softmax求导第13页

2、TensorFlow训练MNIST

如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmaxregression)的相关知识，你可以

aiyiguan4623·2023-11-07 03:35

时间复杂度和空间复杂度

如果实际场景中仅能使用少量的内存空间，就要优先选择占用空间最少的算法时间复杂度（时间复杂度用来预估算法的执行时间）时间复杂度计算的执行步骤：统计算法中各个步骤的执行次数简化算法的执行次数（类似数学中的“求导

忌冬·2023-11-07 00:35

使用 PyTorch 数据读取，JAX 框架来训练一个简单的神经网络

可以通过Python的大量特征子集进行区分，包括循环、分支、递归和闭包语句进行自动求导，也可以求三阶导数(三阶导数是由原函数导数的导数的导数。所谓三阶导数，即原函数导数的

Adenialzz·2023-11-06 19:01

[pytorch]手动构建一个神经网络并且训练

0.写在前面上一篇博客全都是说明类型的,实际代码能不能跑起来两说,谨慎观看.本文中直接使用fashions数据实现softmax的简单训练并且完成结果输出.实现一个预测并且观测到输出结果.并且更重要的是

ViceMusic5·2023-11-06 19:00

一起来学PyTorch——Autograd反向传播

在计算机视觉的深度学习中，Tensor数据可以完成前向传播，想要完成整套的神经网络的训练，还需要反向传播和梯度更新，而PyTorch提供了自动求导机制autograd。

AI葱花868·2023-11-06 15:09

AM@全导数@多元复合函数求导法则基础类型

abstract一元函数和多元函数复合的情形全导数公式公式结构公式证明证法1证法2推广例多元函数与多元函数的复合公式结构示@变量关系图多元和多元复合与多元与一元复合两类型的联系推广abstract全导数多元复合函数求导法则根据复合情形

xuchaoxin1375·2023-11-06 13:09

软件需求

一、需求的背景1.1、需求从何而来1.2、需求实现流程需求收集、需求评估、需求导入、需求开发、需求澄清、需求变更、需求实现、需求验证1.3、需求分类软件需求的分类（IEEE）：功能需求：和系统主要工作相关的需求

ManFresh·2023-11-06 10:59

深度学习笔记003 数据操作&线性代数&自动求导及实现

自动求导及实现自动求导区别符号计算与数值拟合pythorch实用计算图(有点像链式法则)显示构造就像小学的先化简再赋值:隐式构造就是让系统先记住值：两个计算方式：

FakeOccupational·2023-11-06 08:09

【动手学深度学习v2】--课后笔记（个人记录）

文章目录前言零：知识先导一、二、三：安装和简介四：数据相关五：线性代数六：矩阵计算七：自动求导八：线性回归初始线性回归以及其简洁实现：九：Softmax回归+损失函数+图片分类数据集总结==深度学习就是函数逼近器

臭弟弟xz·2023-11-06 08:39

【动手学深度学习】课程笔记 05-07 线性代数、矩阵计算和自动求导

令夏二十三·2023-11-06 08:07

前馈神经网络之自动梯度计算

太小会引起舍入误差，太大则增加截断误差，虽然实现非常简单，但实用性较差，计算复杂性高，因为需要为每个参数单独施加扰动，若参数数量为N，则复杂度为O(N^2)-符号微分-一种基于符号计算(代数计算)的自动求导方法

锋年·2023-11-06 01:31

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

1.1数据分组1.2用DataLoader进行封装1.3模型构建1.4完善Runner类1.5模型训练1.6模型评价1.7模型预测思考总结参考文献首先基础知识铺垫~继续使用第三章中的鸢尾花分类任务，将Softmax

熬夜患者·2023-11-06 01:00

TensorFlow2.0教程1-Eager

文章目录张量极其操作1张量自定义层一、网络层layer的常见操作二、实现自定义网络层三、网络层组合自动求导一、Gradienttapes二、记录控制流三、高阶梯度自定义训练（基础）一、Variables

总裁余(余登武)·2023-11-06 00:13

深度学习：Pre-Training的理解

转自(非常感谢原文作者)http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4575527.htmlLogistic回归、传统多层神经网络1.1线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax

generalAI·2023-11-05 20:04

AM@多元函数求导@偏导数

文章目录abstract偏导数点处偏导数可偏导偏导函数nnn元函数的偏导数偏导数和偏导函数的关系偏导数计算技巧间断点处的偏导数多元函数的偏导与连续偏导数的几何意义小结例例abstract多元函数求导偏导数和偏导函数及其计算偏导数以二元偏导数为例

xuchaoxin1375·2023-11-05 16:13

高阶导数与微积分

5.复合函数求微积分：先求导再乘dx

终极定律·2023-11-05 12:57

三年二班

阳光早点开在镇子上清汤挂葱面从嘴里暖到胃里还是小时候记忆里的五阿姨开的店昨天临走前还是忍不住准备去吃一碗在彪总高超的车技下很快来到了街上转角不经意间发现了一个熟悉的身影乌亮的黑发一如往昔身型倒是没什么变化微微隆起的肚子提示我这可能与我一样是生活水平高了的体现那时候他是班长我的同桌是副班长二班是个很有趣的群体由手里出过985的乐总坐镇诗词歌赋造诣很高的猫猫老师总问三尾会不会求导并且传言曾带着一把刀上

