softmax求导

理解机器学习中的术语

文章目录标量向量矩阵张量求导，梯度代码实现pytorch实现标量向量矩阵张量标量(scalar)，也可以叫做常量，例如x=5向量(vector),它是一个一维数组，例如x=[1,3,4]矩阵(matrix
少年的小俊·2024-01-07 22:13

sigmoid softmax优化

1.前言最近在搞模型部署发现，推理速度不能满足我们需求，于是最近学习了优化算子技巧，学到了sigmoid，softmax算子优化，真的数学之美。
鲤鱼不懂·2024-01-07 22:40

学习：StatQuest-线性回归

可以用求导求出其正规方程组可求解线性回归image.png左图是将数据点都放在数轴上，我们可以计算这这组数据的均值和方差，，然后计算R^2来衡量线性相关程度（可复习下R^2一章）多元线性回归也是一样的，
小潤澤·2024-01-07 20:13

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论
机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

良禽，当择木而栖

喜爱文学的望着成片的求导公式发呆，内心痛苦之至；喜爱理工的看着满屏的“之乎者也”昏昏欲睡；
惹沙·2024-01-07 17:14

深入理解Word Embeddings：Word2Vec技术与应用

）的假设2.3One-hot向量编码2.4分类问题3Skip-gram模型3.1Skip-gram模型简介3.2目标词预测上下文3.3词语关联性的捕捉4优化Word2Vec模型的方法4.1负采样和分层softmax4.2
cooldream2009·2024-01-07 11:52

手搓没有softmax 的gpt

手搓没有softmax的gpt代码解析代码代码importpandasaspdfromtqdmimporttqdmimportnumpyasnpimportpaddle#classFeedForward
东方佑·2024-01-07 09:25

百度地图自动精确定位，通过百度地图官方的api接口处理

1、需求导入需要在点击定位按钮时，标记当前定位点出来示例.png2、出现的问题在使用百度地图时，通过官方的api查看，去使用，能够获得到定位的经纬度，但是偏差实在太大，将近有个几公里的差距。
听书先生·2024-01-07 07:03

一个实例让你初识图像卷积

2.卷积层,与一维一样,把它当成一种运算就好理解了3.图像中目标的边缘检测五.学习由X生成Y的卷积核总结前言在学习卷积神经网络之前我们已经了解了线性神经网络,这里我们简单回顾一下,从我们的线性回归,,softmax
笔写落去·2024-01-07 07:25

李沐-《动手学深度学习》-- 01-预备知识

一、线性代数知识1.矩阵计算a.矩阵求导当y和x分别为标量和向量时候，进行求导得到的矩阵形状，矩阵求导就是矩阵A中的每一个元素对矩阵B中的每一个元素求导梯度指向的是值变化最大的方向分子布局和分母布局：b
叮咚Zz·2024-01-07 00:17

pytorch tutorial : A 60 Minute Blitz

文章目录前言TensorAutoGrad自动求导机制AutoGradinTensorNeuralNetworksLossFunctionBackpropThingsaboutdata前言pytorch用了一段时间
Gitabytes·2024-01-06 22:12

竞赛保研 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·2024-01-06 20:30

54、Softmax 分类器以及它的底层原理

下面开始介绍最后一个算法softmax。在前面介绍全连接算法或其他文章中，或多或少也提到了softmax。在分类网络里，softmax的作用主要是将模型的原始输出映射到0~1之间的概率分布。
董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:18

55、交叉熵损失函数和softmax

上一节介绍了softmax函数，这里插一篇关于损失函数的介绍，看一看softmax和损失函数是如何结合的。在很多分类任务中，损失函数使用的是交叉熵损失。
董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:47

Vgg和AlexNet学习笔记

AlexNetAlexNet包含8层，其中有五层卷积和三层全连接层，最后一个全连接层的输出传递给softmax层，对应1000个类标签的分布第一层中的卷积核大小是11×11，接着第二层中的是5×5，之后都是
juicybone·2024-01-06 12:33

偏导函数公式以及使用 python 计算

在计算上，可以通过类似于一元函数求导的方法，将其他自变量
草明·2024-01-05 16:29

vue blob流下载，文件名从后端获取，并解决文件名乱码

fileDownload.jsexportdefault{install(Vue){Vue.prototype.FileDownload=function(data){lettext=data.text||'正在请求导出
hibiscusxin·2024-01-05 16:17

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化

目录一、定义二、损失函数1.回归损失函数1.1平方损失函数（quadraticlossfunction）1.2绝对（值）损失函数（absolutelossfunction）1.3对数损失函数（logarithmiclossfunction）1.4Huber损失(huberloss)1.5图像对比-优缺点2.分类损失函数2.10-1损失函数（0-1lossfunction）2.2对数似然损失函数（L
daphne odera�·2024-01-05 15:57

