softmax求导

机器学习算法进阶——回归算法

回归算法——理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础：最小二乘、正则化、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践
糖糖Amor·2023-10-14 14:21

2024届计算机毕业设计题目全集附源码+开题+lw报告PPT计算机毕设选题精选汇总

本文目录1选题攻略1.1发掘自己的专业技能和兴趣1.2寻求导师的建议1.3注意避免抄袭2选题推荐2.1Java方向：SSM、SpringBoot、Vue2.2Pytrhon方向：Django、Flask
IT_YQG_·2023-10-14 08:11

竞赛 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax
iuerfee·2023-10-13 19:59

PyTorch 深度学习之多分类问题Softmax Classifier(八)

2.1OutputaDistributionofpredictionwithSoftmax2.2SoftmaxLayerExample,2.3LossFunction-CrossEntropyCrossEntropyinNumpyCrossEntropyinPyTorch
河图洛水·2023-10-13 17:37

《速通深度学习数学基础》

章线性代数在深度学习中的应用2.1特征值和特征向量2.2奇异值分解2.3正定矩阵2.4矩阵的范数和神经网络2.5主成分分析2.6推荐系统中的矩阵分解第3章微积分的基本概念3.1导数的定义和几何意义3.2复杂函数求导
AI_卢菁博士·2023-10-13 12:35

竞赛选题 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax
laafeer·2023-10-13 10:07

【TensorFlow2.0】LeNet进行手写体数字识别

下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。下
佐倉·2023-10-13 09:20

Chapter2——导数与微分

1.3函数求导1.3.1基本函数求导记住常用的求导公式即可。1.3.2反函数求导反函数的导数等于原来函数导数的倒数1.3.3复合函数求导（重要）链式法则
crishawy·2023-10-13 07:40

一牛人博客导航

DeepLearning学习笔记:Deeplearning：五十一(CNN的反向求导及练习)Deeplearning：五十(DeconvolutionNetwork简单理解)Deeplearning：四十九
weixin_30699235·2023-10-13 07:08

tornadomeet部分博客导航(ing...)

DeepLearning学习笔记:Deeplearning：五十一(CNN的反向求导及练习)Deeplearning：五十(DeconvolutionNetwork简单理解)Deeplearning：四十九
bestlinjiayin·2023-10-13 07:34

torch.max(input, dim)使用解释

在深度学习的多分类神经网络统计预测正确的个数1.函数结构torch.max(input,dim)input是一个softmax函数输出的tensor（当然，如果用CrossEntropyLoss()，最后一层是一个全连接层
ShuaS2020·2023-10-12 22:21

MATLAB数值微分

定义：在微分学中，函数的导数是通过极限来定义的，如果一个函数是用数值给出的离散形式，那么他的导数就无法用极限运算求得，当然也就无法用求导的方式去计算函数在某点的导数，这就需要采用数值微分的方法，用离散方法近似计算函数在某点的导数值
畅的blog·2023-10-12 16:11

Python_机器学习_算法_第2章_2. 线性回归

线性回归简介学习目标1线性回归应用场景2什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归模型介绍3小结2.2线性回归api初步使用学习目标1线性回归API2举例2.1步骤分析2.2代码过程3小结学习目标2.3数学:求导学习目标
管程序猿·2023-10-12 15:52

机器学习小知识--面试得一塌糊涂

树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的，样本点的数值缩放不影响分裂点的位置，对树模型的结构不造成影响，而且树模型不能进行梯度下降，因为树模型是阶跃的，阶跃是不可导的，并且求导没意义，也不需要归一化。
羞儿·2023-10-12 15:45

【AI】深度学习——前馈神经网络——卷积神经网络

高通滤波器卷积变种二维卷积卷积的核心就是翻转相乘卷积应用于图像处理互相关互相关代替卷积卷积与互相关的交换性1.2.2卷积神经网络卷积代替全连接卷积层特征映射卷积层结构参数数量汇聚层(池化层)汇聚层区域划分汇聚卷积神经网络的整体结构1.2.3参数学习参数求解目标卷积求导误差项求解池化层误差项求解
AmosTian·2023-10-12 09:35

kkt条件的推导思路以及八卦

首先要看这个函数是不是凸函数，如果是，就是可以用求导求极值的方法求的几个局部最优，然后在局部最优中选出最优即可如果要求解的这个函数带有等式约束，可以引入拉格朗日乘子，把这些等式约束巧妙的变化到函数中，等效
温润如玉00·2023-10-12 06:59

交叉熵Loss多分类问题实战（手写数字）

1、import所需要的torch库和包2、加载mnist手写数字数据集，划分训练集和测试集，转化数据格式，batch_size设置为2003、定义三层线性网络参数w，b，设置求导信息4、初始化参数，这一步比较关键
dyh_chd·2023-10-12 04:04

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法

TensorFlow入门之手写识别(MNIST)softmax算法MNISTflyu6softmax回归softmax回归算法TensorFlow实现softmaxsoftmax回归算法我们知道MNIST
weixin_30369087·2023-10-12 00:50

