cross-entropy求导第38页

浅谈神经网络之链式法则与反向传播算法

Peyzhang·2022-11-21 09:01

神经网络反向传播(2)--激活函数求导汇总

神经网络中常用的激活函数主要有tanh、sigmoid、softmax、Relu等，在反向传播过程中的链式求导时，我们也需要对激活函数进行求导，在此整理常用的激活函数导数推导后的结果，方便在神经网络反向传播计算时使用

cymatt·2022-11-21 09:57

【PAT】Python 1010 一元多项式求导

设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn−1。）输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是0，但是表示为00。输入样例:34-5261-20输出样例:123-10160作答如下

百分之七.·2022-11-21 05:19

李沐动手学深度学习-学习笔记之预备知识

zizz7177·2022-11-21 04:16

Tensorflow中的损失函数LossFunction

受明显偏离正常范围的利群样本的影响较大平方绝对误差MAE想格外增强对离群样本的健壮性时使用优点：克服MSE的缺点，受偏离正常范围的离群样本影响较小缺点：收敛速度比MSE慢，因为当误差大或小时都保持相同速度下降，在某一点还不可求导

枫色幻想·2022-11-21 03:44

PELU激活函数的tensorflow实现（一） Parametric Exponential Linear Unit

PELU激活函数实现一、PELU简介二、PELU实现1、PELU代码实现2、测试PELU实现是否正确3、实现PELU对α\alphaα求导4、实现PELU对β\betaβ求导三、PELU实战应用1、PELU

是土豆大叔啊！·2022-11-21 03:10

ptorch 求导

如果输出是一个标量的话,就是对输入Variable的每一个元素求偏导,所以直接使用out.backward()不加参数,然后在输入的Variable里面使用.grad方法,就返回一个和输入的Variable大小一样的Tensor,里面装着out对于每一个元素求偏导数的数值相当于把输入Variable的每一个元素看成变量,这就是一个多变量的函数,求偏导需要对每一个变量求,有多少个变量就有多少个导数,

qq_23996885·2022-11-21 01:50

【机器学习】高斯混合聚类python实现

高斯混合聚类算法的原理如下：由于在对数函数里面又有加和，我们没法直接用求导解方程的办法直接求得最大值。

redhorse_plus·2022-11-21 01:33

深度学习笔记

−f(x)h\frac{\mathrm{d}f(x)}{\mathrm{d}x}=\lim_{h\to0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}dxdf(x)=h→0limhf(x+h)−f(x)求导公式表示瞬间的变化量

Release 、·2022-11-21 01:01

理解深度学习中的反向传播

理解深度学习中的反向传播概述介绍图示计算过程图示求导两种模式计算结果重要性概述反向传播主要广泛应用于深度学习中的优化器，是优化器的主要工作原理介绍反向传播是使训练深度模型在计算上易于处理的关键算法。

菜根檀·2022-11-21 01:52

Pytorch 基础学习（数据结构、自动求导）

Pytorch基础学习注：本文为学习DataWhale开源教程《深入浅出Pytorch》所做学习笔记，仅记录笔者认为价值较高且之前接触较少的知识点一、基本数据结构——Tensor1.Tensor构建Tensor是Pytorch的基本数据结构，同numpy的ndarray类似，一般来说，0维代表标量，1维代表向量，2维代表矩阵，3维代表图像、文本等数据。Tensor有多种构建方法，包括：使用rand

西南小游侠·2022-11-20 23:58

反向传播算法（python实现）

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。下面是其python的实现，只是一个3层的全连接网络。

Computer Hobbyist·2022-11-20 21:19

纯Python实现反向传播（BP算法）(5)

目录1.反向传播求偏导(买两个苹果+税：求导)2.加了加法层的BP算法)3.Softmax+Crossentroperror反向传播)4.总结看鱼书记录5：数值微分和反向传播都能更新权值的梯度度（严格来说

