softmax求导

深度学习笔记--基于C++手撕self attention机制

crossattention1--selfattention原理直观来讲，就是每个token的Query去和其它token（包括自身）的Key进行dotproduct（点积）来计算权重weight，weight一般需要进行softmax
晓晓纳兰容若·2023-11-13 01:50

PyTorch技术和深度学习——三、深度学习快速入门

文章目录1.线性回归1）介绍2）加载自由泳冠军数据集3）从0开始实现线性回归模型4）使用自动求导训练线性回归模型5）使用优化器训练线性回归模型2.使用torch.nn模块构建线性回归模型1）使用torch.nn.Linear
千里之行起于足下·2023-11-13 00:19

牛顿迭代法及其实际应用（附C++代码）

取其线性部分作为非线性方程=0的近似方程设，则解为：再把在附近展开Tayor级数，取其线性部分作为=0的近似方程，若，则有：如此可以推导出Newton法：实际应用举例为了更好理解牛顿迭代法，利用求解方程根进行举例求导方程为
永恒有多远·2023-11-12 21:28

数据结构与算法-5基于链表的两个一元多项式的基本运算

Description给定两个一元多项式A(x)与B(x)，利用链表表示A(x)与B(x)，实现A(x)与B(x)的加法、减法、乘法和求导运算。Input输入多组数据，总计n*(a+b+2)+1行。
jialChen·2023-11-12 20:26

最小二乘法（Least square method）

最小二乘法是在线性回归模型最小化均方误差时使用，其实就是对误差函数求导数，然后让其等于0，然后解出使得误差最小。本篇文章讲解最小二乘法。首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。
Tonywu2018·2023-11-12 12:50

人工智能-卷积神经网络（LeNet）

为了能够应用softmax回归和多层感知机，我们首先将每个大小为\(28\times28\)的图像展平为一个784维的固定长度的一维向量，然后用全连接层对其进行处理。
白云如幻·2023-11-12 09:36

3.28每日一题（微分方程的计算）

注：1、题目中的变上限x在被积函数中，所以不能直接求导，需要先将等式拆分2、拆完求导的时候，注意x的平方和定积分是乘法求导的法则，容易忽略3、两边求导后还有变上限积分存在，此时用莱布尼兹公式：F(x)-
今天会营业·2023-11-12 07:42

二元函数连续与偏导数存在的关系_偏导数存在(二元函数连续性怎么判断)

y，因此.这类问题一般都是证明在某点处偏导数存在，注意这时切记不能使用求导公式，以一元函数为例，这是因为用求导公式计算出来的导函数f'(x)往往含有间断点，在间断点x0.对于z=f(x,y)求x的偏导数
weixin_39977642·2023-11-12 04:57

积分上限函数

积分上限函数求导法则复合函数链式求导法则例题1二阶可导，,求上下都趋于0可使用洛必达法则利用积分
sun_weitao·2023-11-12 04:56

数学分析 反函数存在性定理，连续性定理与求导定理

反函数存在性定理若函数y=f(x),x∈Df是严格单调增加（减少）的，则存在它的反函数x=f−1(y):Rf→X，并且f−1(y)也是严格单调增加（减少）的。证明：不妨设y=f(x),x∈Df严格单调增加，可知∀x1,x2∈Df,x1x2⇒y1=f(x1)>f(x2)=y2，因此f−1(y)也是严格单调增加（减少）的。反函数连续性定理设函数y=f(x)在闭区间[a,b]上连续且严格单调增加，f(a
jiongjiongai·2023-11-12 04:23

高等数学 宋浩 笔记二

导数导函数是一个重要的函数，它赋予了函数全新的意义根据定义去计算一个函数的导函数只有函数在每个点左右导数存在且相等时该函数可导导函数的几何意义：对一个点求导相当于求在函数图像上这个点的切线斜率几个重要三角函数的导数如何对反函数求导实际上一个函数的反函数的导数相当于导数切线斜率的余角的正切值对于一些函数的求导的简易过程微分即为微商其中表达式中的
hellobroder·2023-11-11 19:35

