softmax求导

支持向量机核方法—Apple的学习笔记

若判断正确的则a为0时候L为最大数学基础拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier）和KKT（KarushKuhnTucker）条件最优化问题会碰到一下三种情况：1.无约束条件：一般求导求最小值
applecai·2023-10-04 22:27

一道求导题：1004T3

需要知识:(xn)′=nxn−1(x^n)'=nx^{n-1}(xn)′=nxn−1(sinx)′=cosx(sinx)'=cosx(sinx)′=cosx[f(g(x))]′=f′(g(x))×g′(x)[f(g(x))]'=f'(g(x))\timesg'(x)[f(g(x))]′=f′(g(x))×g′(x)推完之后，考虑导函数与x轴的交点。可以设t=cosxt=cosxt=cosx，解二元
Qres821·2023-10-04 22:09

pytorch_神经网络构建1

tensor可以放在gpu上训练,支持自动求导,方便快速训练,同时支持numpy的运算,是加强版,numpy不支持这些为什么要求导?
lidashent·2023-10-04 13:55

你好，青春（8）—我不认识你

他一进门眼看就是要坐下来的，却突然转身对我冒了一句这样的话，当时的我还在数学模拟题里面挣扎着呢，这该死的求导，怎么就是无解呢，明明题目就是要求出最小值嘛，"喂，你有听到我和你说话吗？""
青檀树wx·2023-10-04 10:55

基于Android Q的蓝牙通话无声问题

今天分析的主题是蓝牙通话没有声音之运行流程分析一.结果说在前面蓝牙通话分别有七个阶段，基本上每个阶段都会走到底层，把数据回调到上层，这么一个流程叫一个阶段；回调的数据代表一个状态，而我这个问题就在于底层回调数据到上层时，携带的数据不满足上层的要求导致无法进入下一个阶段而产生的蓝牙通话无声问题
长安故里.·2023-10-04 08:56

Pytorch编程基础

文章目录前言一、导入库二、张量1.创建张量2.属性与方法3.numpy转换4.维度变换5.运算操作三、自动求导四、模型保存五、模型定义1.层连接2.损失函数3.优化器总结前言记录一些pytorch的基本使用方法
Mr_Stutter·2023-10-04 06:49

【Pytorch】3. 对Pytorch中梯度的理解

在反向求导是，Pytorch将Variable的梯度放在Variable对象中，随时可以使用Variable.grad得到对应Variable的grad。
马苏比拉米G·2023-10-03 23:17

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 4 讲 李群与李代数 【什么样的相机位姿 最符合 当前观测数据】

3)4.1.5李代数se(3)4.2指数与对数映射4.2.1SO(3)上的指数映射罗德里格斯公式推导4.2.2SE(3)上的指数映射SO(3),SE(3),so(3),se(3)的对应关系4.3李代数求导与扰动模型
Gaogaogaoshu·2023-10-03 19:49

Transformer学习-self-attention

激活函数softmax可以用
王小燊oom·2023-10-03 18:19

1010 一元多项式求导

一.问题：设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn−1。）输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是0，但是表示为00。输入样例:34-5261-20输出样例:123-1016
Yoga...·2023-10-02 14:37

矩阵求导数

矩阵A=∣1212−13∣,计算f(x)=∣∣Ax∣∣2∣∣x∣∣2的最大值。矩阵A=\begin{vmatrix}1&2&1\\2&-1&3\end{vmatrix},计算f(x)=\frac{||Ax||_2}{||x||_2}的最大值。矩阵A=122−113,计算f(x)=∣∣x∣∣2∣∣Ax∣∣2的最大值。解：根据导数定义和性质，极值处导数为0。首先求出矩阵的导数，置为0后求解。首先f(x
satadriver·2023-10-02 09:25

精确度acc的计算

为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefromdataset.mnistimportload_mnistfromcommon.functionsimportsigmoid,softmax
yalipf·2023-10-02 08:14

Pytorch学习记录-1-张量

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·2023-10-02 03:01

iQOO 44W超快闪充展现暴力美学，网友：这充电速度我看懵了！

一台充满电只需45分钟的iQOO，充起电来的画面，就是暴力美学”，iQOO用暴力美学很好地诠释了现在年轻人的追求导向。比快更快，超级闪充追求极致体验自2019年开始各大
花殇_8587·2023-10-02 03:17

x的x次方求导以及此类换元法进阶

一、对x的x次方求导问题描述：对xxx^xxx求导解决：设y=xxy=x^xy=xx，对两边求自然对数ln⁡y=xln⁡xdln⁡ydx=d(xln⁡x)dxdln⁡ydydydx=1+ln⁡xdydx
LyaJpunov·2023-10-01 19:09

高数：第二章:一元函数微分学

微分与可导的关系3.导数与微分的几何意义(1)导数f′(x0)f'(x_0)f′(x0)的几何意义：切线的斜率、相关变化率(2)微分的几何意义：切线的增量4.连续、可导、可微之间的关系5.导数公式6.求导法则
程序员爱德华·2023-10-01 05:09

