softmax求导

弦截法-C++【可直接复制粘贴/欢迎评论点赞】

下面从背景、优点和缺点三个方面进行阐述：背景弦截法是基于牛顿迭代法的一种改进方法，它避免了牛顿迭代法中直接求导的复杂性。

月白风清江有声·2024-09-15 00:38

TensorFlow的基本概念以及使用场景

2.自动求导：TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度，通过优化算法更新参数，以提高模型的准确性。3.分布式计算：Ten

张柏慈·2024-09-13 15:03

opencv 梯度幅值_基于OpenCV的图像梯度与边缘检测！

严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。

莫仝汉·2024-09-11 10:15

【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.

阿_旭·2024-09-10 16:33

党建引领推进基层治理

党建引领社区治理，要坚持需求导向、问题导向、效果导向。领导干部要沉下身子，深入基层，主动作为，才能夯实党的执政根基，推进城市社区治理体系和治理能力快速发展。一、党建

ffe6bd1eb48f·2024-09-09 15:48

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

它结合了softmax激活函数和负对数似然损失（NegativeLo

大多_C·2024-09-09 14:55

一个符号求导的小程序

这两天写了一个符号求导的程序，没有任何化简，代码质量比较差。以后可以考虑把每个项coefficient*x^index单独提出来，把coefficient和index单独作为未知数x的属性。

flowesy·2024-09-08 20:58

YOLO缺陷检测学习笔记（2）

和YOLOv4的残差连接架构**YOLO网络架构概述1.特征提取网络2.预测头（DetectionHead）3.后处理（Post-processing）YOLOv3/v4的改进YOLOv3YOLOv4SoftmaxSoftmax

tt555555555555·2024-09-06 16:00

排查问题心得

我们推送给仓储）2：修复后又出现了问题，数据显示不正确===========推送数据出现了重复（我们推送给仓储）============1:排查一上午，发现其他同事写的需求存在bug，且仓储系统因为新需求导致取消幂等性校验

一键三联鸭~·2024-09-05 22:35

理解Softmax函数的原理和实现

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

Ven%·2024-09-05 09:06

【论文简介】Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章，站在更高的视角，统一了deepfeaturelearning的两大基础loss：基于class-levellabel的loss（如softmax

萝莉狼·2024-09-05 08:54

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。

feifeikon·2024-09-04 00:34

软件系统限流-1

2.提高服务质量限流可以确保所有用户都能获得相对均衡的服务质量，避免因某些用户的过度请求导致其他用户的请求得不到

SAO&asuna·2024-09-03 05:36

Spark MLlib LinearRegression线性回归算法源码解析

1θixi=θTXhθ(x)=∑i=1mθixi=θTX—————–2损失函数J(θ)=1/2∑mi=1(hθ(xi)−yi)2J(θ)=1/2∑i=1m(hθ(xi)−yi)2—————31/2是为了求导时系数为

SmileySure·2024-09-02 09:33

Transformer面试真题详解——覆盖99%的Transformer面试问题（建议收藏）

4.为什么在softmax之后要对attention进行scaled（为什么除以d_k的平方根）5.在计算attentionscore时，如何对padding做mask操作6.简单介

爱睡觉的咋·2024-09-02 05:34

基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）

与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似，但在分类任务中，我们使用概率模型来处理预测结果：初始化模型：选择一个

会飞的Anthony·2024-09-01 12:50

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营进阶 Task2-自适应学习率+分类

目录1.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题

沙雕是沙雕是沙雕·2024-08-31 22:57

PAT1010 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个人题解

Nemeorum·2024-08-30 18:50

你不努力，如何过上你想要的生活【如花在野2/30】

有需求导向的动机才能持久，努力这个字眼，我曾经奉为鸡汤，大都是激励别人的话，打鸡血涨士气。

一璐向前·2024-08-30 14:55

Halcon经典的边缘检测算子

1.Sobel算子Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导。它是一阶导数的边缘检测算子，使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个

看海听风心情棒·2024-08-29 09:12

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)

1.DSAttention介绍DSAttention注意力机制在图像特征提取中具有以下优点：(1).全局信息捕捉能力：DSAttention机制通过使用软注意力机制（SoftmaxAttention）来计算特征图的全局相关性

小李学AI·2024-08-26 07:27

特征匹配python-opencv代码

python程序：特征点提取介绍：harris特征：####cv2.cornerHarris()-img：数据类型为ﬂoat32的入图像-blockSize：角点检测中指定区域的大小-ksize：Sobel求导中使用的窗口大小

三十度角阳光的问候·2024-08-24 09:16

推导正规方程的解

1.准备工作1.1矩阵转置公式与求导公式1.1.1转置公式:(mA)T=mAT(mA)^T=mA^T(mA)T=mAT，M是常数(A+B)T=AT+BT(A+B)^T=A^T+B^T(A+B)T=AT+

车前猛跑·2024-08-24 00:16

2024年导游资格证考试题库及答案

一、选择题1.导游服务的信息反馈作用，要求导游在服务过程中做到（）。

百分百题库APP·2024-08-22 01:01

keras.optimizers优化器中文文档

)model.add(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax

地上悬河·2024-03-29 09:44

深度学习——第8章深层神经网络（DNN）

8.2深层神经网络标记符号8.3正向传播8.4反向传播8.5多分类Softmax8.6总结上一课是实战内容，我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型，只包含单层隐藏层。

曲入冥·2024-03-06 01:23

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式

机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

金蝶云星空协同平台导出单据类型

文章目录金蝶云星空协同平台导出单据类型需求具体操作金蝶云星空协同平台导出单据类型需求导出A账套的其他出库单的单据类型具体操作然后可以再你要同步的数据中心打开应用执行脚本：

懒人咖·2024-02-20 22:52

如何使用Python绘制常见的几种激活函数?

