cross-entropy求导

Machine Learning第二讲[多变量线性回归] -（二）计算参数分析

1、提到最优值，一般会想到利用求导的方法，如下图：但是按照微积分的方法，将这些求导后的等式求解后得到the
nana-li·2022-12-10 04:17

李沐深度学习-ch03

求出最小化损失得到学习的参数，wi和b最终的显示解，是损失函数求导之后，导数为0的地方。因为损失函数是凸函
Forever^^??·2022-12-09 22:52

最小化重投影误差(BA法)求解PnP

1.引言PnP算法是什么、用途以及部分求解方法我在PnP算法详解(超详细公式推导)中介绍过，但在那篇文章中基于基于优化的PnP求解方法我没有讲，因为我觉得这个方法比较重要，涉及一些李群李代数求导和非线性优化的知识
瀚文文文问问·2022-12-09 19:09

李代数的求导及扰动模型

1.引言李代数的求导以及扰动模型有什么用？当然就是求导的用，但在什么情况下需要求导，在机器人领域和3d视觉领域当然是函数的变量是旋转矩阵或变换矩阵，多发生在优化问题上！
瀚文文文问问·2022-12-09 19:39

学习中碰到的一些优化工具包和库

学习线性回归的权重，例如:FaceAlignmentat3000FPS中：minWt∑i=1N||△s^ti−WtΦt(Ii,St−1i)||22+λ||Wt||22权重Wt的学习，其也可以闭合形式的求解，即关于Wt求导
机器学习的小学生·2022-12-09 17:00

最小二乘法曲线拟合原理

将a0，a1…an作为变量，对上式进行偏分求导，得到n+1组方程：可以简化为：MA=B，则A=
zhoufm260613·2022-12-09 16:38

深度学习英文缩写_深度学习相关专业词汇简称汇总

作者是深度学习的初学者，经由导师指导，稍微学习了解了一下RNN、LSTM的网络模型及求导，打算在这里分享一下，欢迎各种交流。
索嵩·2022-12-09 15:39

Tensorflow2.0学习笔记一(B站课程【北京大学】Tensorflow2.0)

Tensorflow2.0学习笔记一创建张量Tensor强制将tensor转换为数据类型理解axistf.Variabletensorflow中的数学运算函数Tensorflow的数据标签和特征配对函数对指定参数进行求导运算
Chen的博客·2022-12-09 15:51

Tensorflow2梯度带tape.Gradient的用法_（全面，深入)

Tensorflow2梯度带tape.Gradient的用法前言用法Demo1:最简单的Demo2：GradientTape的嵌套两层嵌套分别对不同的变量求导，外层的求导依赖于内层的结果。
MasterQKK 被注册·2022-12-09 12:01

Lecture4 神经网络与反向传播(1)

2.应用场景在特定情况下，神经网络的损失函数就是需要求导的函数f(x)，而训练集的数据和神经网络的权重就是输入x。
pinkshell_1314·2022-12-09 07:43

LSTM反向传播原理——LSTM从零实现系列(2)

一、LSTM反向传播介绍LSTM的反向传播过程相对复杂，主要因为其对应的控制门较多，而对于每一个控制门我们都需要求导，所以工作量较大。首先我们根据LSTM结构图分析一下每个控制门的求导过程。
量化交易领域专家YangZongxian·2022-12-09 07:36

Lecture3：神经网络与反向传播

目录1.计算图2.反向传播与计算图2.1第一个例子2.2第二个例子--sigmoid2.3第三个例子--MAX门2.4第四和例子--对于向量的梯度3.神经网络4.常见矩阵求导公式4.1标量对向量求导4.2
Courage2022·2022-12-09 07:05

小徐科研杂记——Deep Supervision(深监督)

深度神经网络训练的时候，采用的是反向传播方式，该方式使用链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深。
多吃蔬菜身体好·2022-12-08 21:28