楓轻颺·2023-11-05 10:47

A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Identification with Expanded Cross Neighborhood Re-Ranking

两点值得关注：①解决视角多变粗略姿势+精细姿势结合的方法粗鲁姿势即通过相机视角捕获的几种情况进行分析，分正面、背面、侧面三种类别，加一个softmax做分类，用作视角预测。

小小音·2023-11-05 04:13

《视觉SLAM十四讲》公式推导（三）

文章目录CH3-8证明旋转后的四元数虚部为零，实部为罗德里格斯公式结果CH4李群与李代数CH4-1SO(3)上的指数映射CH4-2SE(3)上的指数映射CH4-3李代数求导对极几何：本质矩阵奇异值分解矩阵内积和迹

算法导航·2023-11-05 02:57

比较静态分析03-微分、偏微、全微、偏导、方向导、全导

尽管导数dy/dx被定义为当v—>0时，q=g(v)的差商的极限，但是每次求导数时，没有必要都进行取极限的操作，因为存在着各种求导法则可以直接求导所需要的导数。

凡有言说·2023-11-05 01:14

pid对微分器的优化

上一篇文章写了对积分器的优化，这一篇写对微分器的优化为什么要优化微分器微分器对于噪声很敏感，我们可以从微分器的laplace传递函数G(s)=s看出来通过简单的求导也可以看得出假设噪声n(t)是一个正弦函数

greedyhao·2023-11-04 18:13

并发安全问题之--锁失效和锁边界问题

户id上，同一个id加锁，避免单个用户多次请求导致乐观锁失效字符串要使用in

当年拼却醉颜红·2023-11-04 15:51

softmax回归的简洁实现

我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

Sonhhxg_柒·2023-11-04 14:28

深度学习softmax函数理解

文章目录一，引入二，softmax是什么？三，为什么使用exe^xex实现总结一，引入我们为什么要引入这个函数，我们知道在机器学习当中，一些问题大概可以分为两种，一种是分类问题，一种是回归问题。

fckey·2023-11-04 14:28

softmax回归-原理理解

softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。1）将预测结果转化为非负数我们知道指数函数的值域取值范围是零到正无穷。

王三省的读研日记·2023-11-04 14:58

动手学深度学习Pytorch（二）——softmax回归

文章目录1.参考资料2.softmax回归2.1特点2.2回归步骤3.损失函数3.1L2Loss3.2L1Loss3.3Huber'sRobustLoss3.4交叉熵损失1.参考资料[1]动手学深度学习

冠long馨·2023-11-04 14:27

深度学习-softmax回归

softmaxregression1-softmax基本概念1-1极大似然估计2-Fashion-MNIST图像分类数据集2-1下载数据集2-2可视化3-softmax回归简洁代码实现4-底层函数实现二分类激活函数使用

Elvis_hui·2023-11-04 14:57

深度学习_8_对Softmax回归的理解

回归问题，例如之前做房子价格预测的线性回归问题而softmax回归是一个分类问题,即给定一个图片，从猫狗两种动物类别中选出最可靠的那种答案，这个是两类分类问题，因为狗和猫是两类上述多个输出可以这样理解，

Narnat·2023-11-04 14:56

php 接口请求一次，controller调用了两次。

由于我这就是个小活儿，于是环境就是使用的nginx+fastcgi网上搜索了一圈，大多都是说跨域的option请求导致。可是我这里确实没有跨域，MD后面找到了解决方式，fastcgi请求超时导致。

jioulongzi·2023-11-04 08:22

【神经网络架构搜索】DNA: Block-wisely Supervised NAS with KD

简便起见，知识蒸馏在这里被分为四类：基于softmax输出层的知识蒸馏基于中间层的知识蒸馏基于相关性知识的知识蒸馏基于GAN的

pprpp·2023-11-04 07:28

11.2需求曲线，消费者剩余，成本函数，需求函数

每个具体情况下的投资效益平均产量函数是说已投入的L，每个L平均会增加多少产量边际技术替代率是说，K与L之间的替代率，在每个具体Q的情况下那就是得到由生产函数得到K与Q和L之间的关系，然后对L求偏导，就可以得到替代率函数问增减性，就接着求导劳动的边际产量函数的增减性

