softmax求导

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测

导数用近似的方法可以用卷积去求导（我自己的像素点是负的，我右边的像素点是正的）3梯度梯度值越强说明这个点是边缘的可能性就越大4噪声的影响先用高斯滤波平滑（高斯偏导模版）5高斯核的参数6回顾高斯平滑
量子-Alex·2024-02-11 02:13

【深度学习】：Softmax实现手写数字识别

精品在线课程学习平台(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现（实验满分），只展示任务实验结果，如果需要报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~Softmax
X.AI666·2024-02-10 11:34

解锁机器学习多类分类之门：Softmax函数的全面指南

1.引言Softmax函数的定义和基本概念Softmax函数，也称为归一化指数函数，是一个将向量映射到另一个向量的函数，其中输出向量的元素值代表了一个概率分布。
程序员Chino的日记·2024-02-09 08:33

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL
Chealkeo·2024-02-08 23:33

权威认可｜思迈特软件入选Gartner《中国分析平台市场指南》

一、需求导向，驱动市场蓝海在报告中，Gartner提到中国分析平台市场规模将保持着稳健且持续增长态势。预计到202
思迈特Smartbi·2024-02-08 19:53

使用Pytorch创建张量以及使用numpy创建数组的异同点

Pytorch是一个基于Python的计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算；2、包含自动求导系统的深度神经网络。
汉德萨姆ys·2024-02-08 16:30

刘知远LLM——神经网络基础

启发于生物神经细胞单个神经元单层神经网络前向计算激活函数的作用：没有激活函数的话，多层神经网络就会退化为单层输出层线性输出：回归问题sigmoid：二分类softmax：多
李日音·2024-02-08 15:43

vant-ui组件库中修改NavBar导航栏的样式

组件中没有改变导航栏的样式的属性，这个时候怎么办呢我们可以用深度选择器/deep/或::v-deep，实现对组件内部的样式修改如下：1.引用NavBar组件引用后是显示这个样子的如下图：但是现在需求是要求导航栏背景色为蓝色字体颜色图标颜色都为白色我们可以这样来修改修改背景色这个好改写
一颗苦涩的苹果·2024-02-08 12:19

神经网络 | 常见的激活函数

激活函数分类三、常见的几种激活函数1.Sigmoid函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足2.Tanh函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足3.ReLU函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足4.Softmax
半亩花海·2024-02-08 06:34

（2）基础

torch.Tensor([[2,3],[4,5],[6,7]])b=torch.zeros((3,3));c=torch.randn((3,2));正态分布随机初始化2、变量（Variable）变量与张量相比，具有自动求导功能
顽皮的石头7788121·2024-02-08 04:19

2023牛客寒假算法基础集训营4-无HIK

A：清楚姐姐学信息论结论是越靠近e进制效率越高（第一次知道）当时现场推的，证明如下即证x^y>y^x两边同时取对数，移位得lnx/x>lny/y即证lnx/x的单调性求导即可发现是在e处对整数讨论23附近发现是
云深沐子兮·2024-02-07 22:41

（高数）反函数求导

由此可推出，如果两个图像关于y=x对称，则它们的斜率相乘=1计算时先将反函数转换成关于x是关于y的式子，把x关于y求导后，再将y替换成关于x的式子。3.常用的反函数公式
课堂随笔·2024-02-07 19:08

（高数）练习题：导数定义、切线、法线

注：求导数时最好套定义来求，对某点求导本质是求函数导数趋于该点的值，不可直接带入。注：分段函数求导，要注意其左右导数极限是否存在相等。注：此处考察导数存在定义，凑定义格式求解。注：未知切点求切线方程
课堂随笔·2024-02-07 19:07

最早玩双十一的那批人,才是薅羊毛大赛的冠军

你就应该知道，这不是一场简单的战争——院办的狗友从早上开始打开excel，列满自己要买的东西，啥时候领啥红包，怎样才能凑够满减，还有一列是跟京东比比领完各种优惠券以后谁便宜——虽然是简单的加减乘除但算起来不比求导函数简单但今天付了钱以后发现
二叁叁叁·2024-02-07 17:13