深度学习中常见的损失函数（L1Loss、L2loss）

MeanAbsoluteError,MAE）是指模型预测值f(x)和真实值y之间距离的平均值，公式如下：优点：无论对于什么样的输入值，都有着稳定的梯度，不会导致梯度爆炸问题，具有较为稳健性的解缺点：在中心点是折点，不能求导
脑袋里都是水·2022-12-08 21:16

Pytorch初步应用

构建神经网络的基本流程.掌握用Pytorch构建神经网络的实现过程.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
AI耽误的大厨·2022-12-08 19:46

有关于torch.autograd.grad

torch.autograd模块给用户提供了一个自定义求导的接口。torch.autograd.grad可以手动地将loss对某部分参数进行梯度求导，特别适用于debug和观测。
Reza.·2022-12-08 17:01

数字图像处理篇（6）边缘检测原理及其算子

目录一、引言1、图像中的求导2、梯度二、理想情况边缘检测1、Roberts算子2、Prewitt算子与Sobel算子3、Laplacian算子三、非理想状态下的边缘检测1、LoG高斯-拉普拉斯算子2、canny
计算机鬼才～·2022-12-08 17:22

中心极限与大数定理律的关系_2020.3.2 | 考研数学必考的四大证明定理汇总

四大必考证明定理一、求导公式的证明2015年真题考了一个证明题：证明两个函数乘积的导数公式。几乎每位同学都对这个公式怎么用比较熟悉，而对它怎么来的较为陌生。
weixin_39889481·2022-12-08 13:58

中心极限与大数定理律的关系_2019.12.4 |考研数学—必考的四大证明定理汇总

四大必考证明定理一、求导公式的证明2015年真题考了一个证明题：证明两个函数乘积的导数公式。几乎每位同学都对这个公式怎么用比较熟悉，而对它怎么来的较为陌生。
weixin_39811166·2022-12-08 13:58

用Python学《微积分B》（微分中值定理与洛必达法则）

其中“微分中值定理”强调的是对概念，特别是“开区间可导，闭区间连续”的理解，习题虽少，但吃透不易；而“洛必达法则”将求函数的极限转变为求导数的极限，实现的是一种“降维”计算方法，（看到“降维”这个词，你就知道它的威力有多大了
Sagittarius_Warrior·2022-12-08 13:22

【考研数学】一. 极限与导数

文章目录零.分值分配一.极限与导数1.基本知识点2.做题方法极限简单的等价无穷小已知一个极限求另一个极限保号性和保号性的推论极限的应用：求渐近线（水平渐近线，斜渐近线，铅直渐近线）导数求高阶导数分段函数求导求最值求交点
如果皮卡会coding·2022-12-08 13:52

Pytorch实现线性回归

准备数据集X,Y都是矩阵形式，计算时注意广播机制设计模型关键是构造计算图以此实现对参数的自动求导将模型封装成一个类并继承自Module模块，此类必须实现两个方法__init__()和forward()，
weixin_45752264·2022-12-08 12:23

Levenberg-Marquardt（列文伯格-马夸尔特）算法

根据求导数的方法，可分为2大类。第一类，若f具有解析函数形式，知道x后求导数速度快。第二类，使用数值差分来求导数。根据使用模型不同，分为非约束最优化、约束最优化、最小二乘最优化。什么是Levenb
圣书·2022-12-08 07:12

OpenCV-Python官方教程-22-Harris角点检测

ksize：Sobel求导中使用的窗口大小。k：Harris角点检测方程中的自由参数，取值参数为[0.04,0.06]代码演示：importcv2importnump
骚火棍·2022-12-07 21:16

PyTorch 自动微分论文翻译及解释

只是因为感兴趣，想了解一下PyTorch自动求导这方面涉及到的不太深的数学和计算机科学的知识。翻译完成后，我所学习到的有这么几点：PyTorch自动微分抛弃了符号方法。
培之·2022-12-07 19:38

