softmax求导

Softmax回归（多类分类模型）

目录1.对真实值类别编码：2.预测值：3.目标函数要求：4.使用Softmax模型将输出置信度Oi计算转换为输出匹配概率y^i：5.使用交叉熵作为损失函数：6.代码实现：1.对真实值类别编码：y为真实值
姓蔡小朋友·2024-01-15 08:39

使用CountDownLatch做并行任务时死锁问题解决

一、业务背景因为业务需求背景，某些功能页面会请求较多的网络接口，毕竟后端更多的是考虑业务的解耦，会造成客户端优化较多接口请求导致的等待耗时（转圈）问题，后端推动接口的合并困难，但是前端也是可以做一些优化的
TechMix·2024-01-15 03:25

组队学习《动手学深度学习》Task01学习笔记

Task01包含了线性回归模型，softmax模型，多层感知机，文本预处理，语言模型，循环神经网络这几块内容这里主要记录一些零碎的笔记，主要是关于理论1、线性回归模型就是使用了一个线性函数去拟合样本，得到预测值
612twilight·2024-01-14 23:46

机器学习_捕捉函数的变化趋势（凸函数）

文章目录连续性是求导的前提条件通过求导发现y如何随x而变凸函数有一个全局最低点机器学习所关心的问题之一捕捉函数的变化趋势，也就是标签（y）是如何随着特征字段（x）而变化的，这个变化趋势是通过求导和微分来实现的
you_are_my_sunshine*·2024-01-14 21:55

深度学习面试题

一、神经网络基础问题（1）Backpropagation（反向传播）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。
AI信仰者·2024-01-14 17:35

Agent Attention：以一种优雅的方式来结合线性注意力和softmax注意力

论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.08874代码地址：https://github.com/LeapLabTHU/Agent-Attention1.简介    近年来，视觉Transformer模型得到了极大的发展，相关工作在分类、分割、检测等视觉任务上都取得了很好的效果。然而，将Transformer模型应用于视觉领域并不是一件简单的事情。与自然语言不同，视觉图片中
liiiiiiiiiiiiike·2024-01-14 10:08

sklearn岭回归

对于线性问题，可通过对www求导，得到F(w)F(w)F(w)极值处的www，具体表达式为
微小冷·2024-01-14 08:08

深度学习数学知识点

MITLinearAlgebra知识点1）线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念3）状态转移矩阵4）特征向量5）矩阵的相关乘法6）矩阵的QR分解7）对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵8）矩阵的SVD分解9）矩阵的求导
搬砖成就梦想·2024-01-13 16:13

正则化技巧总结

Regularization)L1RegularizationL1范数为:L1正则项如下所示,其中代表原始的不加正则项的损失函数,代表加了正则项以后的损失函数,则代表训练batch的样本大小:将上式对参数求导如下
ZeroZone零域·2024-01-13 16:08

贝叶斯优化的基本流程

1我们可以对()求导、令其一阶导数为0来求解其最小值函数()可微，且微分方程可以直接被求解2我们可以通过梯度下降等优化方法迭代出()的最小值函数()可微，且函数本身为凸函数3我们将全域的带入()计算出所有可能的结果
今天也要加油丫·2024-01-13 13:39

使用Jmeter创建线程组对web应用进行压力测试

创建一个线程组，设置线程数量以及循环次数image.png数据配置image.png创建Http请求创建请求导出.jmx执行命令jmeterxxx.jmx-n-txxxx.jmx-lresult.jtl
李2牛·2024-01-13 13:32

深度学习入门之2--神经网络

目录1神经网络初解2激活函数及实现2.1初识激活函数2.1激活函数类型及实现2.1.1阶跃函数及实现2.1.2sigmoid函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和softmax函数及实现
梦灯·2024-01-13 13:06

Halcon经典的边缘检测算子Sobel/Laplace/Canny

1.Sobel算子Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导。它是一阶导数的边缘检测算子，使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个
electrical1024·2024-01-13 02:49

感知机、多层感知机、激活函数sigmoid

以前回归输出的是实数，softmax回归输出的是概率。多层感知机多层感知机可以拟合XOR函数。一个函数实现不了，再来一个函数，组合多个函数。
你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:07

深度学习剖根问底：Logistic回归和Softmax回归

1．简介逻辑回归和Softmax回归是两个基础的分类模型，虽然听名字以为是回归模型，但实际我觉得他们也有一定的关系。
BigCowPeking·2024-01-12 17:57

PaddleSeg学习4——paddle模型使用TensorRT推理（c++）

paddle模型使用TensorRT推理1模型末端添加softmax和argmax算子2paddle模型转onnx模型3onnx模型转TensorRT模型3.1安装TensorRT-8.5.3.13.2
waf13916·2024-01-12 14:34

