矩阵求导矩阵求导在机器学习领域十分常见，无论在学习时，或者阅读相关论文的时候，掌握矩阵求导的方法是必要的。
帅帅Go·2023-01-08 10:00

深度学习课程项目

文章目录多元线性回归的随机梯度方法代码效果原理实值函数线性模型实值函数线性基函数模型linearbasisfunctionmodel实值函数线性基函数模型求导的矩阵形式解derivation实值函数线性基函数模型参数求解的解析解
GarveyMui·2023-01-08 09:16

pytorch debug 整理

oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation1、错误原因某个变量在前向计算时是一个值，在求梯度时变成了另一个值（inplace操作导致），使得pytorch在反向梯度求导时产生了错误
星之所望·2023-01-07 20:13

Pytorch 梯度计算

使用Pytorch计算梯度或者求导，有两种方法：以均方误差为例，模型pred=w*x：importtorchfromtorch.nnimportfunctionalasF#pred=x*wx=torch.ones
洪流之源·2023-01-07 20:13

Pytorch:函数的手动梯度计算方法

)=x^{2}e^{x},.y(z)=x2ex,.y′=2xex+x2ex,.y^{'}=2xe^{x}+x^{2}e^{x},.y′=2xex+x2ex,.一般可以手动计算出导数的可导函数，可以手动求导
三世·2023-01-07 20:42

pytorch梯度的计算过程

1、基础知识:与numpy中的基本操作相似，pytorch的作用是引入GPU加快运算，增加图形界面，适合大数据运算，尤其是deeplearninggradient梯度类似于求导，找到梯度下降的最佳路径。
三世·2023-01-07 20:41

PyTorch学习系列教程：何为Tensor？

PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas，都是构建了整个框架中最为底层的数据结构；另一方面，Tensor又与普通的数据结构不同，具有一个极为关键的特性——自动求导
小数志·2023-01-07 19:42

复习：矩阵计算与自动求导

矩阵计算矩阵计算就是讲矩阵如何求导数，所有优化模型的求解也是通过求导数实现的。首先回忆初高中学习的导数知识，这属于标量的导数。将导数拓展到不可微的情况，这就是亚导数。将导数拓展到向量，这就是梯度。
yonuyeung·2023-01-07 19:10

python f检验 模型拟合度_模型评估指标（RMSE、MSE、MAE、R2准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线）...

MSE(MeanSquareError)均方误差通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。L2loss对异常敏感，用了MSE为代价函数的模型因为
亭中意·2023-01-07 15:43

梯度消失与梯度爆炸产生原因及解决方法

1、什么是梯度消失和梯度爆炸在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。
frostjsy·2023-01-07 11:07

梯度弥散与梯度爆炸及其解决方法

这个函数能将负无穷到正无穷的数映射到0和1之间，并且对这个函数求导的结果是f′(x)=f(x)(1−f(x))f′(x)=f(x)(1−f(x))表示两个0到1之间的数相乘，得到的结果就会变得很小了。
摸金青年v·2023-01-07 11:07

梯度消失和梯度爆炸和梯度弥漫以及每个的解决方法

梯度消失的原因深层网络不合适的损失函数梯度爆炸的原因权值初始值过大梯度消失和爆炸的原因：在梯度更新的过程中，会进行反向求导。当前层的导数与学习率相乘。
无能者狂怒·2023-01-07 11:06

机器学习常用模型：softmax模型

多分类器原理及代码理解神经网络中的softmax层为何可以解决分类问题——softmax前世今生系列(3)softmax函数的正推原理——softmax前世今生系列(1)文章目录1、softmax模型原理2、代价函数及求导过程
小·幸·运·2023-01-07 09:23

Pytorch实现Softmax和Cross-entropy

Softmax 将输出归一化到（0，1）区间，可以将Softmax输出当作概率，从而使用CrossEntropy计算Loss。defsoftmax(X):X_exp=torch.exp(X)partition=X_exp.sum(1,keepdim=True)returnX_exp/partitionCross-entropy 输出为y_hat[0,0]和y_hat[2,1]内的值。y=torch
NEUMANN2077·2023-01-07 07:34

高等数学(上) —— 一元微分学

求极限的方法）证明极限存在：极限存在准则/极限存在定理(2个)单调有界准则夹逼定理连续连续性与间断点间断点的定义间断点的分类连续与可导连续与极限Ch2.导数2.1导数概念导数定义导数的几何意义2.2函数的求导法则导数公式复合函数的链式求导法则
码农爱德华·2023-01-07 07:00

