softmax求导

Pytorch自动求导机制

PyTorch框架可以帮我们计算好反向传播，需要求导的，可以手动定义示例：#先构造一个随机的三行四列矩阵，两种方法都可以#方法1x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)
何仙鸟·2024-01-23 10:14

YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）

它主要通过两个方面对前一版本DCNv3进行改进：首先，它移除了空间聚合中的softmax归一化，这样做增强了其动态特性和表达能力；其次，它优化了内存访问过程，以减少冗余操作，
Snu77·2024-01-23 07:33

Spring Security源码分析三：Spring Social实现QQ社交登录

dandandeshangni.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/github/Spring%20Security/OAuth2-Sequence.png请求第三方应用第三方应用将用户请求导向服务提供商用户同意授权服务提供商返回
淡淡的伤你·2024-01-23 00:38

pytorch和pycharm的区别

它提供了很多用于深度学习的工具，例如自动求导、神经网络构建和训练等。PyCharm是一个Python集成开发环境(IDE)，它可以帮助用户编写、调试和执行Python程序。
low sapkj·2024-01-23 00:02

Attention-based End-to-End Models for Small-Footprint Keyword Spotting基于注意的小脚印关键字点对点模型

最后，通过线性变换和softmax函数，向量成为用于关键字检测的得分。我们还评估了不同编码器架构（包括LSTM，G
图灵与对话·2024-01-22 20:50

关于高等数学参数方程二阶可导的公式推导

关于高等数学参数方程二阶可导的公式推导设x=f(t)且y=g(t)理解为在一阶导数的基础上，对x再次求导。
limit___lxz·2024-01-22 17:00

逻辑回归损失函数为什么引入log？

m=X.shape(1)#X的列的维数就是图片的个数#引入log是因为该函数不会影响原来的单调性;二、损失函数中包含A，直接对sigmoid函数求导...
?LAST·2024-01-22 03:56

softmax回归

softmax回归我们从一个图像分类问题开始。假设每次输入是一个2×2的灰度图像。我们可以用一个标量表示每个像素值，每个图像对应四个特征x1,x2,x3,x4。
良子c·2024-01-21 22:50

XGBoost系列3——XGBoost在多分类问题中的应用

1.4多分类问题的应用场景2.XGBoost中的多分类支持2.1分类原理2.2Softmax损失函数2.3One-vs-All与One-vs-One2.4多分类性能优势2.5超参数调优2.6特征重要性分析
theskylife·2024-01-21 15:50

数学题，用二阶线性微分方程，求出由电容器、感应器、电阻器构成的闭合电路中的电压及电流：

第一步，列出二阶微分方程，LCu''+RCu'+u=E（其中，u为电压，C为电容，R为电阻，L为感应系数，E为电动势）[此方程由L×di/dt+R×i+u=E转变而来（di/dt表示“电流”i对“时间”t求导
厉石胆·2024-01-21 09:12

softmax回实战

1.数据集MNIST数据集(LeCunetal.,1998)是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集(Xiaoetal.,2017)。importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limpo
良子c·2024-01-21 08:40

李沐《动手学深度学习》多层感知机 深度学习相关概念

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·2024-01-21 04:16

李沐《动手学深度学习》多层感知机 模型概念和代码实现

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回归目录系列文章一
丁希希哇·2024-01-21 04:46

机器学习第十八周周报

机器学习第十八周周报摘要Abstract一、导数二、计算图三、使用计算图求导数四、逻辑回归中的梯度下降五、m个样本的梯度下降六、总结摘要本周开始学习吴恩达的梯度下降法，梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数
JerryC1999·2024-01-20 22:17

NNL（negative log loss） 和 cross entropy loss的区别

而在多分类（multi-class）任务中，预测分布式模型经过softmax函数后的输出vector，而真实分布则是每个输出目标类（groundtruth）的
大猫子·2024-01-20 22:47

9大PyTorch最重要的操作 ！！

文章目录前言1.张量创建和基本操作2.自动求导（Autograd）3.神经网络层（nn.Module）4.优化器（Optimizer）5.损失函数（LossFunction）6.数据加载与预处理7.模型保存与加载
JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:59

通货膨胀读书笔记

1、通货膨胀的定义货币供大于求导致货币贬值、物价持续显示上升的现象，在经济学中被称为通货膨胀。也就是说在一段时间内，商品和服务价格的总水平超过了经济增长。
ccfe6e3ee4b5·2024-01-20 06:08