深度学习中的数据操作（五） 自动微分 基于pytorch实现

1.5自动微分"""1.5.1一个简单的例子求导是深度学习优化算法的关键步骤，因此自动微分可以大大简化深度学习的计算步骤从很小的例子来看，y=2x^⊤x，若想对y求导，就可以借助pythorch的相关函数
硬着头皮写代码的菜鸡·2022-12-07 19:38

阅读 PyTorch 自动微分文章 补充知识点

本文涉及到的点有原地操作计算机程序中的求值策略，迫切求值还是懒惰求值自动求导，含正向累积与反向累积方法向量-雅可比积原地操作“原地运算是一种直接改变给定线性代数、向量、矩阵(张量)内容（content）
培之·2022-12-07 19:37

tensorflow-4.维度变换

没有改变数据本身87：将4*-1的向量恢复到42828*12.转置tf.transpose()perm=[0,1,3,2]原来的2维度变成3,原来的3维度变成2#3.tensorflow1.GPU加速2.自动求导
Demi Hao·2022-12-07 17:49

【计算机视觉】基础神经网络

基础神经网络神经元和多层感知机误差反向传播算法例题：https://blog.csdn.net/qq_39276337/article/details/120414795本质上是链式求导法则
半山乱步·2022-12-07 17:22

python 回归去掉共线性_线性回归中的多重共线性与岭回归

上篇文章《简单而强大的线性回归详解》(点击跳转)详细介绍了线性回归分析方程、损失方程及求解、模型评估指标等内容，其中在推导多元线性回归使用最小二乘法的求解原理时，对损失函数求导得到参数向量的方程式上式中有解
weixin_39614675·2022-12-07 16:10

【梯度下降算法】——使用梯度下降算法解决一元和多元数学最值问题

接下来分析一下这道题，它是求最值问题，我们按照高中的思路，容易想到求导，然后让导数值为0，求得的x即为极值点，接着通过相关计算求出答案。
Giyn·2022-12-07 15:18

Opencv外参估计cvFindExtrinsicCameraParams2原理解析（四）

本文对opencv在估计得到初始的外参之后，进一步迭代计算的推导详细分析，这一部分其实是相机标定迭代计算中对R,t的求导。
leaf_csdn·2022-12-07 15:11

pytorch入门学习（五）-------autograd

自动求取梯度torch.autograd.backward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph=None,create_graph=False)tensors:用于求导梯度
weixin_44776845·2022-12-07 13:50

pytorch学习笔记-入门-自动求导

/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:get_ipython().magic(u'matplotlibinline')##Autograd自动求导机制：#Pytorch
wenqiang su·2022-12-07 13:49

Pytorch 60分钟入门之(二) Autograd:自动求导

Autograd:自动求导Pytorch所有的神经网络的核心是autograd库.我们先简单了解一下,然后训练第一个神经网络.autograd包提供了Tensor所有操作的自动求导(差分).这是一个运行时定义
Full_Speed_Turbo·2022-12-07 13:17

Pytorch简单学习入门--Autograd自动求导

Autograd自动求导autograd是Pytorch的核心，可以用这个包来训练神经网络。
不不加辣椒·2022-12-07 13:16

Pytorch入门系列4----Autograd自动求导机制

二、Autograd的使用方法1.在tensor中指定2.重要属性三、Autograd的进阶知识1、动态计算图2、梯度累加总结前言今天我们一起来谈一下pytorch的一个重要特性----自动求导机制Autograd
CV_Today·2022-12-07 13:10

【Tensorflow学习一】神经网络计算过程: 搭建第一个神经网络模型

Tensor:常用函数理解axistf.Variable变量标记为“可训练”tensorflow中的数学运算函数Tensorflow的数据标签和特征配对函数tf.GradientTape某函数对指定参数进行求导运算
Chen的博客·2022-12-07 12:46

torch.autograd

torch.autogradtorch.autograd:提供了类和函数，用来对任意的标量函数进行求导，要想使用自动求导，只需要对已有的代码进行微小的改变，只需要将所有的tensor包含进VariableVariableVariable
big_matster·2022-12-07 12:14

