softmax求导第18页

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

学习笔记（2):Python自然语言处理-BERT模型实战-特征分配与softmax机制

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26498/334606?utm_source=blogtoedu

意慢·2023-10-31 23:18

3.10每日一题（三角有理函数积分（三角函数加减乘除））

1、通过类型判别方法=>判断出为凑tanx2、加项减项拆+常用的积分公式注：tanx的导数是：cosx的平方分之一cosx的平方分之一=1+tanxarctanx的求导公式要记住

今天会营业·2023-10-31 21:51

自己动手实现一个深度学习算法——二、神经网络的实现

sigmoid函数4）阶跃函数的实现5）sigmoid函数的实现6)sigmoid函数和阶跃函数的比较7）非线性函数8）ReLU函数2.三层神经网络的实现1）结构2）代码实现3.输出层的设计1）概述2）softmax

千里之行起于足下·2023-10-31 17:12

python学习-Logistic回归与Softmax回归

图像分类数据集有CIFAR-10、ImageNet应用：情感分类关键：将样本x从文本形式转为向量形式词袋模型（Bag-of-Words，BoW）模型性能的评估指标混淆矩阵（confusionmatrix）对于二分类问题，根据每一个样本的真实标签和预测标签ෝ的差异，可以得到一个2*2的矩阵对于多分类（N）问题，可以得到一个N*N的矩阵二分类评价指标三分类评价指标micro策略指把所有的类放在一起算，

愚公移山山不愚·2023-10-31 16:20

Distilling the Knowledge in a Neural Network学习笔记

大型模型通常通过softmax输出层产生类别概率，而蒸馏则通过提高softmax的温度来产生更软化的概率分布。在蒸馏过程中，使用大型模型生成的高温软目标分布来训练小型

hi小蜗·2023-10-31 14:45

深度学习入门（二）之神经网络

函数阶跃函数的实现阶跃函数的图形sigmoid函数的图形sigmoid函数与阶跃函数比较非线性函数ReLU函数多维数组的运算多维数组矩阵乘法神经网络的内积三层神经网络的实现符号确认各层间信号传递的实现代码总结输出层的设计恒等函数和softmax

今天学不学？·2023-10-31 13:03

RuntimeMethodSwizzling原理

RuntimeMethodSwizzling编程方式,也可以叫作AOP(Aspect-OrientedProgramming,面向切面编程),AOP可以解决OOP由于切面需求导致单一职责被破坏的问题,通过

童冀·2023-10-31 08:08

2021字节秋招算法岗面经——抖音推荐

2021字节秋招算法岗面经一面过(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LSTM解决了什么问题通用的提高模型泛化能力的方法

姜呆·2023-10-31 05:03

YOLOv8如何添加注意力模块？

__init__()self.groups=factorassertchannels//self.groups>0self.softmax=nn.Soft

毕竟是shy哥·2023-10-30 23:27

Sigmoid 与 Softmax 的区别

Sigmoid与Softmax的区别结论定义图例拓展：sigmoid、tanh求导sigmoid求导tanh求导参考：Multi-labelvs.Multi-classClassification:Sigmoidvs.Softmax

HLBayes·2023-10-30 22:41

基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类计算机竞赛

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

Mr.D学长·2023-10-30 15:46

激活函数作用以及 sigmoid和softmax

激活函数激活函数在神经网络中起着非常重要的作用，它的主要功能是引入非线性性质，使得神经网络可以学习和表示更加复杂的模式和关系。下面是激活函数的几个主要作用：引入非线性：激活函数通过引入非线性变换，打破了神经网络中仅由线性变换组成的限制。这是因为仅有线性变换的叠加还是等于一个线性变换，而非线性激活函数可以将多个线性变换叠加后转化为非线性。增强网络的表达能力：激活函数使得神经网络能够学习和表示更加复杂

闪闪发亮的小星星·2023-10-30 12:18

【高等数学重点题型篇】——导数与微分

文章目录一、导数与微分的基本概念二、基本求导类型三、高阶导数一、导数与微分的基本概念求函数不可导点的思路不可导点共有以下几种情况无定义点不连续点连续点，但是左右两边导数不相等斜率为无穷大的点左右两边导数不相等的连续点

二土电子·2023-10-30 02:58

循环神经网络（RNN）

用数学公式可表达为：对于上图的循环神经网络，梯度反向传播的过程可表达为：在分别对和求导的过程中，与全连接神经网络不同的是：

Babyface Killer·2023-10-29 20:56

实践：基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务

文件内引用的nndl包内的文件代码可翻看以往博客有详细介绍，这么就不详细赘述啦基于Softmax回归的多分类任务_熬夜患者的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_70026215

熬夜患者·2023-10-29 10:53

word2vec训练优化之Negative Sampling

回顾一下word2vec的训练trick之一：分层softmax。缺点就是：1.对于词袋大小V如果V非常大，即使是构建哈夫曼树，复杂度也会很高，所以提出使用负采样。