李沐《动手学深度学习》注意力机制

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-02-07 16:27

Lightning Attention-2: A Free Lunch for Handling Unlimited Sequence Lengths in Large Language Models

LightningAttention-2：处理大型语言模型中无限序列长度的免费午餐摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论摘要线性注意力是一种有效的注意力机制，最近成为传统softmax注意
UnknownBody·2024-02-07 16:23

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

1.torch.autograd主要内容以下是torch.autograd主要内容的详细说明：自动求导机制：autograd根据链
科学禅道·2024-02-07 10:05

学习知识记录

hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词NLP之---word2vec算法skip-gram原理详解_Ricky-CSDN博客_skipgram层级的softmax
想努力的人·2024-02-07 08:36

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

实训1：Softmax实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包，如向量化操作，广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中，你需要用python实现Softmax回归方法，用于MNIST手写数字数据集分类任务
住在天上的云·2024-02-07 08:04

向量，矩阵和张量的导数 | 简单的数学

前段时间看过一些矩阵求导的教程，在看过的资料中，尤其喜欢斯坦福大学CS231n卷积神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路，可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化，直到发现其中有规律的部分。
橘子学AI·2024-02-07 04:31

Gumbel-Softmax简介

一、GumbelSoftmaxtrick的使用场景1.argmax简介在NLP领域的强化学习或者对抗学习中，token的生成是离散的。
大白菜～·2024-02-07 04:55

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

多变量线性回归的批量梯度下降算法为：image即：image求导数后得到：imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一
东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

《名企人才招聘最佳管理实践》第一章读书

书中提到“企业对人才的需求以及人才对自我价值的提升需求导致人才的流动。”
低调的真谛1·2024-02-06 21:19

sympy 求解 2020 高考数学全国卷 1 第 21 题

题目为image.png（来源：https://gaokao.eol.cn/shiti/zhenti/202007/t20200709_1737395_4.shtml）不是教别人做高考题，这里硬求导考场上容易错也没时间
寂风如雪·2024-02-06 14:15

数模.matlab符号计算&&方程

一、符号函数a：整理简化：b：因式分解：c：多项式展开d：合并：e：计算分子分母：f：求导：f：差分：g：不定积分：h:定积分：二、函数a:solve：b:多变量方程求解：c:方程组求解：d:vpasolve
丰海洋·2024-02-06 09:57

计算机设计大赛 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·2024-02-06 09:17

机器学习（深度学习）路线

数学相关1.1微积分：深度学习需要掌握高数微积分的知识，例如基本的求导、偏导数、梯度概念资源：浙江大学微积分MIT微积分公开课[1]MIT微积分公开课[2]1.2线性代数：需要掌握矩阵乘法、特征值、特征向量等
bigcindy·2024-02-06 08:04

transformer的分解

0.先来回顾一下attention如果让我用一句话来总结attetion我会说针对输入做一次矩阵运算，得到（q,k,v），k和v一般一样，然后针对q,k做矩阵乘法，再加一个softmax层之后我们就可得到权重
不分享的知识毫无意义·2024-02-06 06:18

计算机毕业设计论文不会做怎么办？送资源，教程，代码，论文文档

第一：寻求导师帮助假如你的毕业设计论文不会做，学生们可以找自己各自的知道老师寻求帮助，先从自己熟悉的方向选题，然后寻求你导师的帮助，毕竟导师是你们求学路上的指路人，问导师毕业设计论文的基本流程，开题模板
cm计算机毕业设计·2024-02-06 02:14

ML：2-2-3 多分类问题multicalss

文章目录1.多分类问题的定义2.softmax3.神经网络的softmax输出【吴恩达机器学习65-67】1.多分类问题的定义classification问题可能的output大于2种。
skylar0·2024-02-05 18:34

