cross-entropy求导第36页

a1集成学习上-02掌握基本的回归模型-202103

针对本次打卡学习，线性回归基本理解，但是涉及求导

快乐的小橘子·2022-11-26 07:43

tensorflow2.0学习笔记：自定义求导

tensorflow2.0建立神经网络模型，tensorflow近似求导与keras.optimizers结合使用，实现自定义求导，使得模型训练更加灵活。

凿井而饮·2022-11-26 07:06

矩阵求导的理解路径

摘要：整理矩阵求导的思路，便于后面复习快速回忆。1基础函数表达式：y=f(x)导数表达式：熟悉高数的函数求导即可：1）导数形式：加减乘除幂指对，三角反三角等，2）运算法则：交换律、分配率等。

lzp_k2·2022-11-26 07:35

Tensorflow学习笔记（一）神经网络计算

输出numpynumpynumpy输出转TensorTensorTensor输出→输出3.生成随机数→输出TF2常用函数首先附上大佬的带目录字典版常用函数.强转最值平均值和加减乘除平方次方开方矩阵相乘求导

prince75^·2022-11-26 07:35

IMU数学模型推导

旋转运动学质量块在body坐标系下的坐标为：body坐标系为imu坐标系惯性系为世界坐标系只考虑旋转旋转到惯性系下：对时间求导如下：其中对RRR的求导有如下推导：其中[wb]×=w∧[w^b]_\times

铃灵狗·2022-11-25 20:42

深度学习修炼（三）——自动求导机制

文章目录致谢3自动求导机制3.1传播机制与计算图3.1.1前向传播3.1.2反向传播3.2自动求导3.3再来做一次3.4线性回归3.4.1回归3.4.2线性回归的基本元素3.4.3线性模型3.4.4线性回归的实现

ArimaMisaki·2022-11-25 18:50

深度学习计算机视觉面试常考知识点

卷积神经网络系列之softmaxloss对输入的求导推导在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而

lzAllen·2022-11-25 17:09

RuntimeError: Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead

numpyarray,结果报错RuntimeError:Can’tcallnumpy()onVariablethatrequiresgrad.Usevar.detach().numpy()instead,意思是:需要求导的变量无

littlehaes·2022-11-25 11:53

pytorch中实现Balanced Cross-Entropy

当你明白了pytorch中F.cross_entropy以及F.binary_cross_entropy是如何实现的之后，你再基于它们做改进重新实现一个损失函数就很容易了。1、背景变化检测中，往往存在样本不均衡的情况，也就是changedpixel很少，而unchangepixel占据大多数，论文DASNet:DualAttentiveFullyConvolutionalSiameseNetwor

fpan98·2022-11-25 11:27

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.以下是自己的求导过程：BPTT求导主要就是包括三个步骤：1.前向计算每个神经元的输出值2.反向计算每个神经元的误差项，它是误差函数E对神经元的加权输入的偏导数3

白小码i·2022-11-25 11:22

神经网络和深度学习-后向传播back propagation

下面我们给出一张神经网络的图反向传播通过导数链式法则计算损失函数对各参数的梯度，并根据梯度进行参数的更新下面举个简单的例子我们需要知道x,y,z分别对该模型有什么影响，故分别对他们求偏导其中q=x+y，需要先对q求偏导，在对x和y进行求偏导**（链式求导法则

Ricardo_PING_·2022-11-25 10:52

梯度消失、梯度爆炸及其表现和解决方法

一、梯度消失梯度消失出现的原因：在深层网络中，如果激活函数的导数小于1，根据链式求导法则，靠近输入层的参数的梯度因为乘了很多的小于1的数而越来越小，最终就会趋近于0，例如sigmoid函数，其导数f′(

vivian_ll·2022-11-25 08:55

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-二元回归与多元回归：重要参数solver & multi_class & class_weight

solver真不会，搁置了，回头会补一下矩阵求导，更深入的内容就以后吧multi_classOvO策略拆分策略OvO基本过程是将每个类别对应数据集单独拆分成一个子数据集，然后令其两两组合，再来进行模型训练