#苦行僧·2023-10-29 09:34

聊一下Word2vec-训练优化篇

Word2vec涉及到两种优化方式，一种是负采样，一种是层序Softmax先谈一下负采样，以跳字模型为例。中心词生成背景词可以由两个相互独立事件的联合组成来近似（引自李沐大神的讲解）。

biuHeartBurn·2023-10-29 09:53

TensorFlow

y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])cross_entropy=tf.reduce

小王爱写BUG·2023-10-29 01:39

【读书摘录】身体、空间与后现代性

>>正是身体的欲望和需求导致了尘世间的苦难和罪恶。>>灵魂的快乐足以压倒身体的满足。

火锅不加料·2023-10-28 22:04

Postman使用总结

collection当做一个项目工程同一个项目的接口测试请求全部放在一起批量执行接口请求（测试）的触发单位就是collection导出功能只支持导出整个collection，无法导出单个请求或者一整个子文件夹的请求导出

小杜℃·2023-10-28 19:58

EfficientViT：高分辨率密集预测的多尺度线性关注

arxiv.org/abs/2205.14756中文版：【读点论文】EfficientViT:EnhancedLinearAttentionforHigh-ResolutionLow-Computation将softmax

向岸看·2023-10-28 18:09

14. 机器学习 - KNN & 贝叶斯

还有最后补充了SOFTMAX。这些东西，都挺零碎的，但是又有着相互之间的关系，并且也都蛮重要的。并且是在学习机器学习过程当中比较容易忽视的一些内容。从这节课开始呢，我要跟大家将一些其他的内容。

茶桁·2023-10-28 14:24

2.21每日一题（隐函数求导+变上限积分求导）

求出来2、等式两边进行一阶求导，把一阶导函数（隐函数求导）求出来3、等式两边再次求导，把二阶导函数（隐函数求导）求出来注意：隐函数求导及变上限积分求导比较容易出错

今天会营业·2023-10-28 11:12

基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据集分类

“上篇文章我们讲了Alexnet神经网络的结构与原理，我们知道该网络主要由5个卷积层、3个池化层、3个Affine层和1个Softmax层构成。

萌萌哒程序猴·2023-10-28 11:55

EasyPoi通过模板生成Excel文件

之前用easypoi实现过导出简单的excel文件，最近又有需求导出固定格式的excel文件，所以在网上搜索学习了一下，现将学会后写的demo记录一下方便以后回顾。

wl_Honest·2023-10-28 11:01

吴恩达深度学习-序列模型 2.7 负采样

这节课学习的同样是一个监督学习嵌入向量的模型，上节课的skip-gram使用的softmax分类器求和带来的计算量太大了，这节课使用的算法可以避免这个问题。这节课名字叫做负采样，那么正采样呢？

prophet__·2023-10-28 10:32

多分类loss学习记录

扩展资料1扩展资料2L-softmaxA-softmaxAM-softmaxL-softmax：基于softmax加入了margin，Wx改写为||w||||x||cos(角度)，将角度变为了m角度A-softmax

weixin_43870390·2023-10-28 09:53

人工智能-线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络，回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模

白云如幻·2023-10-28 07:48

3.线性神经网络

、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·2023-10-28 05:54

AM@分部积分原理和应用

文章目录abstract分部积分适用情形u,v的选取和口诀例分部积分和方程式求积分综合使用换元法和分部积分法定积分的分部积分公式abstract分部积分原理和应用分部积分利用函数乘积求导法则,得到的积分方法

xuchaoxin1375·2023-10-28 02:02

loss&BN

stilltipsforlearningclassificationandregression关于softmax的引入和作用分类问题损失函数-MSE&Cross-entropy⭐BatchNormalization

Selvaggia·2023-10-28 01:12

Transformer简单理解（MT）

softmax计算得到的某单词上的权重可以被视作为该单词应当被获

rd142857·2023-10-27 22:21

2.19每日一题（分段函数求定积分）

变上限积分的导数为f(x)1、先判断f(x)是否连续———>判断在分界点的值是否相等，相等则f(x)连续，则F(x）可导，且导数处处等于f(x)2、分界点不好验证，可以先验证分界点以外的点，让F(x)求导并判断

今天会营业·2023-10-27 21:28

38 深度学习（二）：tensorflow基础介绍

文章目录tensorflow基础介绍基础张量自定义损失函数自定义模型和激活函数图函数（略）自动求导机制自定义fittensorflow基础介绍基础张量importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspd

Micoreal·2023-10-27 20:13

TNSE和PCA

模型见另一篇文章MNISTsoftmax导包matplot设置是为了显示负坐标轴importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.datasetsimportMNISTimportnumpyasnpfromsklearn.decompositio

Dominiczz·2023-10-27 19:38

人工智能数学基础——泰勒级数

泰勒展开：对于一个复杂的函数，如三角函数，指数函数，对数函数等，当我们在研究函数在某一点的性质时，对函数进行求导，积分，加减乘除等运算会让问题变得复杂，这是可以将复杂的函数用多项式函数代替，多项式具有易于计算的特点

我感觉。·2023-10-27 18:04

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