softmax求导第15页

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

通信原理第三章-随机过程

那你肯定有概率函数，我们取ξ（t）表示一个随机过程，他的分布函数记为F（x1，t1），求导得到概率密度函数。随机过程的数字特征：均值方差相关函数自相关函数都回去复习概率论。----------

Cherylzzx·2023-11-02 02:17

torch基本功能介绍

torch.autograd:提供Tensor所有操作的自动求导方法。torch.nn.functional:

空格为什么不行·2023-11-01 23:53

Softmax回归的从零开始实现+简洁实现

Softmax回归的从零开始实现1.导入相关包引入Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256。

噜啦l·2023-11-01 19:25

3.6. softmax回归的从零开始实现|简洁实现

从零开始0、下载数据集到内存1、初始化模型参数2、定义softmax3、定义模型4、定义损失函数5、计算分类精度，即正确的数量6、训练fromtkinter.tiximportY_REGIONfromturtleimportupdatefrompyparsingimportnumsimporttorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

谢桥光·2023-11-01 19:25

Softmax回归从零开始实现（李沐动手学）

依然是pycharm环境，图像显示部分和jupyter不一样简洁实现：https://blog.csdn.net/tongjingqi_/article/details/122766549importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2ld2l.use_svg_display(

不会卷积·2023-11-01 19:52

pytorch softmax回归从零开始实现

pytorchsoftmax回归从零开始实现数据基本设置softmax函数定义模型定义损失函数准确率训练及预测数据importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportsysimportd21importnumpyasnpmnis

论搬砖的艺术·2023-11-01 19:22

3.5 softmax回归的从零开始实现

通过代码从零实现softmax回归。

夜未央`樱花落·2023-11-01 19:21

softmax回归的从零开始实现

就像我们从零开始实现线性回归一样，我们认为softmax回归也是重要的基础，因此应该知道实现softmax回归的细节。

白云如幻·2023-11-01 19:14

人工智能-softmax回归

回归可以用于预测多少的问题。比如预测房屋被售出价格，或者棒球队可能获得的胜场数，又或者患者住院的天数。事实上，我们也对分类问题感兴趣：不是问“多少”，而是问“哪一个”：某个电子邮件是否属于垃圾邮件文件夹？某个用户可能注册或不注册订阅服务？某个图像描绘的是驴、狗、猫、还是鸡？某人接下来最有可能看哪部电影？通常，机器学习实践者用分类这个词来描述两个有微妙差别的问题：我们只对样本的“硬性”类别感兴趣，即

白云如幻·2023-11-01 10:55

python request库用法_Python Requests库使用指南

你还将学习如何有效的使用requests，以及如何防止对外部服务的请求导致减慢应用程序的速度。在本教程中，你将学习如何:使用

weixin_39793708·2023-11-01 08:44

Python求逆矩阵_矩阵乘法_导数_偏导数_定积分_不定积分

np.transpose(A)#矩阵转置print(A.dot(T))#矩阵乘法B=np.array([[1,2,3],[2,2,1],[3,4,3]])print(np.linalg.inv(B))#矩阵求逆sympy求导数

忆灬凝·2023-11-01 06:07

3种softmax函数python实现方式（显式循环，向量，矩阵）

Python三种方式实现Softmax损失函数计算python实现的softmax损失函数代码，我们先回顾一下softmax损失函数的定义：其中右边一项为第y=j项的概率值。

DeepBrainWH·2023-11-01 03:55

MAML进行事件抽取

将事件抽取看做一个序列标注的问题进行抽取，利用LSTM+softmax来做无关模型，主要是对loss进行梯度多次调整的操作。foriinrange

chenkang004·2023-11-01 03:29

笔记 | 梯度下降

是模型参数，x是输入变量（特征）该预测函数的损失函数（平方误差函数、代价函数）为其中，y是输出变量（目标），J(θ)是损失，注意这里（x,y）是已知样本，变量是θ参数目标：解出让J(θ)最小化的θ（直接求导

Limeym·2023-11-01 02:12

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