softmax求导

d2l的一些理论知识的整理【1】

2.1.数据操作2.2.数据预处理2.3.线性代数2.4.微积分2.5.自动微分2.6.概率2.7.查阅文档3线性神经网络3.1.线性回归3.2.线性回归的从零开始实现3.3.线性回归的简洁实现3.4.softmax
懒回顾，半缘君·2023-09-14 18:40

optimizer和loss.backward()相关函数

optimizer.zero_grad()#梯度清零(一定要先进行梯度清零，这样tensor里面的grad就不会累加)loss.backward()是用来求导的optimizer.step()一般来说根据求来的导数进行梯度下降算法来更新参数上面的顺序步骤不能变
小宋加油啊·2023-09-14 12:05

深度学习中softmax激活函数的用法

在深度学习中，“softmax”是一种常用的激活函数，它主要用于多类别分类任务中的输出层。
小宋加油啊·2023-09-14 12:05

python-爬虫-urllib3

.连接池3.客户端SSL/TLS验证4.使用分段编码长传文件5.重试请求和处理HTTP复位的助手6.支持gzip和deflate编码7.HTTP和SOCKS的代理支持8.100%的测试覆盖率1.发起请求导入模块
蔷莫·2023-09-14 10:31

梯度消失解释及简单举例

梯度消失问题的主要原因是深度网络中的链式求导。在反向传播过程中，梯度是从网络的顶部一直传播到底部，每一层都要计算梯度并传递
汪VV·2023-09-14 09:50

深度强化学习（1）：基础知识篇

王树森老师《深度强化学习基础》学习笔记一、前提知识：深度学习基础搭神经网络、求导…概率论随机变量（RandomVariable）：一个未知变量，值只取决于一个随机事件的结果（Eg：抛硬币的结果）。
Sudaa__·2023-09-14 08:56

VGGNet为什么效果比AlexNet好

16神经网络结构图，可以看到其组成由：个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的全连接层个通道数是的全连接层个通道数是的全连接层+softmax
机器不会学习·2023-09-14 08:59

高阶导数的概念与公式

然而，实际计算高阶导数时，存在一些问题，例如对抽象函数高阶导数计算时，随着求导次数的增加，中间变量的出现次数会增多，需注意识别和区分各阶求导过程中的中间变量。
Open-AI·2023-09-14 05:00

导数公式及求导法则

目录基本初等函数的导数公式求导法则有理运算法则复合函数求导法隐函数求导法反函数求导法参数方程求导法对数求导法基本初等函数的导数公式基本初等函数的导数公式包括：C'=0(x^n)'=nx^(n-1)(a^
Open-AI·2023-09-14 03:07

【交叉熵损失torch.nn.CrossEntropyLoss详解-附代码实现】

CrossEntropyLoss什么是交叉熵softmax损失计算验证CrossEntropyLoss输入输出介绍验证代码多维交叉熵验证代码什么是交叉熵交叉熵有很多文章介绍，此处不赘述。
y_dd·2023-09-13 23:22

回归 Regression

损失函数：对w求导，令其=0，找出最小loss。矩阵求导：两个最基本的概念：分子布局和分母布局
accosmos·2023-09-13 20:24

武忠祥老师每日一题、考研题型总结

排除法方程根的存在性及个数例题1：1996年1,2答案：例题2：证明函数不等式1.单调性2.最大最小值3.拉格朗日中值定理例题1：武忠祥老师每日一题Day79 证明函数不等式：最大最小值答案：构造函数、求导
程序员爱德华·2023-09-13 15:32

Pytorch: Torchvision、torchaudio 和 torch的关系

Torch提供了自动求导（Autograd）功能，使得用户可以轻松地构建和训练神经网络模型。
晓码bigdata·2023-09-13 11:29

springboot使用freemarker导出word

文件后缀名改为.ftl3.打开ftl文件格式化内容4.将占位符替换成变量三、代码实现1.引入依赖2.将模板引入resource下3.编写word导出工具包4.创建接口调用一、需求说明需要达到如下效果：根据需求导出
落魄实习生·2023-09-13 07:30

一维的差分

差分的方法差分实际上是前缀和的逆运算,这个关系和积分与求导的关系类似例如有数组......和构造数组......我们要使得a数组是b数组的前缀和=+++......+那么该如何构造b数组呢?
不是颜·2023-09-13 05:39

TF中使用softmax函数；

简介代码importtensorflowastfx1=tf.constant([[5.8,4.0,1.2,0.2]])#5.8,4.0,1.2,0.2（0）w1=tf.constant([[-0.8,-0.34,-1.4],[0.6,1.3,0.25],[0.5,1.45,0.9],[0.65,0.7,-1.2]])b1=tf.constant([2.52,-3.1,5.62])y=tf.matm
phac123·2023-09-12 10:04

