cross-entropy求导

【优化策略】解决过拟合——正则化和权重衰减

2.L2正则化定义：表示代价函数，后面表示L2正则化项，n为样本量，正则项系数，1/2是为了方便求导。
俭任G·2022-11-23 10:48

深度学习 — — PyTorch入门（三）

点击关注我哦autograd和动态计算图可以说是pytorch中非常核心的部分，我们在之前的文章中提到：autograd其实就是反向求偏导的过程，而在求偏导的过程中，链式求导法则和雅克比矩阵是其实现的数学基础
小北的北·2022-11-23 10:16

（六）学习笔记：动手学深度学习（自动求导）

自动求导1.链式法则1.1向量的链式法则1.1.1实例一1.1.2实例二2.计算图3.自动求导的两种模式3.1正向累积和反向累积3.2反向累积总结3.3复杂度3.3.1反向累积和正向累积复杂度的对比4.
卡拉比丘流形·2022-11-23 10:10

grad can be implicitly created only for scalar outputs

1.Autograd：自动求导torch.Tensor是这个包的核心类。如果设置它的属性.requires_grad为True，那么它将会追踪对于该张量的所有操作。
一只皮皮虾x·2022-11-23 09:38

RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs的原因：Pytorch不支持对张量的求导

一、背景介绍原则上，Pytorch不支持对张量的求导，即如果z是张量的话，需要先将其转为标量。浏览了很多博客，给出的解决方案都是说在求导时，加一个torch.ones_like(z)的参数。
信小颜·2022-11-23 09:52

图像处理编程中的mask_图像相关的编程注意事项

矩阵相加，滤波，求导等基础操作都有opencv打头阵，写代码时最多关心一下内存问题。
foolfishzju·2022-11-23 09:40

深度学习基础--神经网络（4）参数更新策略，梯度法

−f(x)h(4.4)\frac{df(x)}{dx}=lim_{h\to0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}\tag{4.4}dxdf(x)=limh→0hf(x+h)−f(x)(4.4)求导的代码实现
兔子骑士叫旺仔·2022-11-23 07:38

pytorch快速入门

准备数据用于训练Transforms三、神经网络准备训练设备定义网络的类模型的layersnn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型的参数四、自动求导
Reflect2022·2022-11-23 03:59

Pytorch 构建简单Neural Networks

nn包依赖autograd包来定义模型并求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。
pengege666·2022-11-23 01:19

pytorch使用argmax argsoftmax

argmax的目的在于求取最大值所在的索引，这个函数是不可导采用softargmax替代，可以求导，其公式如下所示：假设输入的Tensor如下图所示：tensor([0.1000,0.3000,0.6000,2.1000,0.5500
Jumi爱笑笑·2022-11-23 00:02

pytorch学习遇到的问题汇总

1.向量求导向量对向量求导-_yanghh-博客园(cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/yanghh/p/13758243.html2.backward和grad一文解释
Tsparkle·2022-11-23 00:18

XGBoost股票预测

不同于GBDT的是只会用到一阶导数信息，XGBoost会利用泰勒展开式把损失函数展开到二阶之后求导，利用了二阶导数信息，这样在训练集上的收敛就会更快参数介绍主要参数解释max_depth数的最大深度，一般值为
GarryCarlos·2022-11-22 22:24

2.7 使用PyTorch实现简单机器学习

2.7使用PyTorch实现简单机器学习本篇我们将使用PyTorch的一个自动求导的包——Antograd，利用这个包及对应的Tensor，利用自动反向求导传播来求梯度，无需手工计算梯度。
清风有信·2022-11-22 21:10

零基础讲解PCA降维算法原理推导

注：虽说是零基础，但完整推导必备知识点有拉格朗日乘子法，简单的矩阵求导，矩阵特征分解，若不会也没关系，知道大概怎么一回事就行。
解矣。·2022-11-22 21:24

Gumbel-Softmax完全解析

笔者是在研究EMNLP上的一篇论文时，看到其中有用Gumbel-Softmax公式解决对一个概率分布进行采样无法求导的问题，故想到对Gumbel-Softmax做一个总结，由此写下本文为什么我们需要Gumbel-Softmax
数学家是我理想·2022-11-22 19:47

第1讲高等数学预备知识

会求fx，y会研究fx性质，奇偶，单调，周期1.1复合函数（直接代入）1.2换元法求函数思路1：直接换元，左端换t，不好算思路2：凑，右端凑1.3复合函数1.4反函数（常见求导，积分，方程变形）原函数值域就是反函数定义域分段函数分段处理得到的答案字母要对调
sisiuu·2022-11-22 18:10

pycharm动手学深度学习笔记-01预备知识

笔记参考：B站橘子CSDNpycharm版（简略版笔记）核心的不懂的地方参考沐神的课程主页本地python环境python3.8改成了深度学习专用的文章目录预备知识数据操作和数据预处理线性代数微积分自动求导预备知识数据操作和数据预处理
东方-教育技术博主·2022-11-22 18:07