控制障碍函数(Control Barrier Function,CBF) 二、示例

我们定义系统的状态为x=[pvz]∈R3x=\begin{bmatrix}p\\v\\z\end{bmatrix}\in\mathbb{R}^3x=pvz∈R3对其求导为x˙=[v−1mFr(
LyaJpunov·2024-01-05 13:03

神经网络的核心：帮助新手理解 PyTorch 非线性激活函数

目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码
E寻数据·2024-01-05 07:10

EM算法及公式推导

但函数中存在对数函数内部带有求和的形式，这样非常难以求导。比如在高斯混合模型中，隐变量是一维离散的变量。12......k......其中均是待估计参数，
XI-C-Li·2024-01-04 21:02

你有这3+1项能力，公司裁员名单不会有你的名字？

第二、核心技术，带团队现在好多公司都是市场需求导向的公司，没有公司核心技术。经过这么几年发展才会在
合伙人频道小磊磊·2024-01-04 19:08

Modeling Trajectories with Recurrent Neural Networks阅读准备知识

1.softmax函数：我认为是将输入转化为输出的一个巧妙的函数...link：http://blog.csdn.net/hejunqing14/article/details/489803212.权重的第二范式
FD_Rookie·2024-01-04 14:45

互联网的程序员们下班也在学习吗？

正如个人追求导致学习目的不同，每个人
SiKi学院·2024-01-04 11:42

php大数据导出

概述：最近公司项目要求把数据除了页面输出也希望有导出功能，虽然之前也做过几个导出功能，但这次数据量相对比较大，差不多一天数据就20W条，要求导7天或者30天，那么数据量就轻松破百万了甚至破千万，因此开发的过程中发现了一些大数据导出的坑
IthinkIcanfly·2024-01-04 01:14

python手写线性回归

性能度量常用性能度量均方误差：最小二乘法基于均方误差最小化进行模型求解的方法求解w和b使均方误差最小化的过程称为线性回归模型的最小二乘参数估计（parametereatimation）基于最小二乘法求解一元线性回归对w求导对
大太阳小白·2024-01-04 01:01

普通最小二乘法平面直线回归问题的三种实现(Python)

但这篇文章有个缺点，就是跳跃性有点强，比如矩阵求导那里，我看了就很不理解为什么可以这样求导，并且评论中也有人问但作者并没有给出回复。由于对矩阵
飞机火车巴雷特·2024-01-04 01:29

【LLM】大型语言模型：2023年完整指南

这种需求导致了利用语言模型的网站和解决方案的不断开发。ChatGPT在2023年1月创下了用户群增长最快的记录，证明了语言模型将继续存在。
架构师研究会·2024-01-03 22:50

人工智能、神经网络，pytorch的功能介绍和部分示例代码

自动求导（Autograd）：PyTorch的核心特性之一，它可以自动计算张量的导数，大大简化了深度学习模型的训练过程。模型（Model）：在Py
亦旧sea·2024-01-03 21:06

autograd与逻辑回归

一、autograd—自动求导系统torch.autograd.backward()torch.autograd.backward()是PyTorch中用于计算梯度的函数。
-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

机器学习基础面试点

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82105066一.常见手推公式部分1.1LR手推、求导、梯度更新1.2SVM原形式、对偶形式1.3FM公式推导1.4GBDT手推1.5XGB
mylaf·2024-01-03 05:07

矩阵微分笔记（2）

目录前言基本求导规则1.向量变元的实值标量函数1.14个法则1.2常用公式2.矩阵变元的实值标量函数2.14个法则2.2常用公式参考前言这篇笔记的内容是基于参考的文章写出的，公式部分可以会沿用文章本来的式
碧蓝的天空丶·2024-01-03 04:21

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

实现方式2：使用两个输出节点和Softmax激活函数，通常使用CrossEntropyLoss。多分类任务：使用与类别数相等的输出节点和Softmax激活，损失函数是
马鹏森·2024-01-02 23:32

2020-02-19

经过5天的学习，非常开心对整个知识有了较大的收获，从最初的线性回归，softmax与分类模型，多层感知机，到学习初步的卷积神经网络，leNet网络，为解决神经网络训练中的过拟合、欠拟合和梯度消失爆炸，都进行了详细的代码实现
ninghc·2024-01-02 16:50

工科数学基础系列（1）——矩阵微分

本人发表这个系列的文章链接均收录于此数学基础系列文章链接下面是专栏地址：工科数学基础系列专栏文章目录工科数学基础系列文章数学基础系列文章链接工科数学基础系列专栏前言工科数学基础系列（1）——矩阵微分布局(Layout)矩阵向量求导引入矩阵向量求导定义矩阵向量求导布局分母布局的另一种求解方法基本的求导规则
yangtsejin·2024-01-02 08:10