动手学深度学习5 矩阵计算

矩阵计算--矩阵怎么求导数1.导数和微分2.偏导数3.梯度1.向量-标量求导2.向量-向量求导3.拓展到矩阵4.链式法则5.小结QA练习课程安排：视频：https://www.bilibili.com/
陌上阳光·2024-01-20 04:49

动手学深度学习6 自动求导

自动求导1.自动求导2.自动求导实现1.示例y=2XTXy=2X^TXy=2XTX关于列向量x求导。
陌上阳光·2024-01-20 04:47

MATLAB解决考研数学一题型（上）

抽空来整理一下考研初试前一直想做的工作——整理一下MATLAB解决数学一各题型的命令~本贴的目录遵循同济版的高数目录~目录一.函数与极限1.计算双侧极限2.计算单侧极限3.绘制极限图像二.导数与微分1.一阶导数2.高阶导数3.参数方程求导三
十三的信徒·2024-01-19 17:56

【知识---深度学习中的Softmax说明及使用】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言Softmax代码总结前言深度学习中常用到一个Softmax函数，它究竟是个什么东西了，我们来学习一下！！！
fyc300·2024-01-19 14:24

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

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目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构
丁希希哇·2024-01-19 08:36

一个简单的KNN实现方法

对于许多离散问题，经过神经网络解决再通过softmax之后每一个值在[0,1]之间的连续变量，想要将其离散化，即离散化到每个元素都是binary-variable，即0-1，这时可以用KNN方法，其实就是找到与这个向量的方差最小的
远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:03

神经网络激活函数--Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax

本文主要总结了Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax四种函数；给出了函数的形式，优缺点和图像。sigmoid和Tanh函数的导数简单，但是可能出现梯度弥散。
远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:27

AD使用的一些基本知识

主页工厂打板时，有些过孔要求在0.3/0.5以上，还有其他一些工艺要求也要注意用keep-outlayer还是mechanicallayer当做切割边线，都可以，也可以看制版工厂的要求导出BOM表时，是以
code_snow·2024-01-19 06:38

YOLOv8全网首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测

本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv8结合，助力涨点DCNv4优势：(1)去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速
AI小怪兽·2024-01-19 05:34

【小白学PyTorch】20 TF2的eager模式与求导

【新闻】：机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立，目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群，欢迎大家加炼丹兄为好友，加入炼丹协会。微信：cyx645016617.参考目录：文章目录1什么是eager模式2TF1.0vsTF2.03获取导数/梯度4获取高阶导数之前讲解了如何构建数据集，如何创建TFREC文件，如何构建模型，如何存储模型。**这一篇文章主要讲解
微信公众号[机器学习炼丹术]·2024-01-19 02:50

YOLOv5全网独家首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测实现暴力涨点

本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv5结合，助力涨点DCNv4优势：(1)去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速
AI小怪兽·2024-01-19 02:46

TORCH01-07:Torch导数与自动求导

  自动求导应该是Torch、Tensorflow等基础框架最核心的部分，属于任督二脉性质的，一通百通；本主题主要介绍Torch的自动求导的内容；自动求导有数学基础，理解起来也不是难事，然后就是从软件设计角度理解自动求导的设计机制与实现方式
杨强AT南京·2024-01-19 02:56

IE 11缓存不执行请求的现象

永远因为IE缓存并没有发送请求导致。
橙子_01c8·2024-01-18 22:49

神经网络（二）：Softmax函数与多元逻辑回归

一、Softmax函数与多元逻辑回归为了之后更深入地讨论神经网络，本节将介绍在这个领域里很重要的softmax函数，它常被用来定义神经网络的损失函数（针对分类问题）。
城市中迷途小书童·2024-01-18 20:08

牛客周赛 Round 10 解题报告 | 珂学家 | 三分模板 + 计数DFS + 回文中心扩展

T3是三分模板，感觉也可以求导数。T4的数据规模才n=1000，因此中心扩展的O(n2)O(n^2)O(n2)当仁不让。
珂朵莉MM·2024-01-18 16:44

用通俗易懂的方式讲解：灵魂 20 问帮你彻底搞定Transformer

为什么在进行softmax之前需要对attent
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:55

大语言模型系列-word2vec

文章目录前言一、word2vec的网络结构和流程1.Skip-Gram模型2.CBOW模型二、word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列
学海一叶·2024-01-18 08:39

厦门同安区新业态新就业群体党建联盟正式成立

为此，同安区启动爱“新”行动，聚焦物流、快递、电商和网约车等新兴行业，打造共享阵地、突出需求导向、完善服务平台，旨在以高质量党建带动新业态行业高质量发展。明确服
振兴乡镇·2024-01-18 08:22

