cross-entropy求导

pytorch—自动求导

autograd简介PyTorch通过自动求导autograd包对tensor的所有操作提供自动求导机制。
长空。·2022-12-16 06:36

pytorch 的自动求导机制解释

Ps：在深度理解自动求导机制时，非常幸运一开始看了ronghuaiyang大神翻译的这篇博客https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/99670194
镜中隐·2022-12-16 06:35

PyTorch自动求导

Autograd模块PyTorch的Autograd模块是应用所有神经网络的核心内容，在张量（Tensor）上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分，也就是自动求导的方法，从而简化了手动计算导数的复杂过程
我是YJJ啊·2022-12-16 06:05

pytorch求导

由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外，后面有时间会写一下tens
Tai Fook·2022-12-16 06:03

[Pytorch系列-21]：Pytorch基础 - 全自动链式求导backward

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：[Pytorch系列-21]：Pytorch基础-全自动链式求导backward_文火冰糖（王文兵）的博客
文火冰糖的硅基工坊·2022-12-16 06:01

机器学习必会技能之微积分【一文到底】

机器学习必会技能——微积分【一文到底】文章目录机器学习必会技能——微积分【一文到底】1微积分的四类问题2深入理解导数的本质3深入理解复合函数求导4理解多元函数偏导5梯度究竟是什么？
Ding Jiaxiong·2022-12-16 06:30

pytorch 的自动求导功能简介

pytorch的自动求导功能简介一、反向传播算法简介二、pytorch的自动求导功能1.前言2.我们需要自动求导机制做什么3.一个简单的例子4.模型训练过程中使用自动求导(略)5.关闭和打开自动求导6.
哆啦A梦PLUS·2022-12-16 06:59

递归最小二乘算法（原理篇）

参考文献最小二乘法的递推形式推导最小二乘法的本质是什么矩阵形式的最小二乘法矩阵求导公式的推导实值函数相对于向量的梯度理论公式最简单的最小二乘法单参数的观测与估计：误差的平方和：S
wangYH.air·2022-12-16 01:28

最小二乘原理（3）——递归最小二乘

因为是协方差矩阵，只有对角线上有元素，所以转置对它没有影响，即其实递推最小二乘法：就是想使方差之和最小，然后发现，方差之和就是估计误差的协方差矩阵的迹，迹里面又包含了K，所以也就是求K使得迹最小，即对K求导
一抹烟霞·2022-12-16 01:56

矩阵求导

害天天看论文证明总要用到记一下记一下！基本公式：Y=A*X-->DY/DX=A’Y=X*A-->DY/DX=AY=A’*X*B-->DY/DX=A*B’Y=A’*X’*B-->DY/DX=B*A’
不吃姜·2022-12-15 22:00

BUAA--2021机器学习考试

3集成学习（串行并行）4K均值算法，混合高斯模型的异同点，和EM算法的理解5极大团、势函数和贝叶斯网络的联合概率密度6解释残差神经网络为什么能够避免网络退化，以及残差网络的损失函数求导过程7基于最大方差思想的
errly_liu2828·2022-12-15 20:50

pytorch如何定义新的自动求导函数

目录pytorch定义新的自动求导函数pytorch自动求导与逻辑回归自动求导逻辑回归总结pytorch定义新的自动求导函数在pytorch中想自定义求导函数，通过实现torch.autograd.Function
·2022-12-15 18:43

【强化学习】(一）RL基本概念

ExampleGYM入门学习资料，莫烦PythonRL系列，王树森深度强化学习预备知识数学相关概率密度函数（PDF）随机变量在某个确定的取值点附近的可能性的函数性质：将随机变量X所有的可能的取值都算上，连续性则求导
Junewang0614·2022-12-15 17:05

OpenCL优化案例研究 (4)

它使用两个3x3核与原始图像结合来近似求导数。有两个内核，一个是水平方向，另一个是垂直方向，如图9-7所示。图9-7Sobel滤波的双向操作9.3.1
weixin_38498942·2022-12-15 15:25

矩阵求导公式大全_视觉slam | 李群和李代数 特征正交群 SO(3)与特殊欧式群SE(3) 推导、映射、BCH求导...

目的旋转矩阵无法直接加该变量，加过之后无法继续满足性质：需要对R（旋转量）求导做优化->如何对带有约束的旋转量求导概念向量与矩阵转换：群：群（Group）是一种集合加上一种运算的代数结构。
weixin_39606048·2022-12-14 19:09

半闲居士视觉SLAM十四讲笔记（4）李群与李代数 - part 2 指数与对数映射、李代数求导与扰动模型

本系列文章由youngpan1101出品，转载请注明出处。文章链接：http://blog.csdn.net/youngpan1101/article/details/71087919作者：宋洋鹏（youngpan1101）邮箱：[email protected]该讲详细资料下载链接【BaiduYun】【Video】【Code】若您觉得本博文对您有帮助，请支持高博的新书《视觉SLAM十四讲
youngpan1101·2022-12-14 19:09