机器学习读书笔记之11 - 岭回归 & LASSO回归

回归就是对数据进行拟合，我们常说的线性回归、高斯回归、SVR、Softmax都是属于回归。
linolzhang·2023-11-11 17:50

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

假设函数：更为一般的表达式：（1）似然函数：（2）对数似然函数：如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择最小化负的对数似然函数（3）对J(w)求极小值，对求导（4）上述中表示第i个样本的第
weixin_30279671·2023-11-11 17:39

对知识蒸馏的一些理解

就是拿教师模型在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签和学生模型也在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签的交叉熵损失；硬损失hardloss顾名思义就是很硬和，不太软柔放松，就是直接在蒸馏温度为1（也就是原生的softmax
重剑DS·2023-11-11 17:38

飞桨图像分类

文章目录一、图像分类数学知识前置1.矩阵加法运算1、理论2、代码实现2.矩阵和数乘法运算1、理论2、代码实现3.矩阵乘法运算1、理论2、代码实现4.算子5.卷积6.求导法则7.反向传播8.MNIST9.
扬志九洲·2023-11-11 13:11

大IPD之——学习华为的产品路标，了解IPD的“形”与“魂”（十二）

产品发展的路标是客户需求导向，企业管理的目标是流程化的组织建设。很多企业做产品时，只管自己做，做完了向客户推销，说产品如何的好。企业生产什么，客户就买什么的模式只有在需求旺盛的时候是可行的。
科济管线制药IPD咨询·2023-11-11 09:24

matlab多项式运算开方,matlab多项式运算【技术材料】

1、Matlab多项式运算与代数方程求解器,主要内容多项式的表达方式多项式的四则运算多项式的求导求多项式的值求多项式的零点求线性方程组的解求非线性方程的根符号求解或求根,1,研究学习,Matlab多项式运算
腹黑大狸子·2023-11-11 07:45

自己动手实现一个深度学习算法——五、误差反向传播法

计算图的反向传播2)什么是链式法则3）链式法则和计算图3.反向传播1）加法节点的反向传播2）乘法的反向传播3）苹果的例子4）简单实现4.激活函数层的实现1)ReLU层2)Sigmoid层实现5.Affine/Softmax
千里之行起于足下·2023-11-11 07:14

[深度学习]不平衡样本的loss

不平衡样本的loss”softmax“、”weightedsoftmax“、”focal“、”class-balanced“和”balancedsoftmax“都是用于多类分类任务的损失函数。
或许，这就是梦想吧！·2023-11-11 06:03

一篇超详细的pytorch基础语法讲解及理论推导（一）

张量-线性回归-自动求导-逻辑回归来源：投稿来源：阿克西编辑：学姐1pytorch简介PyTorch是2017年1月FAIR（FacebookAIResearch）发布的一款深度学习框架。
深度之眼·2023-11-11 04:43

深度学习原理23——激活函数

这篇文章不错激活函数1激活函数作用2激活函数类型2.1softmax（一般只用于最后一层进行分类,准确说应该叫分类函数了）2.2Sigmoid2.3tanh函数（thehyperbolictangentfunction
晓码bigdata·2023-11-11 01:48

机器学习——激活函数sigmoid、tanh、ReLU和softmax

激活函数，就是使得神经网络具有的拟合非线性函数的能力，使得其具有强大的表达能力！关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。一、激活函数1.1什么是激活函数：在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。具体来说，神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值
也许明天_Martina·2023-11-11 01:13

深度学习——激活函数（函数，函数图像，优缺点，使用建议）

文章目录激活函数sigmoidtanhReLULeakyReLUsoftmax激活函数使用建议激活函数激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。
plasma-deeplearning·2023-11-11 01:13

【分享贴】需求变更、项目延误，项目经理应该如何应对？

案例背景：小李在跟原甲方对接人合作时，就额外增加了一些需求导致多项变更，这就导致项目的成本急剧增加，花费了大量的时间、人力成本投入，项目交付的时间也是一再延期。
EasyTrack·2023-11-10 21:58

【分享贴】需求变更、项目延误，项目经理应该如何应对？

案例背景：小李在跟原甲方对接人合作时，就额外增加了一些需求导致多项变更，这就导致项目的成本急剧增加，花费了大量的时间、人力成本投入，项目交付的时间也是一再延期。
易项·2023-11-10 18:15

pytorch实战 -- 神经网络

softmax的基本概念交叉熵损失函数模型训练和预测在训练好softmax回归模型后，给定任一样本特征，就可以预测每个输出类别的概率。通常，我们把预测概率最大的类别作为输出类别。
python收藏家·2023-11-10 16:25

