softmax求导

“三要”着力强化人才队伍建设

要始终坚持党管人才原则，坚持需求导向，聚焦经济社会发展和干
叽里呱啦咚咚咚咚呛·2023-12-30 07:48

利用MATLAB进行求导

MATLAB中提供了diff函数进行求导。本文对于MATLAB的求导操作进行简单介绍。
每月一号准时摆烂·2023-12-30 06:30

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题一、零碎知识点1.LongTensor长整形张量2.transform结构及用法二、预备知识1.Softmax激活函数2.NLLLoss损失函数3.CrossEntropyLoss
失舵之舟-·2023-12-30 05:03

pytorch机器学习各种激活函数总结（不完整学习更新中~）

pytorch各种激活函数总结0.思维导图预览1.ReLU函数2.Sigmoid函数3.Softmax函数4.Tanh函数5.
失舵之舟-·2023-12-30 05:57

映射、函数、反函数概念+反函数求导法则在求值中的应用

映射概念定义设,是两个非空集合,如果存在一个法则,使得对中每个元素,按法则,在中有唯一确定的元素与之对应,那么称为从到的映射,记作其中称作元素(在映射下)的像,并记作,即而元素称为元素(在映射下的)一个原像;集合成为映射的定义域,记作,即;中所有元素的像组成的集合称为映射的值域,记作或,即单射若对中任意两个不同元素,它们的像,则称为到的单射.单射意味着对于任意在内有唯一原像.映射又称为算子.根据集
ranerr_·2023-12-30 04:34

矩阵微分笔记（1）

目录前言1.矩阵求导的布局形式1.1矩阵求导的基本单元functionfunctionfunction是一个标量functionfunctionfunction是一个向量functionfunctionfunction
碧蓝的天空丶·2023-12-29 21:12

向量求导及迹运算

1、向量求导向量求导其本质和标量求导没有本质区别。本文所有的公式推导其根本立足于以下公式：本文所描述的公式均以公式作为证明基础。但在证明之前，首先明确一个概念，即所谓布局。
Xuang123·2023-12-29 17:54

基于Hierarchical Softmax的模型

本节开始正式介绍word2vec中用到的两个重要模型——CBOW模型（ContinuousBag-of-Words）和Skip-gram模型（ContinuousSkip-gram）。由图8、9可见，两个模型都包含三层：输入层、投影层和输出层。CBOW是在已知当前词wtw_{t}wt的上下文wt−2,wt−1,wt+1,wt+2w_{t-2},w_{t-1},w_{t+1},w_{t+2}wt−2
Avada__Kedavra·2023-12-29 14:16

Redis的慢查询会导致连接池耗尽和No more cluster attempts left.的告警

requestcountreachmaxRedirections(Nomoreclusterattemptsleft.)的告警，本文就是记录下排除的过程以及原因查找真相第一直觉是是不是短时间内有大量的redis请求导致的连接耗尽
lixia0417mul2·2023-12-29 13:56

JAX: 快如 PyTorch，简单如 NumPy - 深度学习与数据科学

使用jax.grad求导。使用jax.vmap进行矢量化
冷冻工厂·2023-12-29 07:04

一元函数微分学——刷题（1

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：难点在于有一个x方法一：正常求导把x作为前半部分，后面其余项作为后半部分；根据前导后不导恰恰可以消去x，得到如下式子；前导的时候
天玑y·2023-12-29 05:34

时序数据库入门 | 时序数据库的特点及与传统数据库的区别详解

在过去的几年里，物联网（IoT）的日益普及和对实时数据的需求导致时序数据库（TSDB）的采用量大幅增长。
Greptime·2023-12-29 05:02

一般信道容量的计算方法

由拉格朗日乘子法对L=I(X;Y)−λ∑ipi对pi求导可得公式∑j=1mp(yj/xi)log(p(yj/xi)p(yi))=log2e+λ引入C：∑j=1mp(yj/xi)log(p(yj/xi)p
FakeOccupational·2023-12-29 02:40

深度学习入门（python）考试速成之Softmax-with-Loss层

softmax函数：交叉熵误差（CrossEntropyError层）：这里的表示以为底数的自然对数，即，即。
北辰Charih·2023-12-28 21:34

2021-08-11十四讲第四章——李群李代数

本章主要围绕以下几个问题展开:1、什么是李群和李代数2、李群和李代数的关系3、怎么对李代数进行求导接下来我们分别对这几个主题作阐述。
重量级战列舰·2023-12-28 18:49

Java操作Excel文件的写入（文件中含有多张工作表）

由于需要作出不同统计的操作，但是却要求导出成一个Excel文档，而不是多个文档。而在网上形形色色的资料中，似乎还没有找到一个Excel文
MTKunlun·2023-12-28 18:59

卷积神经网络 反向传播

误差的计算softmax经过softmax处理后所有输出节点概率和为1损失（激活函数）多分类问题：输出只可能归于某一个类别，不可能同时归于多个类别。
pythonSuperman·2023-12-28 17:43