机器学习框架PyTorch

简介第一个PyTorch应用PyTorchAPIPyTorch基本概念使用PyTorch的流程PyTorch张量PyTorch数据集和数据加载器PyTorch转换TensorBoardPyTorch自动求导
hixiaoyang·2024-01-12 06:33

赠品的魔力

看完后顾客甚是喜欢，索性直接要求导购A赠送，还以如
赵帮梅·2024-01-12 01:11

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器
AutoFerry·2024-01-12 00:03

多项式ln,exp学习小计

主要作为一个模板和总结多项式ln求G(x)=ln(F(x))G(x)=ln(F(x))G(x)=ln(F(x))两边求导G′(x)=F′(x)F(x)G'(x)=\frac{F'(x)}{F(x)}G′
YiPeng_Deng·2024-01-11 15:34

神经网络中的激活函数sigmoid tanh ReLU softmax函数

神经网络中的激活函数sigmoidtanhReLUsoftmax函数人工神经元简称神经元，是构成神经网络的基本单元，其中主要是模拟生物神经元的结构和特性，接收一组输入信号并产生输出。
oceancoco·2024-01-11 08:56

竞赛保研 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
iuerfee·2024-01-11 07:49

对数几率回归

对于一个线性回归的模型我们一般都会定义为为了做一个二分类的估计我们可以做一个概率的判断单位阶跃函数但是单位阶跃函数是不连续的，难以求导，所以用对数几率函数替代此函数最为一个激活函数在二分类的问题上简直是完美
LoveToday2020·2024-01-11 02:11

2023-09-25

干部教育培训是建设高素质干部队伍的先导性、基础性、战略性工程，组织部门要贯彻落实会议精神，突出需求导向，不断提高干部教育培训工作质效。强化新时代干部教育工作，是我们党由弱到强、发展壮大的一个重要法宝。
好大一只喵·2024-01-10 12:52

torch.nn.CrossEntropyLoss()

,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)计算过程nn.CrossEntropyLoss()=nn.LogSoftmax
一壶浊酒..·2024-01-10 10:36

反向传播算法推导过程（看一篇就够了）

反向传播只需应用链式求导法则即可求出：这是典型的三层神经网络的基本构成，LayerL1是输入层，LayerL2是隐含层，LayerL3是隐含层，现在我
你好，明天，，·2024-01-10 06:34

Softmax回归

目录1.Softmax回归的从零开始实现2.softmax回归的简洁实现对重新审视softmax的实现的思考：对交叉熵损失函数的思考：小批量随机梯度下降算法的理解：1.Softmax回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l
sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集

Softmax回归1.回归估计一个连续值，分类预测一个离散类别2.MNIST:手写数字识别；ImageNet:自然物体分类置信度可以定义为,在特定条件下,根据一定数据做出正确抉择的概率。
sendmeasong_ying·2024-01-10 06:53

TORCH02-04:Torch两种实现方式与框架结构说明

  Torch是一个比较简单的框架，在自动求导与静态图方面比较有特色，但整个框架在软件设计层面是简捷方便的，本主题就是用两种方式实现深度网络，强化对框架封装的理解；本主题主要内容包含：  1.全链接深度网络实现
杨强AT南京·2024-01-10 04:13

softmax详解

在神经网络中，Softmax是一个用于多类别分类的激活函数。给定一个包含原始分数（未经处理的模型输出）的向量，Softmax将这些分数转化为表示概率分布的向量。
天一生水water·2024-01-10 00:06

keras 例子

基于多层感知机的softmax分类fromkeras.modelimportSequentialfromkeras.layresimportDense,Dropout,Activationfromkeras.optimizersimportSGD
Liam_ml·2024-01-09 18:50

手机快充芯片及其技术标准和设计原理详解

手机快充芯片及其技术标准和设计原理详解智能手机对于宽带无线通信、图像处理等多方面的需求导致实际耗电呈指数增长。
yeap_0321·2024-01-09 14:08

幂指函数及其求导

2.求导通常采用对数求导来求幂指函数的导数：等号两边取对数，再将两边同时对自变量X求导，注意到等式左边，y是包含x的函数，可看作复合函数对y进行求导。
蓝桉802·2024-01-09 11:05

常见前端攻击方式

一旦信息被改会发生什么不言而喻可用性网站服务是可用的常见前端攻击方式DDos攻击，Dos攻击，SQL注入，XSS，CSRF等，D|Dos攻击是通过http协议本身特点，通过大量恶意请求导致服务器
乙妍·2024-01-09 10:51