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 二

TensorFlow入门之手写识别(MNIST)softmax算法二MNISTFlysoftmax回归softmax回归算法TensorFlow实现softmaxsoftmax回归算法我们知道MNIST
weixin_30902251·2023-10-12 00:50

TensorFlow入门教程(2)Softmax回归

##作者：韦访#博客：https://www.jianshu.com/u/c27f1f849226#微信：1007895847#添加微信的备注一下是CSDN的#欢迎大家进微信群一起学习#码字不易，转载请说明出处，谢谢#1、概述上一讲，我们安装了Windows版本的TensorFlowGPU版，这一讲开始，我们就来学习TensorFlow的用法和深度学习的知识。首先从深度学习的“HelloWorld
__Fang Wei__·2023-10-12 00:18

TensorFlow入门(十九、softmax算法处理分类问题)

softmax是什么?Sigmoid、Tanh、ReLU等激活函数,输出值只有两种(0、1,或-1、1或0、x),而实际现实生活中往往需要对某一问题进行多种分类。
艺术就是CtrlC·2023-10-12 00:13

TensorFlow入门(二十一、softmax算法与损失函数)

在实际使用softmax计算loss时,有一些关键地方与具体用法需要注意:交叉熵是十分常用的,且在TensorFlow中被封装成了多个版本。
艺术就是CtrlC·2023-10-11 23:41

PyTorch基础教程（四）PyTorch 的计算图和自动求导机制

目录一、自动求导机制的简介二、自动求导机制实例1.反向传播示意图2.自动求导机制示例代码3.反向传播实例代码三、梯度函数的使用四、计算图构建的启用和禁用一、自动求导机制的简介PyTorch会根据计算过程来自动生成动态图
旗狼-回不去的明天·2023-10-11 21:57

自动求导机制+线性回归试水笔记（Pytorch）

手动定义求导矩阵方法一：x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)方法二：x=torch.randn(3,4)x.requires_grad=True计算流程x=torch.rand
NPU_Li·2023-10-11 21:54

自动求导，计算图示意图及pytorch实现

pytorch实现x1=torch.tensor(3.0,requires_grad=True)y1=torch.tensor(2.0,requires_grad=True)a=x1**2b=3*ac=b*y1c.backward()print(x1.grad)print(y1.grad)print(x1.grad==6*x1*y1)print(y1.grad==3*(x1**2))输出为：ten
雪可问春风·2023-10-11 21:52

分层softmax

博客搬家至Mun：https://kiddie92.github.io/2019/06/15/%E5%88%86%E5%B1%82softmax/同步更新入坑自然语言处理，论文word2vecParameterLearningExplained
MunCN·2023-10-11 14:11

抓住读者的兴趣点

抓住读者兴趣点的方法；读者需求导向法：（1）文章写给谁看（2）仔细研究潜在读者痛点（3）针对痛点，结合自己梳理文章逻辑，写文章。如何发现读者的痛点：（1）挖掘自己的痛点。
a885be337331·2023-10-11 13:07

控制系统中对信号求导的注意事项

为什么书中P71页表3-2中的阶跃信号1，求导之后消失了，而不是作为单位脉冲信号δ(t)\delta(t)δ(t)处理。难道这里的1视为常数，这样就与零初始条件矛盾了。
northxlin·2023-10-11 12:14

Machine Learning Park -- 逻辑回归和Softmax

2LogisticRegression&Softmax2.1LogisticRegression逻辑回归本文Github仓库已经同步文章与代码https://github.com/Gary-code/Machine-Learning-Park
爱笑的Gary哥·2023-10-11 12:55

2020-06-28

然而，不同的是，像TensorFlow这样的软件包使我们能够以高效率执行特定的机器学习数值处理操作，如巨大的矩阵上的求导。
数据小黑升值记·2023-10-11 10:40

Java快速开发平台——JEECG 3.7.8 版本发布！我们的目标是有鱼丸也有粗面

>>>JEECG3.7.8版本发布，多样化主题UI满足你不同的需求导读⊙平台性能优化，速度闪电般提升⊙提供5套新的主流UI代码生成器模板（Bootstrap表单+BootstrapTable列表\ElementUI
weixin_33943347·2023-10-11 02:15

让90%考生头疼的难题：“导数大题” 依然是2022年高考数学重点！

如果查看考试说明或者新课标，会发现高考对导数的核心要求是一致的——实际背景与几何意义、正确求导数、利用导数研究函数性质（单调性、极值、最值），只有这三点。
易教蓝天·2023-10-10 23:51

机器学习极值问题

(P是对称矩阵)解：对f(x)求导数：f(x+Δx)−f(x)=1/2(x+Δx)TP(x+Δx)+qT(x+Δx)+r−1/2xTPx−qTx−r=1/2(xT+ΔxT)P(x+Δx)+qT(x+Δx
satadriver·2023-10-10 19:02