视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲-李代数求导与扰动模型

专栏系列文章如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉
goldqiu·2022-12-14 19:38

李群李代数：李代数求导

雅可比雅可比分为左乘雅可比和右乘雅可比，分别记为JlJ_lJl和JrJ_rJr。左乘雅可比即为李代数se(3)中的JJJJl=J=sin⁡θθI+(1−sin⁡θθ)aaT+1−cos⁡θθa∧J_l=J=\frac{\sin\theta}{\theta}I+\Bigl(1-\frac{\sin\theta}{\theta}\Bigr)aa^T+\frac{1-\cos\theta}{\theta
Jason.Li_0012·2022-12-14 19:38

SE(3) 上的李代数求导（推导过程）

SE(3)上的李代数求导（推导过程）变量基本形式ppp是一个三维向量，其齐次形式为p=[p1](0)p=\begin{bmatrix}p\\1\end{bmatrix}\tag{0}p=[p1](0)TTT
Sunsetfmb·2022-12-14 19:06

机器学习-西瓜书、南瓜书第三章

求解均方误差最小化的过程称为参数估计其实就是对w，b分别求导，令其等于0，找到最优的闭式解(解析解)。
GoAI·2022-12-14 16:28

机器学习7-逻辑斯蒂回归实现西瓜数据集2.0的二分类

文章目录1什么是逻辑回归1.1Sigmoid函数介绍2逻辑回归公式推导2.1损失函数推导3逻辑回归迭代公式3.1函数特性3.2求导过程4逻辑回归实现西瓜数据集2.0的分类我们在实现西瓜数据集2.0分类之前先讲讲逻辑回归的原理
Aaron-ywl·2022-12-14 15:09

要点初见：开源AI绘画工具Stable Diffusion代码分析（文本转图像）、论文介绍（下）

StableDiffusion代码分析（文本转图像）、论文介绍（上）_BingLiHanShuang的博客-CSDN博客二、StableDiffusion代码分析7、关闭PyTorch内部新参数的自动求导
BingLiHanShuang·2022-12-14 12:35

20. 数值稳定性--梯度爆炸和梯度消失

对第二行公式解释如下，并且对于为什么得到对角矩阵，可以举例[5x,4y,3z]对[x,y,z]求导：ps：我认为Wt要不要转置，是取决于如何排布ht以及Wt的
chnyi6_ya·2022-12-14 12:00

目标检测常用的损失函数

L1损失(均方误差MSE)优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解缺点：不是特别的稳健，因为当函数的输入值距离中心值较远的时候，使用梯度下降法求解的时候梯度很大，可能导致梯度爆炸。
多动的老鼠·2022-12-14 11:14

python遗传算法多目标_小知识：什么是遗传算法

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，不需要确定的规则就能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向。
weixin_39758048·2022-12-14 09:50

297个机器学习彩图知识点（2）

1.类别特征2.链式求导3.卡方应用4.卡方5.分类6.训练7.混淆矩阵8.CP9.累计分布函数10.维度之咒11.数据增强12.代表点聚类13.决策树回归14.决策树15.导数16.特性矩阵17.行列式
冷冻工厂·2022-12-14 06:24

297个机器学习彩图知识点（7）

1.均方误差2.均值漂移3.小批量随机梯度4.损失函数最小值5.闵可夫斯基距离6.参数化建模7.偏导数8.相关系数9.感知机学习10.感知机11.普拉托变换12.多项式回归13.幂函数求导14.精确度15
冷冻工厂·2022-12-14 06:45

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识

tf基本知识香农熵交叉熵代价函数cross-entropy卷积神经网络softmax这里用到的tf基本知识tf.tensor-张量,其实就是矩阵。
QRick·2022-12-14 05:35

【OpenCV学习】第16课:图像边缘提取 - Sobel算子详细剖析(图像梯度)

再图像特征提取丶对象检测丶模式识别等方面都有重要作用如何捕捉/提取边缘：对图像求它的一阶导数，delta=f(x)-f(x-1),delta值越大，说明像素在x方向变化越大，边缘信号越强如果你已经忘记了数学求导什么的概念
天狗下凡·2022-12-13 20:09

使用BP网络逼近函数-matlab

二、逼近网络的结构神经元结构：三、计算开始（核心运算就是求导）第一部分：前向传播隐含层神经元
啊哦小小小小萌·2022-12-13 19:08

BP神经网络用于PID参数整定学习笔记

sigmoid函数：一般常用这个函数对这个函数求导：Tanh函数Tanh函数的图像如上图所示。
阿Q学长·2022-12-13 11:05

神经网络——常见的回归损失函数

L1Loss、L2Loss和SmoothL1Loss三个损失函数的图像公式如上，分别对其求导：公式中的x都是boundingbox四个坐标点与groundtruth四个坐标点的差值，四个点分别
不说话装高手H·2022-12-13 09:20