Pytorch使用nn实现softmax回归

思路使用Fashion-MNIST数据集.在定义模型的时候要注意数据的格式.对于softmax,可以在损失函数的时候一起去搞,网络中依然只需要线性就好了.下面两种写法的另一个文件为:d2lzh_pytorch.pyimportrandomfromIPythonimportdisplayimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorchvisioni
phac123·2023-09-12 10:33

【AI理论学习】语言模型Performer：一种基于Transformer架构的通用注意力框架

一种基于Transformer架构的通用注意力框架Performer论文解读RegularAttentionMechanismFAVOR+：通过矩阵相关性实现快速注意力Attention的时间复杂性绕过softmax
镰刀韭菜·2023-09-12 10:26

多元函数概念和偏导数

即是可导不一定连续3.高级偏导数四个二阶偏导数其中二三叫做混合偏导数二阶及二阶以上的叫做高阶偏导数一元复合函数推广1.复合函数的求导法则推广：对于多元函数自变量大于两个的时候也成立。
小明浩哥·2023-09-12 05:34

Image Segmentation

easytounderstand):卷积神经网络CNN（3）——FCN(FullyConvolutionalNetworks)要点解importantideas:upsamplingendtoend-softmaxpixelwiseclassificationoriginalpaper
aureole420·2023-09-12 03:38

多样性优于能力

这个定理有几个限制条件，其中一个就是多样性的人不能是小白，书中叫做“微积分技能”，有了微积分知识就可以求导数了，而如果没有这个知识是不行的。
爱写作的harry·2023-09-12 02:38

Transformer-2. 注意力分数

高斯核指数部分可以视为注意力评分函数（attentionscoringfunction），简称评分函数（scoringfunction），然后把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。
cartes1us·2023-09-12 01:51

动手学深度学习之注意力机制

1.安装库pipinstalld2l2.注意力公式公式一Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt
强强学习·2023-09-11 15:13

Attention中Q，K，V的 作用机制

softmax函数内Q和K的转置相乘目的是为了：计算Q和K的相关性。如上图
Iron_lyk·2023-09-11 15:42

vue基础-axios封装/同步请求

1、/src/utils/目录下建立一个htttp.js导入axios设置axios请求参数创建axios实例请求拦截器响应拦截器封装get请求导出封装post请求导出//0、导入axiosimportaxiosfrom'axios
不会叫的狼·2023-09-11 13:00

向量求导

y=f(x1,x2,…,xn)y=f(x_1,x_2,\dots,x_n)y=f(x1,x2,…,xn)因此可以直接求导：∂y∂X=(∂y∂x1;∂y∂x2;… ;∂y∂xn)
诗子黎·2023-09-11 06:52

多层自定义函数嵌套，内层函数未执行解决办法

分析后发现在执行完promise第一层函数后虽然请求了接口，但是没有走成功或失败的方法，后台查询日志后发现数据正常返回了，猜测应该是异步请求导致请求后的成功方法没有执行就执行后续操作了，因此在promise
前后端杂货铺·2023-09-11 03:23

损失函数

聊聊机器学习中的损失函数机器学习中的损失函数平方损失（线性回归）对数损失（交叉熵损失softmax,logstic）最大熵原理(引出softmax,logstic),都是对数线性模型合页损失(hingeloss
闫阿佳·2023-09-10 10:06

AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘log_softmax‘

在训练时，用交叉熵损失函数要进行softmax计算，其data和label需要满足一定的条件：预测的结果返回的值y要是tensor，不能是numpyarray或者list，所以报错；我的做法是对程序运行调试模式
Good@dz·2023-09-10 09:35

前向差分、后向差分和中心差分误差分析

前向差分、后向差分和中心差分误差分析假设有函数y=f(x)，但是我们只知道该函数中有限个离散点，比如我们只知道函数上的有限点集：现在我们想利用这些有限点集对函数f(x)求导。
大熊背·2023-09-10 08:07

【白话机器学习系列】白话梯度下降

文章目录优化算法一维梯度下降均方误差梯度下降什么是均方误差单权重双权重三权重三个以上权重矩阵求导结论优化算法在机器学习中，优化是寻找理想参数或权重以最大化或最小化成本或损失函数的过程。
JarodYv·2023-09-10 06:39

LeetCode343之整数拆分（相关话题：数学柯西不等式，求导）

题目描述给定一个正整数n，将其拆分为至少两个正整数的和，并使这些整数的乘积最大化。返回你可以获得的最大乘积。示例1:输入:2输出:1解释:2=1+1,1×1=1。示例2:输入:10输出:36解释:10=3+3+4,3×3×4=36。说明:你可以假设n不小于2且不大于58。解题思路设将整数n拆分为a个小数字：n=n1+n2+...+na本题等价于求解：max(n1×n2×...×na)以下数学推导总
数据与后端架构提升之路·2023-09-10 05:46

