cross-entropy求导第41页

（二）自动求导原理

这篇博客介绍的内容是pytorch深度学习框架中最重要的内容之一，如果想要成为pytorch大佬的话，这篇博客你绝对不能错过，本人亲自复现使用过代码，获益良多，希望能帮到大家。这个代码呢也不是我写的，我自己加了些个人的理解上去，如果有不妥的地方，希望大家不吝赐教，话不多说，上车吧骚年~#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Author:yehaizitim

君子当自强不息·2022-10-27 17:20

高等数学660---从214到221

1二阶常系数线性非齐次方程的解为二阶常系数齐次方程的通解+特解2通过先求导再积分的方法求解fx3究竟e^x还是x倍的e的x次方是解要通过代入的方式得到结果4根据pmxe^x构建特解拉姆他在根中出现的次数决定了是

人生无根蒂，飘如陌上尘·2022-10-26 23:32

洛必达法则的使用条件

文章目录前言：1.使用洛必达法则求导n阶导数之后的得到的n+1阶导数存在且连续。2.洛必达法则使用的常用结论是什么？3.那么，为什么函数n阶可导，我们可以使用洛必达n-1次？

Super__Tiger·2022-10-26 19:45

后端用Easyexcel实现导入和导出excel文件

先导入依赖com.alibabaeasyexcel2.1.1这里直接展示业务类service代码因为Controller代码也是直接调用service方法，唯一注意的是要用post请求导出内容为excel

是无情铁手·2022-10-26 12:43

非线性方程求根——牛顿迭代法

泰勒展开，有则方程f(x)=0可近似表示为：，根为：则迭代法：3.牛顿法几何意义：方程发f(x)=0的根可解释为曲线y=f(x)与x轴的交点横坐标，如图：例题：牛顿法的优点是收敛快，缺点是计算量大且计算求导困难

泡泡怡·2022-10-26 11:37

pytorch之求梯度和nn.Linear的理解

pytorch求梯度例1pytorch里的数据结构称之为张量（tensor），因为能够自动求导，方便我们模型的计算。因为计算梯度会自动保留梯度，隐藏需要及时清空梯度才能得到正确的结果。

Icy Hunter·2022-10-25 10:47

[课程笔记]（李沐-动手学深度学习）

文章目录矩阵计算标量导数亚导数梯度自动求导向量链式求导法则自动求导复杂度自动求导实现softmax回归+损失函数softmax回归损失函数QA权重衰退丢弃法Dropout从零开始实现dropout数值稳定性

初之代·2022-10-24 18:22

详解深度神经网络中常见的梯度消失和梯度爆炸及其具体的解决方案

因为神经网络的反向传播算法是从输出层到输入层的逐层向前进行链式求导，前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积，当存在神

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:11

机器学习算法 02 —— 线性回归算法(正规方程、梯度下降、模型保存)

文章目录系列文章线性回归1线性回归简介2线性回归API初步使用3数学求导复习4线性回归的损失和优化4.1损失函数4.2优化算法正规方程梯度下降梯度下降生动解释梯度的概念梯度下降公式小结5梯度下降方法介绍

来一碗锅巴洋芋·2022-10-23 07:21

pytorch 两层神经网络的实现（含relu激励方程的反向传播推导过程）

层计算；反向传播求梯度；根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD）为:weight=weight-learning_rate*gradient使用pytorch和auto_grad（torch自动求导功能

Sudan_大树·2022-10-22 09:43

神经网络反向传播算法及代码实现

反向传播法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，或者说看书上一堆推导公式感觉很复杂，其实仔细看，就是一个链式求导法则反复用。

Serins·2022-10-22 09:06

神经网络实现手写数字识别

包括前向传播，反向传播），激活函数，损失函数这几个函数的作用：前向传播：向前预测结果（由已知的参数预测）激活函数：加入非线性因素，实现映射关系反向传播：通过前向传播的预测值与实际的值之间的误差利用链式求导法则反向更新参数实现优化损失函数

Jia Wong·2022-10-16 22:36

【动手学深度学习PyTorch版】2 线性回归

参考视频按特定轴求和_哔哩哔哩_bilibili目录一、自动求导◼相关知识#计算图#反向累积◼自动求导代码实现二、线性回归◼举例：房价预测#线性回归模型#训练数据#参数学习#显示解（最优解）#线性回归总结三

水w·2022-10-16 10:19

01.python 实现线性回归-一元线性回归-最小二乘法

最小二乘法假设特征的数据只有一个在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧式距离最小3.求解线性回归求解W和B，使得欧式距离最小的过程，称为线性回归模型的"最小二乘参数估计"将E(w,b)分别对w和b求导