第二类拉格朗日方程及首次积分

Lagrange方程推导前置知识动力学普遍方程拉格朗日方程设个质点组成的质点系具有完整约束，其自由度为，则任意给定时刻确定该质点系位置的个坐标可由个广义坐标唯一确定，即化成矢量形式将式两边对时间求导，得其中
logtea·2023-09-30 20:05

对负采样（negative sampling）的一些理解

负采样（negativesampling）通常用于解决在训练神经网络模型时计算softmax的分母过大、难以计算的问题。
重剑DS·2023-09-30 15:16

【李沐深度学习笔记】Softmax回归

课程地址和说明Softmax回归p1本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记，可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。
魔理沙偷走了BUG·2023-09-30 13:39

分享从零开始学习网络设备配置--任务4.1 IPv6地址的基本配置

另外随着互联网的商业化，用户数量呈几何倍数增长，对IPv4地址的海量需求导致IPv4地址短缺的问题日益突出。IPv4的后继版本为IPv6，能提供海量的IP地址，支持几乎无限的地址空间，它将从根本
网络设计ensp·2023-09-30 00:57

基于pytorch，已知卷积后的坐标，求卷积前的感受野范围

已知卷积后的坐标，求卷积前的感受野范围在之前的文章中已经说明了卷积前后的坐标关系：已知卷积后的坐标，求卷积前的感受野范围基于pytorch实现提取卷积操作后某一位置的感受野特征任务目的：在语义分割模型中，希望提取SoftMax
熊猫眼的vin·2023-09-29 21:31

幂级数和幂级数的和函数有什么关系？

本文例子引用自：80_1幂级数运算，逐项积分、求导【小元老师】高等数学，考研数学求幂级数∑n=1∞1nxn\sum\limits_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n}x^nn=1∑∞n1xn
Uncertainty!!·2023-09-29 17:43

李群和李代数以及李代数求导（扰动模型）

目录1、李群和李代数李群2、李代数的引出3、为什么要用李代数4、李群与李代数间的指数映射5、李代数求导（扰动模型）扰动模型（左扰动为例）6、下节预告7、==非常感谢您的阅读！
宛如新生·2023-09-29 17:00

Stellantis EDI 需求导览

StellantisEDI项目中都需要传输哪些EDI文件？这些EDI文件分别代表着什么业务含义？Stellantis由法国标致雪铁龙集团（PSA集团）和意大利菲亚特克莱斯勒汽车集团（FCA集团）合并而成，是世界上第四大汽车制造商，旗下拥有包括标致、雪铁龙、菲亚特、克莱斯勒、道奇、Jeep、阿尔法罗密欧、兰博基尼等30多个知名品牌。供应商在与Stellantis建立EDI连接的时候，需要确认对接的业
知行EDI·2023-09-29 01:32

python内置高阶函数求导_Python——函数式编程、高阶函数和内置函数,及

Python——函数式编程、高阶函数及内置函数函数式编程一、不可变数据：不用变量保存状态不修改变量二、第一类对象：函数即“变量”1、函数名可以当做参数传递2、返回值可以是函数名三、尾调用优化(尾递归)：在函数的最后一步调用另外一个函数(最后一行不一定是函数的最后一步)尾调用由于是函数的最后一步操作，不需要保留外层函数的调用记录，因为调用位置、内部变量等信息不会再用到了，只需要直接用内层函数的调用记
weixin_39606396·2023-09-28 23:21

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EfficientViT

ViT的关键计算瓶颈是softmax注意力模块，其计算复杂度与输入分辨率成二次方。降低ViT的成本以将其部署在边缘设备上至关重要。
我悟了-·2023-09-28 19:29

懒加载、预加载、

懒加载是什么：能防止页面一次性向服务器响应大量请求导致服务器响应慢，页面卡顿或崩溃等问题是提到前端性能优化中图片资源的优化的非常有效的方法原理原理：先将img标签中的src链接设为同一张图片（空白图片）
chasing_dream·2023-09-28 19:43

Unity3d-简单AR游戏

然后在菜单目录的GameObject->Vuforia->ARCamera添加AR摄像头，添加后软件会要求导入Vuforia相关的文件，选择import即可。
qq_40135006·2023-09-28 15:24

Unity3d-简单AR游戏

然后在菜单目录的GameObject->Vuforia->ARCamera添加AR摄像头，添加后软件会要求导入Vuforia相关的文件，选择import即可。
qq_40135006·2023-09-28 15:23

高数基础-第五章-反常积分的计算

例26有关变上限函数加隐函数求导问题，先计算出定点的xy值，然后求导代入。第二节反常积分一、无穷区间上
LaVine·2023-09-28 06:48

Pytorch之VGG16图像分类

和订阅专栏哦目录一、VGG1.VGG网络结构（1）输入层（2）第一层卷积层（3）第二层卷积层（4）第三层卷积层（5）第四层卷积层（6）第五层卷积层（7）第一层全连接层（8）第二层全连接层（9）第三层全连接层（10）softmax
风间琉璃•·2023-09-27 19:22