调用Ishingami Homma解析函数测试PAWN算法（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述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。
我爱Matlab编程·2023-01-06 13:44

【统计学习方法】logistic regression 逻辑斯蒂回归

统计学习方法第六章I参考资料LR回归的核心在于引入了新的平滑函数sigmoid函数，这种函数相比于感知机的符号函数sgn函数好处在于可以求导，可以求导意味着可以进行梯度下降。
zcz5566719·2023-01-06 13:11

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 sigmoid

文章目录Sigmoid公式求导过程优点：缺点：自定义Sigmoid与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF
jasneik·2023-01-06 11:44

深度学习-【图像分类】学习笔记3AlexNet

传统Sigmoid激活函数的缺点：求导比较麻烦深度较深时出现梯度消失过拟合使用Dr
小威W·2023-01-06 11:23

【神经网络传播计算过程】

反向传播法其实是神经网络的基础，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。
一圈zyy·2023-01-06 10:05

通过Python Pandas分析数据上涨下跌趋势的方法：求离散数据的差分、导数

那么可以通过分析计算该组数据的差分来模拟求出该组数据走势线的导数，然后通过求导的差分/导数情况判断该组数据的走势情况。
跨境IT全栈工程师·2023-01-06 08:28

梯度下降和最小二乘法的区别

最小二乘法跟梯度下降法都是通过求导来求损失函数的最小值，那它们有什么区别呢。
BEINTHEMEMENT·2023-01-06 00:15

numpy搭建简易神经网络(保姆级教程)

涉及正向传播，反向传播，链式求导。参考教材：邱锡鹏《神经网络与深度学习》项目开始一、确定要创建
Tao_XXXX·2023-01-05 20:01

机器学习——逻辑回归算法

二、数学推导1.Sigmoid函数2.损失函数3.求导过程总结前言最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归中涉及得数学公式推导以及算法的代码实现进行记录！
风继续吹x·2023-01-05 19:55

神经网络中怎么解决梯度消失问题

在深度网络中，网络参数的学习是通过反向传播的链式求导法则来求Loss对某个参数的偏导数，然后进行参数更新的。
Echo-z·2023-01-05 14:31

matlab 1到无穷_从零开始的matlab学习笔记——（31）傅里叶变换

matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，概率统计，函数绘图，三维图像，拟合函数，动态图，傅里叶变换....更多内容尽在个人专栏：matlab学习上一节我们已经做好了关于傅里叶变换的一些准备工作
weixin_39842271·2023-01-05 10:21

最小二乘法和偏导

求对x的偏导数，视y为常量，对x求导；求对y的偏导数，视x为常量，对y求导。最小二乘法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
lalalagjl·2023-01-05 10:57

【DeepLearning】深度学习第一课：使用autograd来自动求导

使用autograd来自动求导在机器学习中，我们通常使用梯度下降（gradientdescent）来更新模型参数从而求解。
zsWang9·2023-01-05 08:17

6_深度学习_自动求导

求导是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤。深度学习框架通过自动计算导数，即，自动求导，来加快这项工作。实际中，根据我们设计的模型，系统会构建一个计算图，来跟踪计算哪些数据通过哪些操作组合起来产生输出。
Supre_yuan·2023-01-05 08:15

深度学习求导

什么是导数，导数其实就是斜率。也就是说当输入移动一个非常小的数的时候，函数增长了多少。如果数学好，你可以推演任意一个函数的导数是什么，不过大部分时间不需要，只要上网查一下，就能知道各个函数的导数是什么。以下是例子：f(a)=a2的导数=2a知道了各个函数的导数，第二个重要的概念就是连锁规则（chainrule）dl/da的导数dsigma/dz的导数dl/dz的导数，就是上面相乘，结果就是这样子，
_小羊·2023-01-05 08:44

深度学习之求导

导数之所以求导，是因为我们的优化模型的求解都是通过求导来进行的，深度学习或者说神经网络当中最重要的一个要素是反向传播算法（Backpropagation）。
彭祥.·2023-01-05 08:43

自动求导及实现

自动求导在我们计算y关于x的梯度之前，我们需要一个地方来存储梯度。重要的是，我们不会在每次对一个参数求导时都分配新的内存。importtorch#创建变量x并为其分配一个初始值。
聪明乖巧的小狮子·2023-01-05 08:41

神经网络反向求导不可导情况处理

1.激活函数不可导深度学习算法通常需要进行反向求导，来更新模型的参数，这就要求激活函数满足处处可导的性质，例如传统的sigmoid函数等。
RichardsZ_·2023-01-05 08:39
上一页 22 23 24 25 26 27 28 29 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他