Mike-H·2022-11-20 21:09

跟着李沐学AI：线性回归

定义什么是平方损失，1/2存在的原因是求导时可以很好的去除。训练损失是损失函数，，其中的1/n是求取平均。注意y-Xw都是张量相减，y和x都包含n个样本。

麦当劳在逃板烧鸡腿堡666·2022-11-20 21:53

python实现CART回归树

我们把损失函数L对求导并令其为0：②解②得：③因此我们要用这个算法预测一个值，取y的平均值是一个最佳的选择。

微凉下午茶·2022-11-20 20:08

【简析】极大似然估计与最小二乘

此时通过对参数求导数，并令一阶导数为零，就可以通过解方程，得到最大似然

ChenVast·2022-11-20 19:08

如何推导最小二乘法，求解多元线性回归参数？

前言：本文主要内容：1.最小二乘法损失函数求解推导；2.sklearn中linear_model.LinearRegression参数介绍+案例最小二乘法损失函数求解推导最小二乘法的思路：对损失函数求导

好好学习的星熊·2022-11-20 19:39

Pytorch反向传播与梯度累积

一、自动求导与反向传播如果处理的函数可微，Pytorch可以实现自动计算梯度，只需设置requires_grad=True。用一个线性回归的例子进行说明，输入输出分别为x,y。

accvs·2022-11-20 19:05

Logistic Regression 逻辑回归

Sigmoid函数有一个很重要的特性，便是它的导数，我们对其进行求导：逻

Aroundchange·2022-11-20 17:21

深度学习基于pytorch实现Lenet5对手势数据集进行分类

先来看看需求导入数据，转化为tensor这里的两个文件需要自己进行下载，资源在我的资源中，路径改成自己的即可importnumpyasnpimporth5pyfromurllib3.filepostimportwriterfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterdefload_dataset

无bug代码搬运工·2022-11-20 17:37

PyTorch深度学习框架（一）

文章目录pytorch安装步骤pytorch基本使用方法view操作（改变矩阵维度）格式转化（numpytorch)自动求导机制例子实现线性回归模型常见的tensor格式pytorch安装步骤pip3installtorchtorchvisiontorchaudiopytorch

飞天小福蝶·2022-11-20 14:12

深度学习与PyTorch(一）

文章目录深度学习运算基本单元Tensor与ndarrayCPU与GPU运算实现K-means蒙特卡罗算法自动求导反向传播数据加载DatasetDataLoader深度学习深度学习原本是一种实现机器学习的手段

飞天小福蝶·2022-11-20 14:35

向毕业妥协系列之深度学习笔记（一）浅层神经网络

目录一.神经网络杂记二.计算图（反向传播求导的几个实例）1.普通式子反向传播求导2.逻辑回归中的梯度下降3.m个样本的梯度下降三.向量化四.python广播五.激活函数六.随机初始化深度学习系列的文章也可以结合下面的笔记来看

深海鱼肝油ya·2022-11-20 13:35

PyTorch 深度学习实践第6讲

讲逻辑斯蒂回归源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——逻辑斯蒂回归视频中截图说明：1、逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换)2、分布的差异：KL散度，cross-entropy

错错莫·2022-11-20 12:18

pytorch深度学习（2）pytorch安装

2、包含自动求导系统的深度神经网络。以Python优先

Rise9z·2022-11-20 11:21

AI人工智能PyTorch深度学习

2、包含自动求导系统的深度神经网络。为初学者而著！在这里给小伙伴们整理了AI人工智能PyTorch深度

易烊千玺最帅·2022-11-20 11:18

《机器学习（周志华）》Chapter3 线性模型

一、单变量线性回归、多变量线性回归1、线性回归基本形式：目的是训练出一组w和b使得y≈f(x)，一般用均方误差度量即：（上式也可以理解为求数据到直线的欧式距离最小）要求出最小值，对3.4式求导后等于零即可求出