Transfomer重要源码解析：缩放点击注意力，多头自注意力，前馈网络

该机制的核心在于先计算查询和所有键的点积，然后进行缩放处理，应用softmax函数得到最终的注意力权重，最后用这些权重对值进行加权求和。源码解析
hadiii·2023-12-28 00:19

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-Ch00 - 数学知识基础

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-Ch00-数学知识基础1.Ch0-1矩阵的导数运算1.1标量向量方程对向量求导，分母布局，分子布局1.1.1标量方程对向量的导数1.1.2
LiongLoure·2023-12-27 14:12

深度学习入门python考试速成：神经网络之前向传播

一般地，回归问题可以使用恒等函数，二元分类问题可以使用sigmoid函数，多元分类问题可以使用softmax函数。
北辰Charih·2023-12-27 13:44

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第四周测验

A.【 】只需要给出一个人的图片就可以让网络认识这个人B.【 】为了解决一次学习的问题C.【 】这可以让我们使用softmax函数来学习预测一个人的身份，在这个
coldstarry·2023-12-27 01:42

pytorch中池化函数详解

池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域（一般为
智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

视觉SLAM14讲——李群与李代数

在SLAM中相机的位姿是不确定的，需要我们进行优化，常用的优化方法便是求导，但是旋转矩阵由于自身的特殊性(行列式为1的正交矩阵)，使我们无法直接对旋转矩阵进行求导优化，所以引入了李群与李代数来简化求解方式
Bumblebee972·2023-12-25 21:19

视觉SLAM十四讲 第4讲李群与李代数

mathfrak{so}(3)so(3)李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)二、指数和对数映射SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型
YWL0720·2023-12-25 21:49

【视觉SLAM十四讲】李群与李代数

欢迎交流本讲内容概要李群与李代数的概念，SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方法李代数上的求导方式和意义使用Sophus对李代数进行运算李群和李代数基础旋转矩阵自身带有约束
Louis1874·2023-12-25 21:48

＜视觉SLAM十四讲＞ch4 李群和李代数

文章目录一、引入二、基础1、群2、李代数三、指数与对数映射1、SO(3)指数映射2、SO(3),SE(3),so(3),se(3)的对应关系四、李代数求导和扰动模型1、李群乘法和李代数加法的基本认识2、
贝宝老师·2023-12-25 21:18

视觉slam十四讲ch4李群和李代数（包含实践部分）

1.3李代数的定义1.3.1李代数so31.3.2李代数se32.指数与对数映射2.1SO3上的指数映射2.1.1指数映射的性质：2.2SE3上的指数映射3.李群、李代数的定义与相互的转换关系4.李代数求导与扰动模型
shikaikaikaikai·2023-12-25 21:46

视觉SLAM十四讲-高翔 第4讲 李群和李代数

)so(3)1.4李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)2.指数和对数映射2.1SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射2.2SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射3.李代数求导与扰动模型
玛卡巴卡_qin·2023-12-25 21:44

【MIMO 从入门到精通】[P3]【Channel Estimation】

ProfessorandanIEEEFellow：Iain讲解一下MIMO（multipletransmitantennasandmultiplereceivers）里面的信道估计原理.如果对线性代数比较感兴趣可以看一下我之前的博客《矩阵求导术
明朝百晓生·2023-12-25 16:47

深度学习中的池化

池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域
智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

java中怎么对函数求导_面向对象编程 —— java实现函数求导

首先声明一点，本文主要介绍的是面向对象(OO)的思想，顺便谈下函数式编程，而不是教你如何准确地、科学地用java求出函数在一点的导数。一、引子defd(f):defcalc(x):dx=0.000001#表示无穷小的Δxreturn(f(x+dx)-f(x))/dx#计算斜率。注意，此处引用了外层作用域的变量freturncalc#此处用函数作为返回值(也就是函数f的导数)#计算二次函数f(x)=
山月抚过惊蛰·2023-12-25 08:04

matlab显示函数表达式_从零开始的matlab学习笔记——（25）微分方程

matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，函数绘图，三维图像，拟合函数....更多内容尽在个人专栏：matlab学习之前我们学习过matlab的各种解方程的函数工具，这一节我们再来学习一种，（常
weixin_39636333·2023-12-25 06:49

MATLAB学习笔记（一）求解三阶微分方程

二、解题步骤（1）建立辅助变量h（t表示自变量），令，，，，；（2）根据等式阶数确定向量个数，将每阶的求导依次写出来，由（1）可知，，，；（3）在matlab中建立函数，fun=@(t,h)[h(2);
Kocurry·2023-12-25 06:16

矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质

就拿大佬的总结说明一下：矩阵求导结果，无非就是分子的转置、向量化，分母的转置、向量化，它们的各种组合而已。
这一wa是晚安·2023-12-25 05:44

考研数学笔记-概率论-参数估计与假设检验

参数估计与假设检验编辑于2021/12/2011:42李鹤年知识图整理：当前知识点所涉及的其他知识点：（1）求期望的时候要会看分布**（均匀分布，泊松分布，拉拉杂杂）**（2）求导数要会导数，偏导**（
噜啦啦噜啦啦噜啦噜啦嘞噜啦噜啦·2023-12-25 01:50