基于深度学习的语音识别系统构建

)项目内容：1.语音识别系统构建：负责基于kaldi的混合语音识别模型系统的构建，包括训练数据的搜集与处理，模型训练测试、rescore解码流程和上线部署等；2.声纹识别系统构建：使用cnn+aam-softmax
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2023-11-10 10:04

opencv （三十四）边缘提取（拉普拉斯算子、Canny算法）

实际得到的是垂直方向的边缘信息；当对Y方向求边缘，实际得到的是水平方向的边缘信息；斜方向的边缘，X,Y方向都提取了，导致叠加重复；拉普拉斯算子，无关方向的优点，中心对称的算子，各个方向的边缘都可以检测；对x,y分别二次求导
R-G-B·2023-11-10 08:14

论文阅读[2022ICASSP]Global Optimization Solution for Dynamic Adaptive 360-Degree Streaming

上述需求导致360度流媒体视频的数据量是普
woshicaiji12138·2023-11-10 03:46

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第三节-Pytorch 中的激活函数)

Pytorch激活函数的类型ReLU激活函数：Python3LeakyReLU激活函数：Python3S形激活函数：Python3Tanh激活函数：Python3Softmax激活函数：Python3什么是激活函数以及为什么使用它们
geeks老师·2023-11-10 03:37

VINS-Mono-后端优化 （二：预积分残差雅可比推导）

文章目录对位置δα\delta\alphaδα进行求导位置误差δα\delta\alphaδα对平移PbkwP^{w}_{b_{k}}Pbkw的求导位置δα\delta\alphaδα对旋转RwbkR^
Rhys___·2023-11-09 20:18

深度学习_10_softmax_实战

由于网上代码的画图功能是基于jupyter记事本，而我用的是pycham,这导致画图代码不兼容pycharm,所以删去部分代码，以便能更好的在pycharm上运行完整代码：importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集&创建检测集合"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(bat
Narnat·2023-11-09 17:15

【深度学习】基于MindSpore和pytorch的Softmax回归及前馈神经网络

1实验内容简介1.1实验目的（1）熟练掌握tensor相关各种操作；（2）掌握广义线性回归模型（logistic模型、sofmax模型）、前馈神经网络模型的原理；（3）熟练掌握基于mindspore和pytorch的广义线性模型与前馈神经网络模型的实现。1.2实验内容及要求请基于mindspore和pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析，并以分类的准确度和混淆矩阵为衡量指标，分析二个模
WiIsonEdwards·2023-11-09 17:31

深度学习_11_softmax_图片识别代码&原理解析

完整代码：importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集&创建检测集合"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)"每个图片长度，以及图片种类"num_inputs=784num_outputs=10"模型全局"W=torch.normal(0,0.01,si
Narnat·2023-11-09 17:26

TensorFlow学习笔记----3.常用函数2

一.Gradienttape我们可以在with结构中，使用Gradienttape实现某个函数对指定参数的求导运算配合上一个文件讲的variable函数可以实现损失函数loss对参数w的求导计算with
qq_35821503·2023-11-09 16:00

简单的二层BP神经网络-实现逻辑与门（Matlab和Python）

故设输入X,输出Y为权值W1为2*2矩阵,W2为2*1矩阵(1).前向计算过程第1个神经元输出为：第2个神经元输出为：其中：(2).反向传播过程公式由链式求导法则得出，这里不做推导。
仲夏夜之梦xz·2023-11-09 13:32

python 之softmx 函数

文章目录总的介绍小应用总的介绍Softmax函数是一个常用的激活函数，通常用于多类别分类问题中。它将一个实数向量转换为概率分布。这个函数的输出是一个概率分布，表示输入样本属于每个可能类别的概率。
JNU freshman·2023-11-09 08:46

《视觉SLAM十四讲》-- 李群与李代数

mathfrak{so}(3)so(3)3.5李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)3.6指数与对数映射3.6.1SO(3)上的指数映射3.6.2SE(3)上的指数映射3.6.3小结3.7李代数求导与扰动模型
算法导航·2023-11-08 21:04