YoloV8改进策略：Agent Attention|Softmax与线性注意力的融合研究|有效涨点|代码注释与改进|全网首发（唯一）

摘要涨点效果：在我自己的数据集上，mAP50由0.986涨到了0.991，mAP50-95由0.737涨到0.753，涨点明显！本文提出了一种新型的注意力机制——AgentAttention，旨在平衡计算效率和表示能力。该机制在传统的注意力模块中引入了额外的agenttokensA，这些agenttokens首先为querytokensQ聚合信息，然后将其广播回Q。由于agenttokens的数量
静静AI学堂·2024-01-18 06:32

为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled（为什么除以 d_k的平方根）

解释的好：Self-attention中dot-product操作为什么要被缩放-知乎标准正太分布（0均值，1方差的高斯分布）解释1：解释2：这样做是因为对于较大的深度值，点积的大小会增大，从而推动softmax
ytusdc·2024-01-18 04:52

预备知识02-自动微分

线性代数—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)2.4.微积分—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)梯度在微积分中，对多元函数的参数求偏导，把求导后的结果
良子c·2024-01-17 18:13

反向传播(Back Propagation)

目录回顾简单模型的梯度计算反向传播计算图链式求导链式法则定理：Forward前馈计算反向传播BackPropagation例子线性模型的计算图计算前馈过程反向传播过程（逆向求导）练习Pytorch中的前馈过程和反向传播过程
chairon·2024-01-17 14:56

Udacity.深度学习.从机器学习到深度学习.2017-11-07

1.练习-softmax模型测试样例scores=[1.0,2.0,3.0]printsoftmax(scores)[0.090030570.244728470.66524096]scores=np.array
小异_Summer·2024-01-17 13:10

常系数微分方程组的V函数构造定理的解释

之前在证明刘维尔公式的时候有行列式求导运算，现在又有矩阵求导，其实没有特别的理由，就当作是一般的函数乘积求导而已，不过对于矩阵，只需要看作是n^2维向量值函数而已，然后按照数学分析中的多元函数微分即
a03910·2024-01-17 12:59

第13章 导数从引入一点群论，以及凯莱矩阵

因为要开始进行求导了，会有大量的运算，之前的计算就太过于复杂，所以需要构建黑箱，把之前的内容给出数学上的名称，和解释，而不再只是一个直白的描述。
挥刀杀G·2024-01-17 06:31

Faster R-CNN

当生成候选区域后进行的仍然和FastR-CNN一样的操作（Rolpooling->FC->softmax&边界框预测）。
DQ小恐龙·2024-01-16 23:39

日更挑战失败原因分析

这种高要求导致日更挑战失败。敷衍的挑战没有意义，以后再次挑战日更是必须做好一个规划！认真的对待每一件事！挑战无大小，做就必须认真！
泛白如霜·2024-01-16 13:45

python求导代码_Python的theano库符号求导示例代码详解

#coding=utf-8"""Symboliccomputationofpythontheano@Author:zhangzewang@Date:2016-3-2"""importsyssys.path.append('../utils/')importtheanoimporttheano.tensorasTimportnumpyasnpfromfunctionUtilsimportshared
weixin_39785400·2024-01-16 06:04

鸿蒙HarmonyOS-HTTP网络数据请求

鸿蒙HarmonyOS-HTTP网络数据请求文章目录鸿蒙HarmonyOS-HTTP网络数据请求导入模块示例导入模块importhttpfrom'@ohos.net.http';示例//引入包名importhttpfrom
特创数字科技·2024-01-16 05:58

sigmoid函数求导、求极值（史上最详细）

本文将详细介绍：使用python包matplotlib绘制Sigmoid函数图形Sigmoid函数详细求导过程Sigmoid函数求极值的两种方法Sigmoid函数：一，使用python包matplotlib
TFATS·2024-01-15 17:26

Halcon滤波器 laplace 算子

Halcon滤波器laplace算子使用laplace算子对图像进行二次求导，会在边缘产生零点，因此该算子常常与zero_crossing算子配合使用。求出这些零点，也就得到了图像的边缘。
electrical1024·2024-01-15 12:51

LeNet-5（用于手写体字符识别）

结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层每层有多个FeatureMap（每个FeatureMap有多个神经元）FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征各层参数详解
okimaru·2024-01-15 10:27

geemap学习笔记045：单波段图像梯度计算

图像的梯度就是这个⼆维离散函数的求导。下面将详细介绍earthengine中单波段图像的梯度计算。
静观云起·2024-01-15 09:51
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