解决'InceptionOutputs' object has no attribute 'log_softmax'

'InceptionOutputs'objecthasnoattribute'log_softmax'在pytorch0.4之前的版本会报错成'tuple'objecthasnoattribute'log_softmax
ssmem·2023-09-09 18:31

【AI】机器学习——线性模型（逻辑斯蒂回归）

3.3.2逻辑回归模型3.3.3参数求解逻辑斯蒂回归策略3.3.4损失函数3.3.5应用：语句情感判断3.3.6多角度分析逻辑回归信息论角度数学角度与朴素贝叶斯对比3.3.7从二分类到多分类问题多次二分类softmax
AmosTian·2023-09-09 14:28

（3/300）分部积分法

既然能搜索到这个词条，那么必然是知道函数积的求导公式了，（uv)’=uv’+vu’,也一定知道导数又叫微商了，那么就对其进行变形，先化成duv=udv+vdu，然后两边取不定积分，得uv=∫udv+∫vdu
风声holy·2023-09-09 12:54

Nginx服务器出现500错误的原因及解决方法

Nginx500错误（InternalServerError），主要指的是服务器内部错误，即服务器遇到意外情况，无法完成请求导致返回出错。那么出现Nginx500错误有哪些原因导致的呢？该如何解决？
解决问题no解决代码问题·2023-09-09 10:35

python机器学习| 岭回归介绍及实现

在正规方程解中，它是基于直接求导得到最优解，公式如下：但是，遇到如下情况的时候，正规方程无法求解。数据中有多余的特征，例如数据中有两组特征是线性相关的，此时需要删除其中一组特征。特征数大于样本数。
Claire_chen_jia·2023-09-09 05:31

文本分类总结

结构：input→embedding→convolution→pooling→concated→softmax→output缺点：CNN的窗口大小不好
许志辉Albert·2023-09-09 02:02

计算机竞赛 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·2023-09-08 21:15

机器学习

3求导容易。缺点是在饱和情况下梯度太小。***梯度下降算法、计算损失函数之后，用求导的思想进行求导学习率进行调整***均方差代价函
chen_sheng·2023-09-08 10:11

最小二乘法

数学形式写成矩阵的形式：展开：求解最小化问题，极值点在导数为0处：即：则：这样就把参数求解变成了矩阵运算的形式矩阵求导公式：https://blog.csdn.net/u010976453/article
wzNote·2023-09-07 20:17

高等数学刷题

构造辅助函数，可以只看被求导的项，f(a),g(a)不要用拉格朗日定理推导柯西中值定理，拉格朗日定理两个点可能不一样柯西是同一点先看是否为0/0形或者∞/∞形，再上下分别求导直到可以代0由柯西中值定理只能互推原函数的极限存在和导函数中有点列极限存在
炬火初现·2023-09-07 17:51

无框架的底层代码实现普通RNN、LSTM的正反向传播过程及应用

1.准备首先导入所需要的包rnn_utils.py:importnumpyasnpdefsoftmax(x):e_x=np.exp(x-np.max(x))returne_x/e_x.sum(axis=
诶尔法Alpha·2023-09-07 16:52

OpenCV之拉普拉斯算子：Laplacian()函数

根据图像处理的原理，二阶导数可以用来进行边缘检测，因为图像是二维的，需要在两个方向上求导，使用Laplacian算子将会使求导过程变得简单。
xddwz·2023-09-07 16:05

Fast RCNN

该网络首先输入图像，图像被传递到CNN中提取特征，并返回感兴趣的区域ROI，之后再ROI上运用ROI池化层以保证每个区域的尺寸相同，最后这些区域的特征被传递到全连接层的网络中进行分类，并用Softmax
毕竟是shy哥·2023-09-07 10:46

激活函数总结（二十六）：激活函数补充(Probit、Smish)

激活函数2.2Smish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·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十七）：激活函数补充(Multiquadratic、InvMultiquadratic)

2.2InvMultiquadratic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·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十九）：激活函数补充(CoLU、ShiftedSoftPlus)

2.2ShiftedSoftPlus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·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十八）：激活函数补充(PSmish、ESwish)

激活函数2.2ESwish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·2023-09-07 09:27

FPGA图像处理基础~sobel算子

sobel的由来是求导公式即：f'(x)=lim(h→0)[f(x+h)-f(x-h)]/2h，通过高等数学的知识易得，这个公式可以通过求微分来取得数值变化的大小。
NoNoUnknow·2023-09-07 05:48
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