43、实战 - 手写一个 batch norm 算法

在resnet50这个神经网络中，总共有conv,bn,relu,pooling,fc(全连接）,softmax这几个经典算法。
董董灿是个攻城狮·2023-12-24 23:21

技术交底二维码的应用

打印出来现场粘贴，便于作业班组及施工人员随时扫码参照执行，后台自动保存数据、记录不会丢失，还可根据需求导出打印。2、组织与施工有关的人员培训、开会。
凡尔码课堂·2023-12-23 17:17

阅读笔记-PRECISE ADJACENT MARGIN LOSS FOR DEEP FACE RECOGNITION

问题：首先，在以往的损失函数中提到的“边际”是Softmax决策边界之间的边际，它不代表训练集中不同类别之间的真实的边际；其次，以往的损失函数对所有可能的类对组合施加了边界，这是不必要的。
蜡笔小祎在线学习·2023-12-23 15:24

阅读笔记-GICOFACE: GLOBAL INFORMATION-BASED COSINE OPTIMAL LOSS FOR DEEP FACE RECOGNITION

问题：首先以往的损失函数或不应用权重和特征归一化，如对比损失、三重损失、中心损失、范围损失和边际损失;或者不明确遵循提高辨别能力的两个目标，如L-Softmax损失
蜡笔小祎在线学习·2023-12-23 15:23

中创向心力：如何使职业教育与产业发展携手共进？

近年来，职业教育的发展为我国的人才输出作出了重大的贡献，但面对市场经济需求导向的改变，职业教育也应该结合国家有关职业教育方向的政策、现代市场经济需求的综合国情和人才需求转变的大方向做出相应的改变。
职场新贵·2023-12-23 10:11

pytorch中的value, top = prob.topk(1, dim=1, largest=True, sorted=True)

函数：prob=F.softmax(logit,1)#按行softmax,行和为1value,top=prob.topk(1,dim=1,largest=True,sorted=True)topk函数参考网址
一位不愿暴露自己的小可爱·2023-12-23 08:38

【机器学习/深度学习】数学基础——矩阵求导

文章目录矩阵求导的实质分子布局和分母布局链式求导法则常用矩阵求导公式向量对向量求导标量对向量求导向量对标量求导矩阵求导的实质A矩阵对B矩阵求导，实质是矩阵A中的每个元素对矩阵B中的每个元素进行求导。
第五季度·2023-12-23 05:58

CS231n 作业答案

CS231n三次大作业：#第一次作业##原始包下载：作业一完成包地址：作业一JupyterNotebook结果：KNNSVMSoftmaxTwolayernetFeatures第二次作业原始包下载：作业二完成包地址
tech0ne·2023-12-23 04:00

逻辑回归模型中特征是否需要归一化？

从前向过程来看：逻辑回归模型的输出是经过softmax的概率值，概率值的排序不受归一化的影响。从另一个角度来看，softmax其实也就实现了归一化的目的。
不会念经的木鱼仔·2023-12-23 03:46

Keras 实例教程（二）- mnist数据集

这次执行的任务和《基于Softmax实现手写数字识别》中所描述的基本一致，也就是设法对MINST数据集中的手写数字图片进行识别。
chengjian666·2023-12-22 21:51

LSTM从入门到精通（形象的图解，详细的代码和注释，完美的数学推导过程）

先附上这篇文章的一个思维导图什么是RNN按照八股文来说：RNN实际上就是一个带有记忆的时间序列的预测模型RNN的细胞结构图如下：softmax激活函数只是我举的一个例子，实际上得到y也可以通过其他的激活函数得到其中
代码kobe·2023-12-22 19:58

激活函数\梯度下降\损失函数

激活函数主要有四个:sigmoid,tanh,RELU,LeakyRELU.还有一位博主将softmax也加了进来。也有一定的道理，因为这五个小兄弟都是将一个维的向量映射为另一个维的向量。接下
阮恒·2023-12-22 18:49

sigmoid函数与softmax函数

参考1.sigmoid函数介绍其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线（S型曲线）。Alogisticfunctionorlogisticcurveisacommon“S”shape(sigmoidcurve).也就是说，sigmoid把一个值映射到0-1之间。该函数具有如下的特性：当x趋近于负无穷时，y趋近于0；当x趋近于正无穷时，y趋近
听风1996·2023-12-22 17:49

可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！

所用到的两个矩阵求导公式参考于知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/273729929，里面有公式
你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:56

【SpringBoot篇】解决缓存击穿问题① — 基于互斥锁方式

文章目录什么是缓存击穿基于互斥锁解决问题思路️‍代码实现什么是缓存击穿缓存击穿是指在使用缓存系统时，对一个热点数据的高并发请求导致缓存失效，多个请求同时访问数据库，造成数据库压力过大，性能下降。
在下小吉.·2023-12-22 15:14
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