周博u010083327·2022-11-20 10:52

机器学习笔记week1——奥卡姆剃刀原则、L1与L2范数正则化、模型泛化性

主要记录自己在学习过程中的盲点和细节继续加油叭fighting本篇目录1奥卡姆剃刀原则2L1与L2范数正则化2.1L1与L2范数正则化可以降低过拟合程度：2.2L1正则化和L2正则化：2.3L1正则化不能求导吗

shiinerise·2022-11-20 10:07

深度学习3-tensorflow2.0模型训练-自定义模型训练

文章目录1.神经网络的正向传播与反向传播2.自动求导机制3.案例1：模型自动求导4.案例2：使用GradientTape自定义训练模型5.案例3：使用GradientTape自定义训练模型（加入评估函数

哎呦-_-不错·2022-11-20 07:58

用最小二乘法求解多元线性回归的参数

因此，首先在残差平方和RSS上对参数向量求导。这里的过程涉及少数矩阵求导的内容，需要查表来确定，感兴趣可以去维基百科去查看矩阵求导的详细公式的表格：https://en.wikipedia

Zen of Data Analysis·2022-11-20 07:06

回归、分类问题中激活函数、误差函数选择解释

通过求导令为0，对于二分类

暮后·2022-11-20 06:15

深度学习预备知识

深度学习预备知识1、基础数学知识（线性代数、高等数学、概率论部分知识）•导数概念、如何求导、•矩阵概念、矩阵基本运算、•概率的概念、正态分布的概念等【注意】以上内容入门深度学习足够，强烈不建议大家拿上一本数学教材从头到尾去读

[山青花欲燃]·2022-11-20 06:56

Pytorch学习-基础知识

张量是pytorch是基本计算单元；pytorch是使用torch.Tensor对张量数据进行存储、变换（和numpy数据转换）；Tensor提供GPU计算和自动梯度求导。

qq_44138217·2022-11-20 06:55

李沐-动手学习深度学习v2

1.2detach还是不太理解2.前置知识2.1矩阵计算亚导数，将导数扩展到不可微的地方矢量求导（大概知道它们后面长什么样）内积比较奇怪orz分子布局一般用分子布局方法向量关于向量的求导上图的解释：自己对自己求导得到一个

Ashley_ly·2022-11-20 03:55

pytorch 张量tensor的自动微分(求导)

意义：PyTorch张量可以记住它们自己从何而来，根据产生它们的操作和父张量，它们可以根据输入自动提供这些操作的导数链。这意味着我们不需要手动推导模型，给定一个前向表达式，无论嵌套方式如何，PyTorch都会自动提供表达式相对其输入参数的梯度。将Torch.Tensor属性.requires_grad设置为True，pytorch将开始跟踪对此张量的所有操作。完成计算后，可以调用.backward

k_a_i_and·2022-11-20 02:48

谈谈业务中使用分布式的场景

随着互联网的发展，传统单工程项目的很多性能瓶颈越发凸显，性能瓶颈可以有几个方面：应用服务层：随着用户量的增加，并发量增加，单项目难以承受如此大的并发请求导致的性能瓶颈。

福贵儿·2022-11-20 02:44

溯源供应链引擎APS的历史（蔡颖）

实际上有多种需求导致APS的产生，其原因如下：[@more@]基于约束的高级计划和排程技术的是真正供应链优化的重要引擎，她给错综复杂的供应链丛林中的企业以敏捷的身躯，来快速反应与适应激烈竞争切变化多端的市场

code_man1993·2022-11-20 01:46

非线性最小二乘问题及其求解方法：最速下降、牛顿、高斯牛顿、LM算法

非线性最小二乘问题及其求解方法：最速下降、牛顿、高斯牛顿、LM算法1.问题2.求解方法2.1最速下降法2.2牛顿法2.3高斯牛顿2.4LM算法1.问题非线性最小二乘问题:2.求解方法由于f(x)是非线性函数，不能直接进行求导