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（批量归一化）

批量归一化(BatchNormalization)1.引言当神经网络比较深的时候，数据在下边损失函数在上边，在梯度自动求导,forward是数据从下一点点往上走，计算backWard是从上往下计算（这里有个问题
Jul7_LYY·2022-11-22 18:20

OpenCv_03——图像特征

chess.jpghouse.jpggirl1233.1角点检测基本原理cv2.cornerHarris()参数说明img数据类型为float32的入口图像blockSize数据类型为float32的入口图像ksizeSobel求导中使用的窗口大
要什么自行车儿·2022-11-22 18:18

机器学习和tensorflow学习研究笔记之数学基础知识

偏导数定义：对于一个多变量的函数，求其中一个变量的偏导数就是保持其他变量恒定，然后对这个变量进行求导所得的结果即为该函数在该变量上的偏导数。
我用py·2022-11-22 17:12

【深度学习基础知识 - 10】图像的梯度

概念对于图像的梯度，如果理解数学中离散点的梯度求导方法就会发现一点也不神秘。梯度表示的是某一函数在该点处的方向导数沿着这个方向取得最大值，简单来说就是它总指向函数增长最快的方向。
雁宇up·2022-11-22 17:18

自动求导机制-代码实现

自动求导机制importtorch#x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)#requires_grad=True这个的意思是指在训练的过程中可以对当前指定的x进行求导了
土豆娃potato·2022-11-22 16:03

吃瓜教程——西瓜书线性模型学习

得出一个误差函数，分别对于w,b求导，当导数是0的时候，就是误差取到最小值的时候，w,b就可以求出来。就是最小二乘法。如果是多元的形势呢？就是一个x从数变成数组，y从数变成数组？
math_zr·2022-11-22 16:27

吴恩达机器学习作业Python实现之logistic回归-理论推导

但是逻辑回归的J函数是非凸函数，不好求导。3）引入概率模型：4）概率模型的最大似然估计：选取θ使P（所有样本）最大。5）统一J和P：向量化公式：
Learningisgood·2022-11-22 13:05

python中cv2图像怎么处理_Python+OpenCV图像处理之图像梯度

图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。
weixin_39688687·2022-11-22 13:14

用python画函数的梯度图_opencv+python -- 图像梯度

图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。Sobel算子是普通一阶差分，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测。
weixin_39560657·2022-11-22 13:43

Opencv（python）图像梯度和边缘检测算法

图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。2.图像梯度计算方式倒数其实是求解图像的像素灰度值的变化率，在数学上可以通过求倒数实现。
thehappysheep·2022-11-22 13:13

图像处理-梯度

而数字图像是由离散的像素构成的，因此图像的梯度不可能用求导的方式求得，因而x方向的梯度用gx=f（x+1）-f（x）来代替，同理gy=f（y+1）-f（y）。
珞珈Lena·2022-11-22 12:51

【Axios的使用学习笔记（在项目中采用jwt进行校验及拦截器的权限控制）】

Axios的使用学习笔记（在项目中采用jwt进行校验及自定义注解+拦截器的权限控制）学习说明后端说明jwt的身份认证自定义注解实现权限控制前端axios封装前端测试页面关于preflight请求导致的问题学习说明采用
bingbingyihao·2022-11-22 11:48

以业务管理信息化系统建设推动施工企业数字化转型

系统完善的数字化转型顶层设计作为施工企业转型升级的关键一环，需要从企业定位到战略目标，业务需求导向到具体措施，作出一系列的战略布局，清晰规
北京迈道·2022-11-22 07:34

卷积神经网络的关键技术,卷积神经网络参数优化

参数调整流程:1.计算loss--loss是根据网络输入值和真实值求解获得,与网络参数有关2.根据loss使用梯度下降法进行反向传播--梯度下降的bp算法,参考微积分链式求导法则.结束..可以追问的~~
普通网友·2022-11-22 05:07

两分钟了解神经网络中的梯度求解

两分钟了解神经网络中的梯度求解1.梯度1.1pytorch的自动微分机制1.2利用pytorchbackward方法求导数（梯度）1.3自动微分优化器求最小值总结作者声明：本人才疏学浅，写文章记录和大家一起学习成长
梦想当极客的小芦·2022-11-22 05:04