负采样：如何高效训练词向量

2.为什么需要负采样在传统的词嵌入模型中，如Word2Vec，要计算每个词汇在上下文中的概率分布，需要使用softmax函数对整个词汇表进行运算。
oveZ·2023-11-08 21:20

向量对向量求导，链式法则

这还算不得向量微积分里多么主干的内容，只是一个小技术，但是数学推导很多时候就会用到。http://cs231n.stanford.edu/vecDerivs.pdf这个文献是一个好文献。另优秀翻译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/142668996链式法则注意：这里的乘法变成了innerproduct推导过程中比较关键的点：除了利用这文献所讲的分量慢慢推，还有一个要点，首
构建的乐趣·2023-11-08 19:39

【视觉slam14讲】公式推导

李群与李代数公式推导李群李代数对应关系李代数求导案例（p85）公式[1]雅可比扰动模型案例（p85）NOTE矩阵求导求导规律：（1）常量可以提取到导数外（2）分子中线性组合可以拆开（3）转置符号可以提取出来查表链接
我要算BA·2023-11-08 15:53

【SLAM学习】《视觉SLAM十四讲》第七讲 ICP误差求导公式推导

最近继续学习高博的《视觉SLAM十四讲》，看到第七章，对于ICP计算时的误差公式比较迷惑，花时间自己推导了一下，以此记录，也供大家查看。其中最后推导出来，按照我写的方式应该是一个4×6的矩阵，但是如果在实现的时候，可以把它的最后一行忽略，只保留前三行，变为3×6的矩阵。以此作为记录，也希望对大家有所帮助。
顺其灬自然丨·2023-11-08 15:36

SLAM编程：优化问题求解（2）_细谈求导

SLAM编程：优化问题求解（2）_细谈求导前言一、正常思路：目标/损失函数直接对优化变量求导1.实例：最小二乘位姿估计二、清奇思路：不直接求导1实例：追踪光流也能是优化问题？
Ares_Drw·2023-11-08 15:31

SLAM中求导相关的公式总结

李代数与李群的关系R˙RT\dot{R}R^{T}R˙RT是一个反对称矩阵，所以这个矩阵可以用一个1×3向量进行反对称来表示R˙RT=Φ^\dot{R}R^{T}=Φ^{\hat{}}R˙RT=Φ^，根据十四讲4.8的推导，最后则有R(t)˙=Φ^⋅R(t)\dot{R(t)}=Φ^{\hat{}}·R(t)R(t)˙=Φ^⋅R(t)这个李代数ΦΦΦ反映了RRR的导数性质，所以李代数是李群SO(3
Rhys___·2023-11-08 15:00

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 ReLu系列 含优点与缺点

文章目录ReLu公式求导过程优点：缺点：自定义ReLu与Torch定义的比较可视化LeakyReLuPReLu公式求导过程优点：缺点：自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化自定义PReLuELU
jasneik·2023-11-08 05:04

LSTM与梯度消失

在反向传播中，根据求导的链式法则，这种形式求得的梯度为一个矩阵W与激活函数导数的乘积。如果进行n次反向传播，梯度变化将会变为（W*f”）的n次方累乘。
杨晓茹·2023-11-07 21:12

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

逻辑回归是一种典型的分类问题处理算法，其中二分类(LR)是多分类(softmax)的基础或者说多分类可以由多个二分类
Mamong·2023-11-07 13:49

第一章《补基础:不怕学不懂微积分》笔记

微积分包含众多知识点，例如极限概念、求导公式、乘积法则、链式法则、隐函数求导、积分中值定理、泰勒公式等。
Mamong·2023-11-07 13:13

人工智能-深度学习计算：层和块

当我们使用softmax回归时
白云如幻·2023-11-07 06:59

python量化交易实战 王晓华pdf_Python量化交易实战

量化投资在我国股市的发展前景1.5小结第2章Python的安装与使用2.1Python的基本安装和用法2.1.1Anaconda的下载与安装2.1.2Python编译器PyCharm的安装2.1.3使用Python计算softmax
weixin_39542477·2023-11-07 05:09
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