zhangkkit·2022-11-20 01:40

SLAM中的非线性最小二乘问题求解方法及应用

下面讨论如何求解这样一个优化问题方法一：求导分析，得到了导数为零处的极值，比较它们的函数值大小即可。

走走走走走走你·2022-11-20 01:20

软件工程导论——需求分析总结

需求分析总结需求分析是软件定义的最后一个阶段，它的基本任务是准确的回答“系统必须做什么”这个问题（系统必需完成哪些工作，而不是确定系统怎样完成它的工作）需求分析任务：确定对系统的综合要求分析系统的数据要求导出系统的逻辑模型修正系统的开发计划软件系统的综合要求

momo.lv·2022-11-20 01:01

PyTorch的自动求导机制详细解析，PyTorch的核心魔法

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：VaibhavKumar编译：ronghuaiyang导读这篇文章详细解析了PyTorch的自动求导机制，让你了解PyTorch

小白学视觉·2022-11-19 23:21

二、pytorch核心概念：2.自动微分机制

本博客是阅读eatpytorchin20day第二章的个人笔记自动微分机制1.利用backward方法求导数backward方法求梯度，梯度结果存在变量的grad属性下。

crud_player·2022-11-19 23:42

pytorch 核心 autograd 自动求导

Autograd：自动求导PyTorch中，所有神经网络的核心是autograd包。先简单介绍一下这个包，然后训练我们的第一个的神经网络。autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。

临街的小孩·2022-11-19 23:10

动手学深度学习--课堂笔记 autograd

梯度是某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点出沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）方向导数：对于多元函数来说，除了沿坐标轴方向上的导数，在非坐标轴方向上也可以求导数

weixin_46480637·2022-11-19 22:19

强化学习 | COMA

强化学习|COMA引言在多agent的强化学习算法中，前面我们讲了QMIX，其实VDN是QMIX的一个特例，当求导都为1的时候，QMIX就变成了VDN。

有一个进大厂的梦想·2022-11-19 20:25

深度学习笔记1——常见激活函数、MP、BP

1、常见的深度学习框架1.1TensorFlow最流行的深度学习框架，接口过于复杂抽象1.2Keras缺少灵活性1.3Caffe缺少灵活性1.4PyTorch新增自对求导系统2、万能近似定理是深度学习最根本的理论依据

卖strawberry的小女孩·2022-11-19 20:07

43期《深入浅出Pytorch》课程 - Task01:PyTorch的安装和基础知识+前置知识打卡

Task011、Pytorch安装2、基础知识2.1张量(Tensor)2.2自动求导2.3梯度2.4并行计算3、前置知识打卡1、Pytorch安装由于之前使用过Pytorch，所以说不需要再重新下载，

Bessie_Lee·2022-11-19 20:31

pytorch搭建深度学习网络

目录1、tensor2、损失函数1）nn.CrossEntropyLoss2）nn.L1Loss3）nn.MSELoss3、自动求导Autograd4、网络模型库torchvision1）加载预训练模型

Nicholson07·2022-11-19 17:01

Alexnet详解以及tesnsorflow实现alexnet；什么是alexnet alexnet能做什么；alexnet教程

（smoid求导比较麻烦而且当网路比较深的时候会出现梯度消失）（3）使用了LRN局部响应归一化。（4）在全连接层的前两层中使用了Dropout随机失活神经元操作，以减少过拟合。dropo

别出BUG求求了·2022-11-19 15:08

L1-Loss (MAE) 中位数，L2-Loss (MSE) 算术平均值

（一）L1-Loss、MAE、平均绝对误差误差函数L(x)=∑i∣x−si∣L(x)=\sum_i|x-s_i|L(x)=i∑∣x−si∣其中xxx为估计值，sis_isi为样本值对xxx求导找驻点dLdx

青蛙球·2022-11-19 14:48

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