（sigmoid、Tanh、Relu、LeakyRelu、ELU、Softplus、Softmax、Smish）解答：这里八种不同的激活函数，使用了不同的颜色进行了绘制。

神笔馬良·2024-02-20 19:25

深度学习图像算法工程师--面试准备（1）

采⽤Sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量⼤，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对⼤，⽽采⽤ReLU激活函数，整个过程的计算量节省很多。

小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:28

速盾：有哪些常见的网站加速cdn解决方案

它通过将海外用户的访问请求导入到离用户最近的节点，从而提高网站的访问速度。全局负载均衡可以根据用户的地理位置、网络状况、负载情况

速盾cdn·2024-02-20 02:56

深度学习基础叁：反向传播算法

反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1：通过反

白拾Official·2024-02-20 01:56

从零实现softmax回归【基于Pytorch】

参考资料：沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work

卡仕达酱·2024-02-19 15:52

深度学习基础之《TensorFlow框架（4）—Operation》

canstant，rank，shape，shuffle矩阵运算matmul，matrixinverse，matrixdateminant带状态的运算variable，assgin，assginadd神经网络组件softmax

csj50·2024-02-19 13:37

如何使用pytorch自动求梯度

由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认

浩波的笔记·2024-02-14 23:47

CrossEntropyLoss in Pytorch

inmathematicssoftmaxfunction(normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc

xljdt1·2024-02-14 17:39

多元分类及其pytorch实现

相比起逻辑回归的二分类，多元分类使用softmax来替代了sigmoid，假如需要分k类，那么应该有k个输入值1...k，然后输出k个概率，且概率之和为1。

o0Orange·2024-02-14 16:23

立体视觉几何（三）

将Z对d求导，得到：立体视觉中基线（baseline）、焦距（focallength）和立体重建的准确性之间的基本关系。“深度：立体重建的分辨率随着深度呈二次减小。

dc爱傲雪和技术·2024-02-13 18:04

AMD FPGA设计优化宝典笔记（2）亚稳态

一亚稳态亚稳态的产生是由于寄存器采样不满足建立时间或保持时间要求导致的，亚稳态的产生是无法避免的，我们能做的只是想办法降低其发生的频率。

徐丹FPGA之路·2024-02-13 08:12

视觉slam十四讲学习笔记（三）李群与李代数

目录前言一、李群李代数基础1群2李代数的引出3李代数的定义4李代数so(3)5李代数se(3)二、指数与对数映射1SO(3)上的指数映射2SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型1BCH公式与近似形式

苦瓜汤补钙·2024-02-13 05:01

序贯Sequential模型

layer的list来构造该模型model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax

光光小丸子·2024-02-13 01:08

高等数学基础

高等数学预备知识一、函数的概念与特性1.函数的定义2.反函数的定义2.1反函数的充分条件3.复合函数的定义3.1复合函数的求导4.函数的4中特性4.1有界性4.2单调性4.3奇偶性4.3.1对称性4.4

Geniusvisionary·2024-02-12 23:19

Cross-lingual Transfer of Monolingual Representations

整个流程可分为一下四步：在L1无标签的数据集上，训练一个单语的bert，任务为masked语言模型（MLM）和下一句话预测（NSP）冻结第1步训练好的bert中的transformer部分（embedding层和softmax

ltochange·2024-02-12 20:03

机器学习：Softmax介绍及代码实现

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。

是Dream呀·2024-02-12 10:44

2-1 动手学深度学习v2-Softmax回归-笔记

回归VS分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归单连续数值输出输出的区间：自然区间R\mathbb{R}R损失：跟真实值的区别分类通常多个输出（这个输出的个数是等于类别的个数）输出的第iii个元素是用来预测第iii类的置信度从回归到多类分类——均方损失对类别进行一位有效编码（因为类别不是一个数，可能是一个字符串等等）假设我们有nnn个类别，我们可以用最简单的一位有效编码来进行

Alkali！·2024-02-12 03:14

一文详解静态图和动态图中的自动求导机制

作者|FesianXu导读4年前在《AutoDiff理解》之第一篇“自动求导技术在深度学习中的应用”[1]中打算写一个关于autodiff的系列文章，因为工作和学习上比较忙碌（LanDuo:P），就一直拖到了现在

·2024-02-11 18:53

在CE和MSE损失函数中使用置信度的方法

8,2,256,256]CE:weak_x_ul=self.encoder(A_ul,B_ul)weak_output_ul=self.main_decoder(weak_x_ul)weak_targets=F.softmax

UndefindX·2024-02-11 14:50

deep learning update error loss = nan

一旦出现这种情况，无穷大对参数求导就会变成NaN，之后整个网络的参数就都变成NaN了。解决方法是调小学习率，甚至把学习率调成0，看看问题是否仍然存在。若问题消失，那

xyq_learn·2024-02-11 14:52

机器学习：SVM、softmax、Dropout及最大池化max_pool介绍

一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)对应每个类别的分数2.1对于每个score中的分数i，如果是正确的类别对应的score跳过2.2如果是其他的类别，计算margin=score[i]-correct_score+12.3如果其他的m

是Dream呀·2024-02-11 11:15

2023-09-07

精准把握干部教育培训“需求导向”干部教育培训是建设高素质干部队伍的先导性、基础性、战略性工程，事关党的事业薪火相传、后继有人。

四方台李婷·2024-02-11 04:27

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