ML：2-2-3 多分类2

文章目录1.softmax的改进实现2.多个输出的分类multi-labelclassification1.softmax的改进实现在logisticregression里面，计算loss的两种方法里，
skylar0·2024-02-05 18:03

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

目录激活函数SigmoidTanhReLUSoftmax本节博文介绍四大激活函数，Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax。激活函数为什么深度学习需要激活函数？
脚踏实地的大梦想家·2024-02-05 05:07

知识蒸馏综述---代码整理

:KnowledgeDistillation链接：https://arxiv.org/pdf/1503.02531.pd3f发表：NIPS14最经典的，也是明确提出知识蒸馏概念的工作，通过使用带温度的softmax
qq_41920323·2024-02-05 01:58

深度学习入门笔记（二）神经元的结构

二分类问题我们一般采用Sigmoid函数，多分类问题我们采用Softmax函
zhanghui_cuc·2024-02-04 16:30

李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 经典网络模型

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-02-04 14:42

前端页面请求接口较多怎么优化?

1、首先浏览器本身可以限制并发请求数:以防止过多的并发请求导致系统崩溃或响应变慢.一般浏览器支持的最大并发请求数为6;假如有10个请求,前1-6先并发请求,当有一个先完成时,后面的立即补位,注意:并发请求数量的限制是针对每个域名的
和科比合砍81分·2024-02-04 10:16

机器学习_14_多分类及多标签分类算法

文章目录1单标签二分类问题1.1单标签二分类算法原理1.2Logistic算法原理2单标签多分类问题2.1单标签多分类算法原理2.2Softmax算法原理2.3ovo2.4ovr2.5OvO和OvR的区别
少云清·2024-02-04 07:23

互联网加竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

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·2024-02-04 07:55

机器学习：Softmax回归（Python）

Softmax回归（多分类）logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass
捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到：不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同：分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类softmax
欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

目标检测中的损失函数汇总

如下图所示,y是真实标签，a是预测标签，一般可通过sigmoid，softmax得到，x是样本，n是样本数目，和对数似然等价。foc
senbinyu·2024-02-03 16:29

深度学习Lecture 3 激活函数的选择(ReLu)、Softmax和多标签分类问题

一、ReLu、Leniaractivationfunction、Sigmoid激活函数Sigmoid（一般用于处理二分类问题的输出层）：也就是说，当输出是一个概率，这个概率拿来判断的结果只有0和1的时候才使用它。Linearactivationfunction（一般用于隐藏层或输入层或输出层）：当y可能有正有负的时候就要用它ReLU：当y只有正的情况的时候用它。大多数时候我们用这三个就够了，但是现
qq030928·2024-02-02 12:16

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision
FriendshipT·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记

Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

bert+crf可以做NER，那么为什么还有bert+bi-lstm+crf ?

关于BERT做NER，最简单的方式就是序列标注方法，以BERT得到token的embedding，后接softmax直接输出预测token的标签。
Maann·2024-02-02 09:41

岭回归公式推导

加入常数项，同时，希望拟合参数θ尽可能小，以降低预测值的敏感程度，可得：注：结合起来理解：目标函数是一个凸函数，对目标函数求导，导数等于0的点是最优点：注意：岭回归的推导与介绍，比较全面：https:/
吐泡泡的柠檬·2024-02-02 05:16

计算神经网络的反向传播过程

想了半天没明白什么叫输入值翻转，于是用链式求导法算了一遍，就是返回的导数乘本身导数，给我人算麻了原文
Luzichang·2024-02-01 20:22

机器学习中矩阵求导规则

求导布局：分子布局（numeratorlayout）：m维列向量对标量求导结果为m维列向量，标量对m*n维矩阵求导结果为n*m维，m维列向量对n维列向量求导结果为m*n维（雅克比矩阵）分母布局（denominatorlayout
米斯特芳·2024-02-01 16:58

vue 导出execl

vue导出execl一、后端请求导出execl二、前端导出execl一、后端请求导出execl/****@param{*}name文件名称*@param{*}url路径*@param{*}path其他参数
一个博客·2024-01-31 15:27
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