PyTorch的Tensor（张量）

张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展Tensor与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导。
-恰饭第一名-·2024-01-02 04:31

pytorch实现线性回归、softmax分类、多层感知器分类学习笔记

手动实现的pytorch知识点:一、定义变量（Tensor对象）1、torch.ones、torch.zeros、torch.randn等函数2、通过torch.tensor将numpy变量转换为torch的tensor变量二、Tensor对象的重要属性和方法1、requires_grad属性，为True时充当tensorflow中的Variable，为False时充当tensorflow中的pl
平常心_85d9·2024-01-02 00:47

Excel模板填充：从minio上获取模板使用easyExcel填充

最近工作中有个excel导出的功能，要求导出的模板和客户提供的模板一致，而客户提供的模板有着复杂的表头和独特列表风格，像以往使用poi去画是非常耗时间的，比如需要考虑字体大小，单元格合并，单元格的格式等问题
小瞿码上有·2024-01-01 07:17

一元函数微分学——刷题（6

.解题思路和步骤：这个题看似难，求5次导数非常麻烦，但是如果知道下面这些推论，就能很快做出来：偶函数的导函数为奇函数奇函数的导函数为偶函数周期函数的导函数为周期函数由于题目中原来的函数为偶函数，那么，求导
天玑y·2024-01-01 02:25

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数（误差函数）代价函数（成本函数）2.4梯度下降法2.8使用计算图求导数
卷卷0v0·2024-01-01 02:45

我在Vscode学OpenCV 图像处理三（图像梯度--边缘检测【图像梯度、Sobel 算子、 Scharr 算子、 Laplacian 算子、Canny 边缘检测】）

文章目录一、图像梯度1.1介绍1.2涉及函数二、高频强调滤波器2.1Sobel算子2.1.1Sobel理论基础2.1.2Sobel算子及函数使用（1）对参数取绝对值（2）控制dx，dy方向的求导阶数1.
你会魔法吗✧(≖ ◡ ≖✿)·2024-01-01 00:05

图像分割实战-系列教程5：unet医学细胞分割实战3（医学数据集、图像分割、语义分割、unet网络、代码逐行解读）

医学细胞分割实战2下篇内容：unet医学细胞分割实战45、损失函数类importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFtry:fromLovaszSoftmax.pytorch.lovasz
机器学习杨卓越·2023-12-31 23:49

她是国家一级演员，为捧红孙红雷下跪求导演，今60岁仍无人娶

01说起内地的老戏骨，演员丁嘉丽有着难以撼动的地位。大家的脑海里，可能是浮现出“妈妈专业户”之类的标签，却不晓得这个国家一级演员，不为人知的一面。丁嘉丽出生在上世纪五十年代，家乡是东北的佳木斯，其实她刚出生的时候，就病恹恹的。父母都觉得这孩子可能“成”不了，于是就将她送给别人。造化弄人，领养丁嘉丽的养母，是丁嘉丽姥姥的养女。也就是说，三代人虽说是祖孙、母女关系，但却没有血缘关系。即便如此，这两个女
麦大人·2023-12-31 21:01

极大似然估计定义及例题

二、例题注意：对分布函数求导得概率密度函数三、参考书目茆诗松,周纪芗等.概率论与数理统计(第三版).中国统计出版社,2007王松桂等.概率论与数理统计(第三版).科学出版社,2011同济大学数学系.概率论与数理统计
脑子不好真君·2023-12-31 19:13

cnn pytorch实现（从获取数据到训练模型)

从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层5、Dropout层6、softmax
小白学习记录·2023-12-31 18:19

Chapter1极限、导数、凸函数

目录一.O(n)和o(n)二.极限三.求导定义四.求导方法五.导数的应用：费马定理六.导数的应用：函数逼近七.导数的应用：泰勒展开八.凸函数一.O(n)和o(n)1.，其中O指的是Order阶。
桑之未落0208·2023-12-31 15:47

softmax函数

参考一文详解Softmax函数-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/105722023什么是softmaxSoftmax从字面上来说，可以分成soft和max
全是头发的羊羊羊·2023-12-31 05:31

高数第二章——导数与微分总结

即将小考，趁机总结一波目录第一节导数的概念一、导数的定义①三种算法（单侧导数同理）注意点②几何意义③可导与连续④一些概念二、导数的求导法则①四则运算②反函数的求导法则③复合函数的求导法则④高阶导数⑤隐函数
tsrigo·2023-12-30 22:17

【高等の数学】e^-3x的一阶导数

我们先求导g'(x)=（-3x）'=-3。因此，我们有g'(x)=-3。现在，我们将g'(x)和e^g(x)带入导数公式f'(x)=g'(x)*e^g(x)。
非人哉952·2023-12-30 21:12

神经网络分类与回归任务

分类任务输出层一般使用Softmax，回归任务可以使用线性激活函数。损失函数：分类任务常用交叉熵损失函数（Cross-Entropy），回归任务可以使用均方误差（MSE）等。优化器：常见的有梯度下降
不做梵高417·2023-12-30 10:04
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