softmax求导第22页

Easyexcel 导出数据一对多关系导出数据集合

客户要求要求导出的表格如图实现这样表格很多人会想到动态表头，easypoi可以直接实现，但是我用的是easyexcel,而easyexcel自身并没有提供自动合并的功能所以还是需要自己来合并。

李哈ha·2023-09-19 06:27

keras 或者tensorflow损失函数

和引擎盖下的tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits）用于二进制多标签分类（标签是独立的）.categorical_crossentropy（和引擎盖下的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

weixin_42612033·2023-09-19 06:49

tensorflow损失函数详解

1.binary_crossentropy（对数损失函数）和sigmod使用，针对二分类问题2.categorical_crossentropy（多分类的对数损失问题）和softmax使用，如果是one-hot

重邮研究森·2023-09-19 06:47

对于tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=tf.argmax(y_,1))的研究

1.对于tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=tf.argmax(y_,1))的拆解其实这个函数可以分为两个函数，

阿言在学习·2023-09-19 02:11

自然语言处理实战项目18-NLP模型训练中的Logits与损失函数的计算应用项目

Logits是模型在分类任务中的输出，在经过Softmax函数后可以获得类别的概率分布。通过将Logits输入到交叉熵损失函数中，可

微学AI·2023-09-18 15:20

李沐机器学习入门

半监督学习3.1.1自学习算法3.1.2人工标注数据3.1.3弱监督学习4.数据的预处理5.数据的清理6.数据的变换7.特征工程8.机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类Softmax

几窗花鸢·2023-09-17 23:30

语义分割

与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全连接层+softmax）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的featuremap进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸

LuDon·2023-09-17 21:25

深度学习保姆级教学

文章目录前言1.深度学习概论2.神经网络1.基础原理2.损失函数3.SoftMax4.前向传播5.反向传播1.反向传播介绍6卷积神经网络应用1.检测任务2.超分辨率重构3.医学检测4.无人驾驶5.人脸识别

泰勒朗斯·2023-09-17 15:11

Ngixn 限流配置实战

为什么需要限流如果你的后端服务器只能支持10QPS的并发量,当用户量突然暴涨或者有CC攻击的时候并发量将远远大于这个值,为了避免大量的请求导致后端服务器CPU/Memory异常,或则导致后端数据库异常而导致的崩溃

bysir·2023-09-17 10:04

竞赛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

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

iuerfee·2023-09-17 05:21

竞赛选题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

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

laafeer·2023-09-16 20:57

【技术博客】通过量化知识来解释知识蒸馏

Hinton在2015年发表的论文中提出了‘softmaxtemperature’的概念，对softmax函数做了

MomodelAI·2023-09-16 15:41

2020-03-27人工智能如何推动教育革命

（一）需求导向千进年来，由于信息技术没成熟，教育手段和环境没有发生太大的改变，所以常规条件下的教育组织和教育结构都是相对固定的，也正是如此，人们对于教育存在的难题已经习以为常，不想去解决，也解决不了。

激情流歌·2023-09-16 14:28

差分方程模型：蛛网模型

过一段时间猪肉上市量就会下降，此时供不应求导致价格上涨，生产者看到有利可图，又转回来大规模养猪，这一样以来，下一个时期猪肉又会供大于求，价格下降，如果没有外界干预，这种市场现象将会循环往复。

七七喝椰奶·2023-09-16 12:51

Latex-遇到的各种公式和特殊字符

Sigmoid的写法\begin{equation}\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\end{equation}Softmax的写法\begin{equation}\sigma(

天边一坨浮云·2023-09-16 10:16

pytorch的自动微分、计算图 | 代码解析

而梯度下降算法是通过计算图来实现的，计算图非常重要可以把复杂的求导过程表示成计算图1.计算图原理剖析1.1计算图正向正向传播正向传播很重要，我们

Qodi·2023-09-16 07:24

深度学习-卷积神经网络-卷积&图像去噪&边缘提取-卷积与边缘提取[北邮鲁鹏]

图像求导图像梯度图像梯度的方向图像梯度的模噪声的影响噪声影响带来的问题解决办法（先平滑处理）高斯核去噪高斯一阶偏导核高斯核vs高斯一阶偏导核边缘检测目标Canny边缘检测器高斯一阶偏导核卷积图像非极大值抑制门限过滤

古董a·2023-09-16 03:30

[deeplearning]pytorch实现softmax多分类问题预测训练

写在前面：俺这两天也是刚刚加入实验室，因为之前的学习过程中用到更多的框架是tensorflow，所以突然上手pytorch多少有些力不从心了。这两个框架的主要区别在与tensorflow更偏向于工业使用，所以里面的很多函数和类都已经封装得很完整了，直接调用，甚至连w，b等尺寸都会自动调整。但是pytorch更加偏向于学术，。。。。或者说更加偏向于数学，很多功能都需要我们自己手动去实现：刚刚跟这d2

ViceMusic5·2023-09-16 02:31

多项式求导

#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#includeintmain(){inta,n;scanf("%d%d",&a,&n);if(n==0){printf("00");}else{printf("%d%d",a*n,n-1);}while(~scanf("%d%d",&a,&n)){if(n!=0){printf("%d%d",a*n,n-1);}}return0;}

阿猿收手吧！·2023-09-15 08:15

如何科学的搭建一台深度学习服务器？

也就是GPU，深度学习的模型训练的过程中大量张量会在GPU上完成求导等计算梯度的运算，但是单单有GPU是不行的，还

千与编程·2023-09-15 07:46

Postman快速使用

文章目录认识postman版本说明注册登录创建工作空间创建集合、目录和请求接口请求参数Get请求Post请求导入和导出数据Postman导入数据Collections导出数据Environments导出数据

少爷晚安。·2023-09-15 06:35

缺爱的女孩子，要学会给自己安全感！

在《大声说出来》的舞台上，有过这样一对情侣，男生请求导师们劝劝女孩子。在他们的相处过程中，女生同时和前任、前前任“藕断丝连”，在现男友无法陪伴自己的时候，会和前任们联系，甚至收他们的礼物。

洛十七的行动派·2023-09-15 01:39

哈哈哈搞笑段子

今天在火车站遇到一个漂亮小姑娘,羞涩地拉着我的衣角说自己是某大学学生,钱包被偷了,要我行善,还要拿出学生证给我看,我望着她楚楚动人的的眼神正要掏钱,突然灵光一闪:“a的4次方求导是多少?”

0黄豆芽0·2023-09-14 22:11

深度学习2--tensorflow--Softmax回归实现手写数字识别

使用Softmax回归来实现手写数字识别，即给定一张手写数字，判断属于0--9中哪一个数字。

暗夜猎手-大魔王·2023-09-14 22:44

周深

【周深唱歌为什么是女声】周深刚开始参加好声音唱《欢颜》的时候，按照节目要求导师要背对着选手。

1时代峰峻·2023-09-14 21:47

自动求导

5.2自动求导5.3计算图5.4两种模型①b是之前计算的结果，是一个已知的值。

Gosling123456·2023-09-14 19:33

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

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