CQU_JIAKE·2023-11-04 06:48

【强化学习】12 —— 策略梯度（REINFORCE ）

AliasedGridworld策略目标函数策略优化策略梯度利用有限差分计算策略梯度得分函数和似然比策略梯度定理蒙特卡洛策略梯度（Monte-CarloPolicyGradient）PuckWorldExampleSoftmax

yuan〇·2023-11-04 00:23

怦然心动，激起你心中的爱恋

小时候的布莱斯对朱莉并无感觉，甚至因为朱莉的过分追求导致许多的同学嘲笑他，他对朱莉也心

若离1999·2023-11-03 20:07

整理近一年的机器学习面试题大全(知乎专栏同步更新)

image总结a.最小化KL散度其实就是在最小化分布之间的交叉熵b.许多作者使用术语“交叉熵’’特定表示伯努利或softmax分布的负对数似然，但那是用词不当的。

婉妃·2023-11-03 17:04

机器学习考试复习

文章目录绪论机器学习能干什么机器学习的发展神经网络发展有三次高峰手写字符识别国际象棋总结机器学习算法分类学习路线LinearRegression问题和模型模型表示损失函数符号表示优化损失函数解析式求导什么时候

三三三三三三外·2023-11-03 14:19

机器学习过程记录（二）之线性回归、梯度下降算法

线性回归的算法3.1梯度下降法3.2模型分析3.3损失函数（lostfunction）4.开发算法，让程序计算出m和b(y=mx+b)4.1简化模型4.2代码实现没那么容易4.3引入新的方法，mse对b进行求导

穿越前线·2023-11-03 14:01

d2l.train_ch3函数，将输入数据转化为该函数所接受的格式

目的：使用d2l.train_ch3(net,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,batch_size,None,None,trainer)这个函数进行softmax

橙序员一号·2023-11-03 09:08

Pytorch系列之——Pytorch的Tensor（张量）

张量其实就是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展：Tensor与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导，接下来先来看下

Despacito1006·2023-11-03 07:23

最常见的激活函数

文章目录1.激活函数2.Sigmoid函数3.RelU函数4.Softmax函数1.激活函数 1.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，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层

冒冒菜菜·2023-11-03 06:26

3.线性神经网络-3GPT版

、训练数据7、参数学习8、显示解9、总结二、基础优化算法1、梯度下降2、学习率3、小批量随机梯度下降4、批量大小5、总结三、线性回归的从零开始实现1、D2L注意点四、线性回归的简洁实现五、QANo.2Softmax

霸时斌子·2023-11-03 06:23

ArcFace Notes

若需要此变量反向求导，则一开始参与计算时该以variable出现。直接改动variable下的tensor（即variable.data)，则其改动在反传中无效。

万灵灵万·2023-11-03 04:28

python简单实现注意力机制

importnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similaritysoftmax=nn.Softmax

嘿，兄弟，好久不见·2023-11-03 00:06

人工智能基础_机器学习011_梯度下降概念_梯度下降步骤_函数与导函数求解最优解---人工智能工作笔记0051

正规的一个正态分布,还有我们的正规方程,他的这个x,是正规的,比如上面画的这个曲线,他的这个x,就是大于0的对吧,而现实生活中,我们x的值可能是各种各样的没有约束的,基于没有约束的,这个问题..我们来求导数

脑瓜凉·2023-11-02 22:56

人工智能-多层感知机

隐藏层该模型通过单个仿射变换将我们的输入直接映射到输出，然后进行softmax操作。如果我们的标签通过仿射变换后确实与我们的输入数据相关，那么这种方法确实足够了。

白云如幻·2023-11-02 21:53

[ML]随手记

kexue.fm/archives/6671“三元组”抽取任务是知识抽取任务的一个重要方向字词embedding+位置embedding转成向量,过一遍全连接,再过一遍自注意力,再过一遍全连接,此时的输出不是softmax

逆行的棘轮·2023-11-02 15:13

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

在计算loss时，我们经常可以看见采用"softmax_cross_entropy_with_logits"的方法作为损失函数，那么它到底是什么含义呢？

FeynmanZhang·2023-11-02 15:31

Cross-Entropy Loss(多分类损失函数)

文章目录1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)先用softmaxfunction

???/cy·2023-11-02 10:50

基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

Mr.D学长·2023-11-02 09:17

Pytorch学习笔记--torch.autograd.Function的使用

目录1--前言2--代码实例2-1--e^x函数实现2-2--linear函数实现3--参考1--前言构建可连续求导的神经网络时，往往会继承nn.Module类，此时只需重写__init__和forward

晓晓纳兰容若·2023-11-02 06:25

3.13每日一题（分部积分求不定积分）

关键在于看出两类不同类型函数的乘积，要把三角和对数以外的凑到dx上，然后分部积分注：arctan根号x的求导为复合求导根号x分之一的原函数为2*根号x

今天会营业·2023-11-02 05:55

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