烧灯续昼2002·2022-11-25 08:05

pytorch中detach()函数以及data属性的区别+梯度求导计算

重点是detach在你想要进行autograd的时候就会提醒关于梯度计算常用的求导步骤要求导只需要做到两点：变

徽先生·2022-11-25 04:28

【pytorch】2.2 pytorch 自动求导、 Tensor 与 Autograd

目录一、计算图二、自动求导要点三、标量反向传播的计算四、使用Tensor及Autograd实现机器学习1）先来造一批数据，作为样本数据x和标签值y2）定义一个模型y=wx+b,我们要学习出w和b的值，用来你拟合

Enzo 想砸电脑·2022-11-25 04:55

【基础篇】pytorch学习笔记（二）[自动求导autograd、backword、with torch.no_grad等]

是一个按运行定义的框架，这意味着你的反向求导是由代码的运行方式定义的，并且每个迭代都可以是不同的。一、torch.Tensortorch.Tensor是autograd包的中心类。

ykszd71·2022-11-25 04:54

PyTorch自动求导

PyTorch自动求导上一节学习的疑问：torch.tensor()和torch.Tensor()的区别在哪里？

KevinHQK·2022-11-25 04:53

【pytorch】|tensor grad

下面用计算图表示:y=(x+w)∗(w+1)采用计算图描述运算的好处：不仅使得运算更加简洁，而且使得梯度求导更加方便。

rrr2·2022-11-25 04:21

Pytorch | 自动求导机制下tensor的各个属性

fromhttps://www.jianshu.com/p/96a687ecbac4grad该属性值默认为None，在第一次调用backward()方法后，该值会附上一个数值，并且grad属性值会在之后的每次调用backward()方法时进行累计，这就是为什么我们在训练网络时，每次迭代计算backward()之前需要进行zero_grad的操作的原因。requires_grad若当前tensor需

忧郁的常凯申·2022-11-25 04:21

【机器学习】PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别

接下来再对x求导，可以得到：y.

Quentin_HIT·2022-11-25 04:50

PyTorch基础知识 | 安装 | 张量 | 自动求导

直接创建2.2依据数值创建2.3依概率分布创建3.张量的操作3.1张量的拼接3.2张量的切分3.3张量的索引3.4张量的变换3.5张量的数学运算4.广播机制5.is_leaf与grad_fn概念三、自动求导

幼稚的人呐·2022-11-25 04:49

【深度学习】pytorch自动求导机制的理解 | tensor.backward() 反向传播 | tensor.detach()梯度截断函数 | with torch.no_grad()函数

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pytorch里自动求导的基础概念1.1、自动求导requires_grad=True1.2、求导requires_grad

今天一定要洛必达·2022-11-25 04:45

一文弄懂神经网络中的反向传播法

一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation最近在看深度学习的东西，反向传播法其实是神经网络的基础了，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

爱趣无穷·2022-11-24 23:16

卷积计算导数的理解

1.对参数W的求导图一从公式的角度比较容易理解和推导，以下是个人对其过程更直观的理解。图二在进行卷积的过程中，卷积核中的每个数会扫描一个区域，如图中黄色区域所示，和卷积后的结果Y的大小一致。

无人区2号·2022-11-24 23:12

PyTorch的各个组件和实战

文章目录张量张量简介创建tensor张量的操作广播机制自动求导并行计算简介PyTorch的各个组件基本配置数据读入模型构建神经网络的构造神经网络中常见的层模型初始化损失函数训练和评估可视化优化器Fashion-Minist