小朋友,你是否有很多问号?·2022-10-16 07:41

深度学习中优化器 (optimizer) 的选择：SGD, AdaGrad, AdaDelta

optim的一些理论基础1.训练过程神经网络的训练过程如下：做一个神经网络用于拟合目标函数做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数，用损失函数值前向输入值求导，再根据导数的反方向去更新网络参数(x

disanda·2022-10-15 07:10

矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质（一）

这篇文章，通过查阅大量资料，总结出矩阵求导的本质与分子布局、分母布局，希望对初学的同学、想理解本质的同学提供一些帮助。

旅途中的宽~·2022-10-13 14:54

react-router详解

react-router详解react-router详解路由的基本使用安装react-router使用react-router需求导航区头部一般组件(``组件的使用)展示区主体内容路由组件路由组件与一般组件

喜羊羊sk·2022-10-12 19:06

机器学习基础-经典算法总结

机器学习基础-经典算法逻辑回归逻辑回归的原理，问题的假设为什么逻辑回归也可称为对数几率回归推导逻辑回归损失函数逻辑回归损失函数求导逻辑回归为什么使用交叉熵作为损失函数LR是不是凸优化问题，如何判断LR达到最优值逻辑回归一般用什么数据

城阙·2022-10-09 10:04

pytorch自定义函数实现自动梯度

，需继承自torch.autograd.Function类需实现两个静态方法：forward()和backward()，分别对应前向传播和反向传播函数使用前需调用apply方法从而嵌入计算图，实现自动求导用一个例子来说明

Gεorge·2022-10-07 12:51

python积分计算高等数学_Python符号计算：微积分

#1、求函数的导数x=sympy.Symbol('x')y=sympy.Symbol('y')z=sympy.Symbol('z')f=sympy.Function('f')(x)#对函数f的变量x进行求导

weixin_39768247·2022-10-05 15:56

Python：妙解微积分

玩转测试开发·2022-10-05 15:24

YOLOv5的Tricks | 【Trick1】关于激活函数Activation的改进汇总

关于激活函数，在很早之前我写过一篇笔记介绍，笔记链接：激活函数与Loss函数求导，在这里主要介绍的是

Clichong·2022-10-05 07:18

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week2上-神经网络基础

函数求导链式规则推导部分和梯度下降代码思路部分重点理解目录2.1二分分类2.2逻辑线性回归2.3参数w&b以及损失函数2.4梯度下降法2.5导数+2.6更多导数的例子2.7计算图2.8计算图的导数计算2.9Logistic

睡觉特早头发特多·2022-10-04 07:01

机器学习

学习路径数学：线性代数：矩阵的意义和计算（四则运算，矩阵的逆，转置矩阵），向量；高数：微积分，求导（包括偏导），泰勒定理，麦克劳林公式，拉格朗日乘数法，方向导数与梯度算法，最小二乘法概率与统计：分布函数

weixin_30388677·2022-10-02 07:25

Softmax回归交叉熵损失函数求导

^{z_{i}}}{\sum_{k}e^{z_{k}}}ai=∑kezkezi交叉熵损失函数：C=−∑iyiln⁡aiC=-\sum_{i}y_{i}\lna_{i}C=−∑iyilnai根据复合函数求导法则

三少Algorithm·2022-10-01 07:39

HBU-NNDL 实验三线性回归

一个或多个自变量与因变量之间的关系之间建模的方法，经常用来表示输入和输出之间的关系分类：预测数据属于一组类别的哪一个一个简单的线性模型线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值与真实值的差异（乘1/2为了求导方便

不是蒋承翰·2022-09-30 07:41

每天五分钟机器学习：逻辑回归算法的损失函数为什么是凸函数？

我们要想验证一个函数是否是凸函数，我们可以对其进行二次求导，如果其≥0，那么我

幻风_huanfeng·2022-09-30 07:40

动手实现一个带自动微分的深度学习框架

AutomaticDifferentiationTutorial参考代码：https://github.com/borgwang/tinynn-autograd(主要看core/tensor.py和core/ops.py)目录简介自动求导设计自动求导实现一个例子总结参考资料简介梯度下降

Adenialzz·2022-09-28 12:09

从零实现深度学习框架——衡量算法的基本指标

引言本着“凡我不能创造的，我就不能理解”的思想，本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架，该框架类似PyTorch能实现自动求导。

愤怒的可乐·2022-09-27 21:28

Pytorch深度学习笔记（01）--自动求导、梯度下降、反向传播

张量Tensors二、Autograd:自动求导(automaticdifferentiation)1、变量(Variable)核心类2、函数（Function）3、梯度（Gradients）梯度（可简单理解为导数

呆呆酱～^_^·2022-09-27 18:50

梯度下降与反向传播算法的原理与推导

而对于复杂的多层神经网络来说，运用梯度下降算法十分复杂，因为其包含求导过程，为此学者将多层神经网络的优化问题简化为反向传播过程，也就是说，将目标函数（输出误差项）层层传递回输入层，求出每个节点的误差项，