高数——（反）三角函数及求导相关公式应用

为什么会有这篇文章呢？源于一道题...，这是一道求不定积分的课后习题。当晚在求这道题时，我和我的室友先完成了以下步骤：设，做到这一步之后，我们突然就不知道该这么变式了，因为需要将t变回x，而无法操作，只能变为t才可以，但不知道该如何转换。于是...我深深为自己的知识浅薄而感到羞愧。后来再想想，曾经也有许多题是因为忘记三角函数的相关转换公式而做不出来的，于是决定写篇文章整理一下，顺便帮助与我有同样境
蘑菇不开花.·2023-09-27 18:52

TextCNN

在文本分类时，可以使用卷积层进行文本特征抽取，模型结构如图：首先利用卷积层和池化层，捕获序列特征，然后根据特征用softmax进行分类。这里面主要涉及到两个操作，卷积操作和池化操作。
612twilight·2023-09-27 16:56

使用EasyExcel 导入数据，失败原因数据导出

产品需求导入Excel数据数据格式校验数据合法性校验（校
残雪飞扬·2023-09-27 12:21

手机小程序灵感记录之一

逻辑：1.组合方程，转化为函数f(x)，求导f'(x)。2.计算f'(x0)，f'(x0)=0?2-1.是，弹出对话框：在该定值处切线水平，无法求解，结束。2-2.否，继续。
Ivor_艾弗·2023-09-27 09:46

激活函数总结（四十三）：激活函数补充(ScaledSoftSign、NormLinComb)

2.2NormLinComb激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax
sjx_alo·2023-09-27 05:34

激活函数总结（四十二）：激活函数补充(SSFG、Gumbel Cross Entropy)

2.2GumbelCrossEntropy激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax
sjx_alo·2023-09-27 05:04

激活函数总结（四十一）：激活函数补充(ShiLU、ReLUN)

激活函数2.2ReLUN激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax
sjx_alo·2023-09-27 05:03

激活函数总结（四十四）：激活函数补充(NLSIG、EvoNorms)

激活函数2.2EvoNorms激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax
sjx_alo·2023-09-27 05:33

#lilia的挣扎之旅#softmax小结

softmax注意指数变换去负数，突出特征归一化变为概率的近似利用常数不变防止溢出弄清每个维度代表的含义（样本/特征）axis=0/1计算的方向（=1是在横轴方向计算或查找）
白骨鱼石·2023-09-26 17:46

YOLOv3模型原理深度解析

（3）将损失函数从以前的Softmax修改为Logit，也就是对每个类别进
德彪稳坐倒骑驴·2023-09-26 13:55

一篇文章彻底搞懂熵、信息熵、KL散度、交叉熵、Softmax和交叉熵损失函数

文章目录一、熵和信息熵1.1概念1.2信息熵公式二、KL散度和交叉熵2.1KL散度(相对熵)2.2交叉熵三、Softmax和交叉熵损失函数3.1Softmax3.2交叉熵损失函数一、熵和信息熵1.1概念
冒冒菜菜·2023-09-26 10:47

这位奥斯卡影后出演的大尺度电影，竟然只有13分钟，你估计没看过

但是你也许不知道，这位清纯美女一直拒绝大尺度出境，即便是曾经有过几次大尺度出演的电影，也都请求导
舜子的简单日记·2023-09-26 02:48

softmax回归

名字叫回归，但是其实解决的是分类问题回归估计一个连续值分类预测一个离散类别指数的好处是无论是什么值，都能把他变成非负。
失业·2023-09-26 00:57

C++实现nms和softmax

最近在面试过程中遇到了手写nms的问题，结束后重新实现并调通了nms和softmax的代码。
qq_41920323·2023-09-25 19:47

路由和node环境搭建

在Web开发中，路由则指的是根据URL地址的不同，将用户请求导向对应的处理程序或页面。简单来说，路由负责将用户的请求分发到不同的处理函数或页面。1.2案例实操在V
匿瘾:·2023-09-25 16:10

[Pytorch框架] 1.4 Autograd：自动求导

文章目录Autograd:自动求导机制张量（Tensor）梯度Autograd:自动求导机制PyTorch中所有神经网络的核心是autograd包。
YEGE学AI算法·2023-09-25 11:49

机器人中的数值优化|【三】无约束优化，拟牛顿法，共轭梯度法理论与推导

无约束优化，拟牛顿法，共轭梯度法理论与推导拟牛顿法Quasi-NewtonMethods为什么引入拟牛顿法在前面的章节中，我们学习了牛顿法，牛顿法的核心是先通过将函数泰勒展开，近似为一个二阶项目，对这个二阶项求导
影子鱼Alexios·2023-09-25 11:18

万物目标识别——Detic使用图像级别的监督信号来进行目标检测模型推理（C++/Python）

这种需求导致了为了检测多少个类别，就需要标注多少种类别的数据，在数据标注方面，往往要投入很大的人工成本来对识别目标进行标注。像下面的数据，要标注出所有的目标，对于人工，还是有一点复杂
知来者逆·2023-09-25 10:44

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.4深度学习基础-softmax回归

3.4softmax回归前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。
蒸饺与白茶·2023-09-25 02:32
上一页 16 17 18 19 20 21 22 23 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他