Tongsen99·2022-11-24 22:16

深度学习笔记--线性代数，概率论，数值计算

eigendecomposition奇异值分解SVD概率论概率分布条件概率（conditionalprobability）期望、方差和协方差常用概率分布贝叶斯定理(Bayes'Rule)信息论基本思想自信息香农熵KL散度交叉熵（cross-entropy

iwill323·2022-11-24 22:37

Pytorch基础知识

Pytorch基础知识张量简介创建Tensor张量的操作广播机制自动求导Autograd简介梯度计算并行计算简介为什么要做并行计算并行计算和CUDA什么关系常见的并行的方法：网络结构分布到不同的设备中(

安小兴先生·2022-11-24 22:07

matlab的syms无法在函数中使用_syms(matlab中syms的用法)

xy以后xy就可以直接使用了，有他们运算出来的结果也是符号变量当然上面的也可.定义一个符号变量：symsx定义一个符号变量x后续可以做一些符号操作，如：p=x^2+3*x-2;diff(p,x)%p对x求导大家好

weixin_39862097·2022-11-24 21:14

2022年3月30日快手广告算法面试题

1、手写交叉熵公式2、为什么用交叉熵不用均方误差1、均方误差作为损失函数，这时所构造出来的损失函数是非凸的，不容易求解，容易得到其局部最优解；而交叉熵的损失函数是凸函数；2、均方误差作为损失函数，求导后

七月在线·2022-11-24 18:43

幂级数求和函数

求通项公式为x^n的级数的和函数，n=0,1,2...首先求出收敛域为(-1,1)，所以和函数为要注意x=0时，s(x)是否为0，因为这个级数中n从0开始计数，所以式子正确，否则要写成分段的表达式2.求导法

格里芬阀门工·2022-11-24 08:25

机器学习笔记(4) — 梯度下降

用于线性回归的梯度下降加2的原因就是让求导之后的式子更加简洁这就是线性回归的梯度下降算法，重复执行这些步骤，更新w和b，直到收敛f(x)是个线性回归模型，f(x)=wx+b，两个式子的后半部分分别是代价函数对

AUG-·2022-11-24 07:52

【item() detach()用法】神经网络训练显存越来越大的原因之一

2loss.item()和loss.detach()解决问题3感谢链接1显存变大的原因PyTorch采用动态图机制，通过tensor(以前是variable)来构建图，tensor里面包含的梯度信息用于反向传播求导

寻找永不遗憾·2022-11-24 07:50

反向传播——机器学习

二、实验过程1、算法思想反向传播是利用函数的链式求导来进行推导的，目的是通过不断调整权重和偏置来不断减小误差，最终得到误差最小的神经网络。2、算法原

唯见江心秋月白、·2022-11-24 07:46

高翔orbslam_高翔《视觉SLAM十四讲》从理论到实践

前端第3讲三维空间刚体运动旋转矩阵；实践-Eigen；旋转向量和欧拉角；四元数；类似、仿射、射影变换；实践-Eigen几何模块；可视化演示；算法第4讲李群与李代数李群李代数基础；指数与对数映射；李代数求导与扰动模型

weixin_39927144·2022-11-24 03:40

PyTorch 分类问题引入

Hiddenlayer列向量第一层神经元输入第一层神经元输出Outputlayer二分类问题引入2以手写数字识别为例2.1标签值为one-hot[10,1]的列向量2.2学习过程损失函数梯度更新过程(向量链式求导

明朝百晓生·2022-11-24 02:35

PyTorch入门（2）—— 自动求梯度

文章目录1.基础概念2.Tensor3.梯度3.1示例3.2向量求导3.3中断梯度追踪3.4在不影响反向传播的情况下修改Tensor的值深度学习中经常需要对函数求梯度（gradient）。

云端FFF·2022-11-24 01:31

pytorch学习笔记（1）——Pytorch 在做什么

然而调用GPU、求导、卷积还是有一定门槛的。

永不言弃的小颖子·2022-11-24 01:01

PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数Sigmoid；Tanh；ReLU及其梯度、LOSS及其梯度、感知机（单层感知机）、感知机2（多输出的）、链式法则、MLP反向传播推导、2D函数优化实例

PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU）及其梯度、LOSS及其梯度（MSE均方误差、CrossEntropyLoss交叉熵损失函数和两种求导方法）、感知机（

Henrik698·2022-11-24 01:59

深度学习-常用激活函数-上篇

下篇Sigmoid激活函数sigmoid激活函数是最基本的激活函数，取值范围属于[0,1]具体公式：优点可以被表示为概率输出，可以作为输入的归一化定义域内处处可导，两侧导数逐渐趋于0（软饱和激活函数）求导简单缺点输出不以

JF_Ma·2022-11-24 01:17

关于Logistic Regression、Softmax Loss和Cross-entropy的随笔

ycsun_·2022-11-24 00:28

机器学习数学基础学习笔记

二阶偏导数混合偏导数混合偏导数和求导顺序无关，二阶偏导数连续的时候，则有海塞矩阵多元函数的所有

Adam1378·2022-11-23 18:39

李群、李代数在SLAM中的应用

文章目录李群、李代数李群、李代书与坐标变换的对应关系SE(3)上的李代数求导数左乘扰动、右乘扰动怎么选取用左or右扰动？

qq_45401419·2022-11-23 18:18

g2o优化器

文章目录理论基础知识g2o优化器优化器程序调用优化算法待优化变量求解器理论基础知识知道求矩阵求导数什么的大概就够了。然后大致看一下这个文章，理解一些优化下降的算法。

憨憨2号·2022-11-23 18:46

Python SymPy求极值

1、求、求导、求偏导以及带值求导JavaScriptimportsympy#求#设置符号变量Symbol只能创建一个变量symbols可一次定义多个变量x1,x2,x3,x4=sympy.symbols

很酷的站长·2022-11-23 17:40

opencv 图像梯度

'''原理梯度简单来说就是求导。OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器或者说是高通滤波器：Sobel，Scharr和Laplacian。SobelScharr其实就是求一阶或二阶导数。

Mick..·2022-11-23 13:11

深度学习 -- gradient descent(梯度下降)

gradientdescent(梯度下降)：每次找当前点的切线方向，不断接近最低点▽表示求梯度（求导）我们期望学习率开始时大，一定迭代次数后变小，因此可用下图中红点上的公式，使得学习率和迭代次数挂钩不光要考虑一次微分的值

ljc_coder·2022-11-23 13:05

深度学习笔记

根据B站李沐大神动手深度学习课程记录初学者多有不足，欢迎大佬指正文章目录案例广告点击1.数据操作2.数据操作实现3.数据预处理基本思想4.线性代数5.降维5.矩阵求导6.自动求导7.线性回归基础优化算法

水云青岚·2022-11-23 12:43

深度学习——数值稳定性+模型初始化+激活函数（笔记）

②计算损失函数l关于参数的梯度，Wt的梯度（链式求导法则）2.数值稳定性的两个问题：①梯度爆炸②梯度消失3【举例梯度爆炸】MLP（多层感知机）第t层隐藏层的计算，省略偏移进行求导从t层到d-1层的链式求导

jbkjhji·2022-11-23 12:12

动手学深度学习v2笔记-Day7-基础知识总结

复习与总结内容均为本人现阶段学习中浅显的理解，如有任何错误，欢迎指出0x00自动微分深度学习其实就是一个复合函数微分可以解决深度学习中的优化问题系统自动构建计算图来跟踪变量参与的计算，并且根据这个计算图来进行自动求导反向传播可以加快梯度的运算

CabbSir·2022-11-23 11:09

动手学深度学习v2笔记-Day6

动手学深度学习v2Day60x00数值稳定性一个d层的神经网络，计算其梯度（复合函数求导）∂l∂wt=∂l∂hd∂hd∂hd−1...

CabbSir·2022-11-23 11:38

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