BetaDu·2022-09-27 18:49

深度学习（四）之反向传播与梯度下降（公式推导）

反向传播算法就是通过链式法则，从最后面的损失函数开始到前面的每一层网络都对参数进行求导，得到梯度之后再使用梯度下降算法更新参数，使得模型的损失函数的输出尽可能小，本质上是损失函数的最优化问题。

xiaoju233·2022-09-27 18:19

adam算法_梯度下降/批量（随机）梯度下降/动量法/RMSporp/Adam算法汇总

梯度下降法：对1到M这些给出的数据计算损失函数之和的均值求导更新参数，a为学习率（用于决定我们学习的步长）通俗一点将过程就相当于：1遍历我们所有的数据（求损失函数均值）2环顾四方，寻找一个最优（损失函数下降最快

weixin_39968823·2022-09-26 16:08

微积分基础1-微分篇

1、极限的定义1）数列的极限2）函数的极限2、邻域1）为什么函数极限的定义要求邻域去心2）为什么函数连续的定义不要求邻域去心3、等价无穷小替换4、间断点二、微分1、导数的定义2、导函数1）基本初等函数求导公式

liht_1634·2022-09-26 15:17

微积分笔记（一）--预备知识

微分学包括求导数的运算，是一套

萧不语冰·2022-09-26 15:46

频繁使用MySQL，磁盘IO高峰或爆满，innodb_buffer_pool_size解决方案

方案：频繁的数据库请求导致本地的服务器每过10s就产生一次高峰。

Uhiroshi·2022-09-25 10:30

03 高等数学专题——多元函数微积分

多元函数微积分学一、多元函数微分学1.1、多元函数微分学概念连续、可偏导、可微、方向导数存在的定义多元函数可微、可偏导、连续的关系复合函数求偏导（链式法则）、全微分的计算隐函数求偏导（隐函数存在定理、等式两边求导法

王慕白·2022-09-25 01:38

pytorch---张量和自动求导

。手动实现反向传递对于小型双层网络来说并不是什么大问题，但对于大型复杂网络来说很快就会变得非常繁琐。但是可以使用自动微分来自动计算神经网络中的后向传递。**PyTorch中的autograd包提供了这个功能。当使用autograd时，网络前向传播将定义一个计算图；图中的节点是tensor，边是函数，这些函数是输出tensor到输入tensor的映射。这张计算图使得在网络中反向传播时梯度的计算十分简

飞驰的拖鞋·2022-09-25 01:02

深度学习04——反向传播（用于参数更新）

目录1.基本原理1.1直接用求导的解析式来更新参数1.2反向传播的原理1.3tensor的存储数据以及基本应用思想1.4总结2.pytorch反向传播实例2.1完整代码2.2二次模型y=w1x²+w2x

Top Secret·2022-09-23 12:18

高数笔记基础篇（更完）

文章目录第一章函数极限连续函数极限常用的基本极限常见等价无穷小要背mark常见泰勒公式函数的连续性第二章导数与微分导数的概念微分的概念导数与微分的几何意义连续可导可微之间的关系导数公式及求导法则（背高阶导数常用高阶导数相关变化率第三章微分中值定理及导数应用微分中值定理导数应用曲率常见考题第四章不定积分原函数和不定积分不定积分基本公式

likeGhee·2022-09-21 10:22

Ceres 曲线拟合

Ceres曲线拟合1.Ceres简介2.使用Ceres拟合曲线2.1数值求导与自动求导的区别3.数值解的使用方法Reference:高翔，张涛《视觉SLAM十四讲》相关文章跳转:雅克比矩阵理解解析解与数值解

泠山·2022-09-20 14:19

【概率论与数理统计】猴博士笔记 p17-20 一、二维连续型：已知F,求f；已知f,求f

一维连续型已知F，求f题型：步骤：f是F的导数，对F求导即可得到f。

karshey·2022-09-18 09:13

静态图和动态图中的自动求导机制

这个也是自己学习啊说实话完全不太会~~鞭策自己把地铁里看~自动求导技术(AutoDiff)是在诸多领域有着广泛应用的技术，特别是在深度学习中，其参数更新大多数依赖于梯度的传递，对于自动求导的使用就更加的频繁了

tt姐·2022-09-16 15:49

python-opencv之图像梯度Sobel、Scharr、Laplacian算子边缘检测

Soble算子的功能集合了高斯平滑和微分求导，又被称为一阶微分算子，求导算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到的是图像在X方法与Y方向梯度图像。

疯狂的蕉尼基·2022-09-16 07:51

普林斯顿微积分读本07第五章--可导性

所以之后会花不少的篇幅在求导上面，比如：所以说这个性质是非常的重要。引用书本的一句话：“

webor2006·2022-09-15 16:27

pytorch安装到一半中断_使用 PyTorch C++ 前端（上）

PyTorch的主接口是Python，PythonAPI位于一个基础的C++代码库之上，提供了基本的数据结构和功能，例如张量和自动求导。

weixin_39710251·2022-09-14 07:43

PyTorch 1.0 中文官方教程：使用 PyTorch C++ 前端