对卷积神经网络关注点的可视化——显著图和类激活图

生成显著图的方法：通过计算输出类别对输入图像求导数来得到
12smile25·2022-11-22 03:19

八、线性回归-波士顿房价预测

持续更新中…）2.1线性回归简介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线性回归的特征与目标的关系分析2.2线性回归api初步使用1线性回归API2举例2.1步骤分析2.2代码过程2.3数学:求导
IT瘾君·2022-11-22 02:35

线性回归算法 从认知到实战内含波士顿房价预测案例

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线性回归的特征与目标的关系分析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2.3数学:求导学习目标
钰涵雨辰·2022-11-22 01:00

pytorch深度学习实战lesson15

第十五课数值稳定性、模型初始化和激活函数目录理论部分数值的稳定性稳定训练实践部分理论部分数值的稳定性神经网络的梯度计算：其本质来讲是一堆矩阵的乘法，因为向量对向量求导是矩阵。
光·宇·2022-11-22 00:54

Opencv3学习笔记(C++&Python双语)---图像梯度

原理参照教程《学习Opencv3》第十章卷积与滤波梯度本质就是求导数，Opencv中都是近似求导数，至于算子模板为什么要设置特定的矩阵，参考以下两篇文章https://www.zhihu.com/question
weixin_41685308·2022-11-22 00:50

对pytorch梯度的理解

文章目录亚导数将导数扩展到向量自动求导的实现梯度清零深度学习中的求导将计算移动到计算图之外detach直观理解retain_graph=True亚导数将导数扩展到不可微的函数举个例子,假设是y=∣x∣y
live_for_myself·2022-11-21 22:35

计算机视觉基础-图像处理-边缘检测

导数也会受到噪声的影响，因此建议在求导数之前先对图像
背着贝壳去徒步·2022-11-21 22:53

深度学习——多层感知机实现【笔记】

max对数值大的求导3.收敛定理1.数据在半径r内2.余量p分成两类分类正确，3.单层感知机
jbkjhji·2022-11-21 19:24

图像处理-机器学习一些科普材料汇集 - 持续更新中_拔剑-浆糊的传说_新浪博客...

图像处理-机器学习-SLAM基础知识汇集（更新中）--byzxg519atsina.com1.适用于机器学习的矩阵求导推导技巧1.矩阵求导术（上）--非常好https://zhuanlan.zhihu.com
普通网友·2022-11-21 18:38

【小白学PyTorch】扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（下）池化、Normalization

>扩展之Tensorflow2.0|21Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化、正则扩展之Tensorflow2.0|20TF2的eager模式与求导扩展之Tensorflow2.0|19TF2
风度78·2022-11-21 17:01

梯度下降法的理解

对f(x)求导后，f(x)的导数为2x
Charis Hu·2022-11-21 16:44

python怎么计算图像梯度_Opencv-Python学习笔记十——图像梯度、边缘检测 Gradient, Edge Detection...

图像梯度边缘检测图像梯度，图像边界使用到的函数有：cv2.Sobel()，cv2.Schar()，cv2.Laplacian()梯度简单来说就是求导，OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器
carafqy·2022-11-21 15:07

OpenCV-Python官方教程-10-图像梯度（Sobel，Scharr、Laplacian）

你可以设定求导的方向（xorder或yorder）。还可以设定使用的卷积核的大小（ksize）。
骚火棍·2022-11-21 15:23

机器学习入门~正规方程Normal equation

解决方法：代价函数求导，并令导数为零，求解出使得导数为零的参数θx。但实际问题中，参数θ是一个n+1维的向量，也就是θ0到θm的
一日两份espresso·2022-11-21 14:47

李沐深度学习-ch02

：：2为每2列选1个矩阵计算：1、首先将导数拓展到向量1.x和y都是标量，最终结果也是标量2.x标量，y向量，最终结果是向量（若y是行向量，则求导结果是行向量。
Forever^^??·2022-11-21 14:47

华为AI计算框架昇思MindSpore零基础快速入门 (下)

六、自动微分自动微分：求导-梯度缩放-停止计算自动微分能够计算可导函数在某点处的导数值，是反向传播算法的一般化自动微分主要解决的问题是将一个复杂的数学运算分解为一系列简单的基本运算，该功能对用户屏蔽了大量的求导细节和过程
Echo-26·2022-11-21 12:18

线性回归的从零开始实现

在这一节中，我们将只使用张量和自动求导。在之后的章
Sonhhxg_柒·2022-11-21 10:13

神经网络反向传播(1)--权重和偏置值计算方式和参数更新

我们记输入层到隐藏层权重参数和偏置参数为1：wij和bi，隐藏层到输出层的权重参数和偏置参数为2：wij和bi.如下图所示，每个隐藏层和输出层的节点是在激活函数计算后才输出，因此我们在反向传播中需要对激活函数也进行求导
cymatt·2022-11-21 09:34
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