激活函数——tanh函数

其曲线如下所示：**ii:**求导参考资料：https://baike.baidu.com/item/tanh/19711736?fr=aladdin
S6969S·2022-12-13 07:52

pytorch 介绍

不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络.PyTorch提供了两个高级功能：1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）2.包含自动求导系统的深度神经网络与tensorflow,caffe
路新航·2022-12-12 19:38

第3关：Lambda 表达式——python求函数f的导数

帮一个非计算机科班的作业(educoder上的），感觉有点绕，题目如下：如需答案，直接翻到最后就行刚开始自己百度上直接搜，基本上都是用的库函数去求导的，然后自己仔细思考了一会儿，通过了，在此分享给各位学弟学妹参考
qq_43620191·2022-12-12 17:34

贝叶斯HPO基本流程

面对这个问题，无论是从单纯的数学理论角度，还是从机器学习的角度，我们都已经见过好几个通俗的思路：1我们可以对f(x)f(x)f(x)求导、令其一阶导数为0来求解其最小
吓得我泰勒都展开了·2022-12-12 16:22

0901权重衰退

处理过拟合控制模型容量：1.模型参数变少2.模型参数范围变小权重衰退：为处理过拟合的用得比较多的方法最理想的状态是达到0.1/2是为了求导后计算方便（系数为1了）前面是严格限制了范围，故为硬性限制，而此处是增加了一个罚项
不玩游戏的小菜鸡·2022-12-12 14:18

唐宇迪学习笔记8：逻辑回归算法

机器学习算法选择3、逻辑回归的决策边界Sigmoid函数1、公式2、图像3、解释二、化简与求解Sigmoid函数1、预测函数2、分类任务3、解释Logisticregression1、似然函数2、对数似然3、求导过程
小丑呀~·2022-12-12 13:32

自己动手用Python编写神经网络

第一章介绍了神经网络中所用的数学思想，包括矩阵乘法，矩阵求导等。第二章介绍如何使用Python实现一个三层的全连接神经网络（或者说多层感知机网络，MLP），识
花花生·2022-12-12 12:02

pytorch基础（二）：构建简单的神经网络

文章目录前言一、使用numpy完成神经网络二、使用tensor完成神经网络三、pytorch的自动求导四、补充说明总结前言  本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度
麻衣带我去上学·2022-12-12 08:59

深度学习基础

优点：平滑，易于求导。缺点：激活函数计算量大，容易出
青年君·2022-12-12 00:35

机器学习小白手推一元线性回归[附代码]

手推一元线性回归【机器学习小白】手推一元线性回归（附代码）引言线性回归提出问题用例说明最小二乘法损失函数残差公式损失函数原型和方差（SSE）均方误差（MSE）均方根（RMSE）参数估计——最小二乘法对参数a的求导过程对参数
RACE_NULL·2022-12-11 17:32

pytorch中的Optimizer的灵活运用

pytorch可以自动求导梯度，不过要对需要求梯度的tensor设置为“requiresgrad=TRUE"。
special_hang·2022-12-11 11:22

对数几率回归模型

不同的地方是周志华书本上线性回归模型中参数求解方法是最小二乘法（说白了就是求导取极值），当然也可以用梯度下降法。
臭小子222·2022-12-11 01:42

计算机视觉之SSD改进版本(平滑L1范数损失与焦点损失)《4》

它的缺点就是0点附近不能求导，不方便求解，而且不光滑，网络也不是很稳定，所以我们设计一个在0点附近使用一个平方函数，让它显得很平滑，这里通过一个超参数来控制平滑区域。平滑L1
寅恪光潜·2022-12-11 00:05

【数学基础】简单易懂的张量求导和计算图讲解

这是“标量对标量”求导数。
风度78·2022-12-10 21:01

RNN-BPTT 笔记

RNN（二）·BPTT算法-知乎其中：这一步划红线的地方是如何理解的：从这张图可以大概看出Lt和W的关系：我一开始单纯的理解成Lt是W的高次项函数（这里将所有激活函数当线性函数去简化推导的复杂性），然后求导
fire_lch316·2022-12-10 11:33

pytorch学习笔记：task01-task04

pytorch学习笔记Task01pytorch安装Task02PyTorch基础知识1、张量（1）简介（2）常见的构造Tensor的函数（3）常见操作（4）广播机制2、自动求导（1）autograd简介
qq_32795481·2022-12-10 11:55

逻辑回归中的sigmoid函数及负对数似然函数求导

逻辑回归中的sigmoid函数及负对数似然函数求导：查了好多笔记都是抄抄抄，中间有一步很简单但很关键，都没有展示，只能上笔了，记录一下：sigmoid函数：sigmoid(wx)=η(wx)=11+exp
dingopark·2022-12-10 08:46

用python写bp神经网络作价格预测_bp神经网络预测python

一文详解神经网络BP算法原理及Python实现什么是梯度下降和链式求导法则假设我们有一个函数J(w)，如下图所示。梯度下降示意图现在，我们要求当w等于什么的时候，J(w)能够取到最小值。
weixin_39622568·2022-12-10 06:57
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