《高等数学》第六版 上册 - 目录

第三节函数的极限第四节无穷小与无穷大第五节极限运算法则第六节极限存在的准则两个重要极限第七节无穷小的比较第八节函数的连续性与间断点第九节连续函数的运算与初等函数的连续性第十节闭区间上连续函数的性质第二章导数与微分第一节导数概念第二节函数的求导法则第三节高阶导数第四节隐函数及由参数方程所确定的函数的导数相关变化率第五节函数
廖马儿·2024-01-09 08:39

男士不同年龄段和不同场合正确着装小常识

后来想想，其实这是市场发展的结果，是用户需求导致的。女生本
畅谈一下·2024-01-09 05:47

一元函数微分学——刷题（16

目录1.题目：2.解题思路和步骤：3.总结：小结：1.题目：2.解题思路和步骤：又是求解函数的n阶导数，但是这回不是偶函数和奇函数了，所以只能其他思路了；为了得到比较容易求导的形式，这里将这个式子分解为两个简单的式子
天玑y·2024-01-08 15:56

一元函数微分学——刷题（14

目录1.题目：2.解题思路和步骤：3.总结：小结：1.题目：2.解题思路和步骤：只要知道反函数求导等于原函数的导数的倒数，那就很好求解了，这不过要先处理好x和y的对应关系，知道要求的是y处x等于多少3.
天玑y·2024-01-08 15:55

softmax回归+损失函数

本文章借鉴李沐老师动手深度学习,只作为个人笔记.3.4.softmax回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)文章目录前言一、回归vs分类二、分类问题独热编码(One-HotEncoding
笔写落去·2024-01-08 13:42

经典论文之（三）——Transformer

目录绪论背景模型架构编码器解码器注意力层ScaledDot-ProductAttentionMulti-HeadAttentionPosition-wiseFeed-ForwardNetworks--前馈神经网络EmbeddingsandSoftmaxPositionalEncoding
维斯德尔·2024-01-08 12:41

小白学习深度学习之（二）——softmax回归

softmax回归什么是softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算图像分类数据集softmax回归的简洁实现初始化模型参数损失函数优化算法训练什么是softmax回归回归可以用于预测多少的问题
维斯德尔·2024-01-08 12:10

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索
维斯德尔·2024-01-08 12:10

导数与微分

一.导数定义若是极限存在，则称函数y=f(x)在点处可倒k值直线用一般函数关系就可以求出来，曲线才需要求导，并称次极限为函数y=f(x)在点处的导数。
君慕獨奏·2024-01-08 10:42

FLatten Transformer：聚焦式线性注意力模块

线性注意力将Softmax解耦为两个独立的函数，从而能够将注意力的计算顺序从(query·key)·value调整为query·(key·value)，使得总体的计算复杂度降低为线性。
我菜就爱学·2024-01-08 10:28

师傅领进门之6步教你跑通一个AI程序！

内容提纲：环境搭建了解Tensorflow运行机制MNIST(手写数字识别)softmax性线回归MNIST深度卷积神经网络（CNN）t
weixin_30915275·2024-01-08 09:19

深度学习｜7.8 softmax回归

当出现多类的时候，就需要考虑使用softmax回归。也就是说要使得输出结果符合概率且各种概率之和为1.176.3算是一个总数。softmax层相当于将输出进行归一化，使得模型输出X为各种情况的概率。
晓源Galois·2024-01-08 07:47

机器学习周报第九周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）
Ramos_zl·2024-01-08 06:02

导数dy/dx、d²y/dx²与偏导数∂f/∂x、∂f/∂y、∂²f/∂x∂y、∂²f/∂x、∂²f/∂y

对函数执行一次求导的过程，可以记为，也可以记为，也可以记为，即换句话说，或就是如果函数的自变量和取值都是实数的话，函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点上的切线斜率。
ZYT＿庄彦涛·2024-01-08 01:16

OSU（Optical Service Unit，光业务单元）的应用

广东联通携手华为完成OSU入多云重庆联通携手中兴通讯完成算力网络OSU现网试商用PeOTN与OSU融合升级《中国联通2023-2025本地承载网网络规划思路》指出：以“十四五”网络规划为指引，坚持业务需求导向
Hardworking666·2024-01-08 01:04

深度学习 基本理论 3 ：之物体检测（Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip

1、Anchorbase和Anchorfree1.1AnchorbaseAnchorbase，译为基于锚点的一个物体检测方法，也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象，并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象Anchorbase物体检测方法：FastR-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet1.2AnchorFreeAnchorFree，无锚点方法则不依赖于预定义的锚点
机器学习杨卓越·2024-01-07 23:13
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