Python爬虫脚本的基本组成

你需要根据你的需求导入相应的库。定义目标网页：确定你要爬取的网页的URL。发送HTTP请求：使用requests库或selenium库向目标网页发送请求，获取HTML或J
more_is_different·2023-10-10 17:56

数学分析：含参变量的积分

本质还是极限的可交换性，求导可以换到积分里面去操作。这里要注意变量的区别，首先积分的被积变量是x，但是函数的变量是y，y是参数，所以叫做带参数的积分。
yxriyin·2023-10-10 11:44

Autograd:自动求导

#autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。#它是一个在运行时定义（define-by-run）的框架，这意味着反向传
晨光523152·2023-10-10 11:25

【AI】深度学习——前馈神经网络——全连接前馈神经网络

文章目录1.1全连接前馈神经网络1.1.1符号说明超参数参数活性值1.1.2信息传播公式通用近似定理1.1.3神经网络与机器学习结合二分类问题多分类问题1.1.4参数学习矩阵求导链式法则更为高效的参数学习反向传播算法目标计算
AmosTian·2023-10-10 10:37

pytorch第二天（矩阵的乘法和求导）lm老师版

importtorchA=torch.arange(20).reshape(5,4)print(A)print(A.T)#A的转置#not矩阵乘A=torch.arange(20,dtype=torch.float32).reshape(5,4)B=A.clone()print(A*B)#就是简单的对应位置相乘不是矩阵乘法A=torch.tensor([[1,2,3],[1,2,1],[4,1,7
ElE rookie·2023-10-10 04:20

基于Softmax回归的多分类任务

Softmax回归就是Logistic回归在多分类问题上的推广。使用Softmax回归模型对一个简单的数据集进行多分类实验。首先给大家看一下需要的资源包代码最后都会放出。
熬夜患者·2023-10-10 03:37

微积分 - 隐函数求导的应用

前置理论已知y与x有关系，那么如何求解令u=,则有du/dy=2y,利用链式求导法则:一个简单的例子用一个打气筒给一个完美球体充气，空气以常数速率12立方米每秒进入气球，当气球的半径到达2米时，气球半径的变换率是多少
想做后端的前端·2023-10-10 01:07

第二期：关于十大数据相关问答汇总，关注持续更新中哦~

微积分（求导，极值，极限）线性代数（矩阵表示、矩阵计算、特征根、特征向量）概率论+统计（很多数据分析建模基于统计模型）、统计推断、随机过程线性规划+凸优化、非线性规划等*数值计算、数值线代等当然一开始只要有微
weixin_34126215·2023-10-10 00:13

Tensorflow入门（三）之基础函数第二篇

1）求导计算在学习求导计算前，首先学习python中的with语句，with语句使用了上下文管理器，也就是若在with后的expression中是打开一个文件并对文件进行操作，那么在with结构中就不需要再加入关闭文件的语句了
Lusia呀·2023-10-09 12:31

北秘第31课_不花钱学习技能

到社会从头开始，这就是自学的原因1.应该学技能，大用小用，花篮需求导引：亟待解决的问题，反推，化妆心理学羽毛球发展需求，当主管的书，考证等兴趣：辨别是真兴趣还是假兴趣。
蜗牛_58e1·2023-10-09 11:07

OpenCV3-Python（6）边缘检测

sobel算子单方向求导cv.Sobel(img,ddepth,dx,dy,dst,ksize,scale)ddepth：图像深度ksize：sobel算子大小，默认为3如果为-1，则使用Scharr进行边缘检测原图是
「Palpitate」·2023-10-09 10:06

Pytorch-学习记录-1-Tensor

张量的数据类型shape:张量的形状device:张量所在的设备，GPU/CPUrequires_grad:指示是否需要计算梯度grad:data的梯度grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键
@ZyuanZhang·2023-10-08 07:08

TensorFlow中常用的损失函数

TensorFlow的tf.nn模块里的损失函数：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2()importtensorflowastflabels=[[0.2,0.3,0.5
GarryLau·2023-10-08 05:37

vue3—使用element-plus表格导出excel表格（带图片）

表格内有二维码图片，也要导出，制作的第一版是直接将图片的链接导出，但是要求导出能直接看的图片，所以就有了第二版。
萝卜头不吃萝卜头·2023-10-07 16:32

nn.CrossEntropyLoss与F.binary_cross_entropy_with_logits 的区别

输入期望是未经过Softmax激活的原始分数，通常称为logits。目标是一个包含每个样本的类别索引的张量，形状为
爱生活的椰子·2023-10-07 11:47

神经网络 权重可视化

本次实验基于MNIST数据集，通过建立一个两层的神经网络，采用softmax对数据集进行分类。训练完成之后，就可以看到网络的权
taiguangxing·2023-10-07 10:45

开发日记之go导出xlsx

今天有个需求就是把mysql里面的数据按要求导出成xlsx形式首先需要get这个包：github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize然后可以去到这个主页去看他们的使用方法
KO_NO_JOJO·2023-10-07 06:58
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