0203高阶导数-导数与微分-高等数学

文章目录1高阶导数的定义2高阶导数的求导2.1直接法2.2间接法3后记1高阶导数的定义一般地，函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)的导数y′=f′(x)y^{'}=f^{'}(x)y′=f′(x)仍然是
gaog2zh·2022-12-07 11:53

slam十四讲ch4

文章目录ch4-主要内容推导+课后习题[十四讲]主要目标4.1群4.2李群与李代数4.3指数映射和对数映射4.4李代数求导与扰动模型实践：Sophus库的使用2.课后习题：ch4-主要内容推导+课后习题
A172494·2022-12-07 10:08

语义分割中常用的两种损失函数

cross-entropy交叉熵信息量信息量个人理解是指验证信息发生所需要的信息多少，所以一个事件发生的概率越大，它的信息量越小。
四月的友人·2022-12-06 23:32

pytorch 01

2002Torch、2011Torch7Lua发布版本同类框架动态图or静态图优先动：run时可改变参数静：run时不能改变参数pytorch与同类的比较pytorch生态pytorch的功能GPU加速自动求导神经网络层数再深
非畅6 1·2022-12-06 22:21

Andrej Karpathy | 详解神经网络和反向传播（基于micrograd）

只要你懂Python，大概记得高中学过的求导知识，看完这个视频你还不理解反向传播和神经网络核心要点的话，那我就吃鞋:DAndrejKarpathy，前特斯拉AI高级总监、曾设计并担任斯坦福深度学习课程CS231n
矩池云Matpool·2022-12-06 20:50

[PyTorch 学习笔记] 1.5 autograd 与逻辑回归

autograd.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/logistic-regression.py自动求导
张贤同学·2022-12-06 19:18

pytorch个人学习笔记

教程链接：深入浅出pytorch文章目录pytorch学习笔记第二章：pytorch基础知识2.1张量2.2自动求导第三章：pytorch主要组成模块3.2基本配置3.3数据读入3.4模型构建3.
ersanwuqi·2022-12-06 18:28

pytorch里optimizer作用、自动求导autograd，from_numpy、numpy()等函数声明变量时候的浅拷贝、显卡内存 out of memory

1、其中optimizer的作用，其主要起到的作用就是进行权重的更新，如下：net=models.resnet50(pretrained=False)learning_rate=0.01#权重更新如果使用自带的optimizer函数进行梯度更新，效率更好，因为其还可以引入梯度#下降的方法，例如动量等方法forfinnet.parameters():f.data.sub_(f.grad.data*l
yangdeshun888·2022-12-06 15:03

pytorch 自动求导autograd

张量tensor张量tensor类似于numpy中的narray，是一个多维数组，两者可以相互转换importtorchimportnumpyasnpx=np.array([1.,2.,3.]，dtype=float)x=torch.from_numpy(x)注意：PyTorch的梯度只能计算浮点张量，所有从numpy转化为tensor时，需要将numpy数据格式设置为float。Autograd
杭电陈冠希·2022-12-06 15:31

pytorch如何计算导数_PyTorch学习笔记(三)：自动求导Autograd

现代神经网络依靠反向传播(BackPropogation)算法来对模型进行优化，其本质是大规模链式求导。因此，能够对通过编程来对网络参数进行求导是非常重要的。
weixin_39995108·2022-12-06 15:00

自动求导autograd.grad的学习 包含torch和tensorflow对jacobi的支持

现在的版本中已经不需要用Variable来实现自动求导."这句话不对，至少我在kaggle里测试，如果不用Variable还是会出错:现在确实不需要Variable了。
构建的乐趣·2022-12-06 15:29
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