softmax求导

深度学习——线性回归和softmax回归

智能2112杨阳一、目的线性回归的从零开始实现及简洁实现softax回归的从零开始实现及简洁实现二、环境vscode（d2l，torch，pandas）希冀平台三、内容1、线性回归a、生成数据集defsynthetic_data(w,b,num_examples):#@save"""生成y=Xw+b+噪声"""b、读取数据集data_iter函数，该函数接收批量大小、特征矩阵和标签向量作为输入，生
Windsky23·2023-12-22 11:03

动手学深度学习PyTorch-task1（线性回归；Softmax与分类模型；多层感知机）

课程源自：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV部分PyTorch代码来自GitHub开源仓库：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch《动手学深度学习》官方网址：http://zh.gluon.ai/——面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书。1.线性回归基本概念
weixin_43756073·2023-12-22 08:18

pytorch-softmax解决分类问题，用fashion-mnist为例子，再走一遍数据获取到模型预测的流程。深度了解分类指标的递进关系

softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。
羞儿·2023-12-22 08:18

python中的r2评分为负值_解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

所以加上一行就行了out1=F.softmax(out1,dim=1)补充知识：在pytorch框架下，训练model过程中，loss=nan问题时该怎么解决？
weixin_39648492·2023-12-22 08:17

联邦学习（pytorch）的损失值为负值解决办法

在用pytorch运行联邦学习程序时，损失值出现负值，如下：出现这种情况，我们可以用以下解决方法：方法一:在定义的模型里把self.softmax=nn.Softmax(dim=1)改成self.softmax
沉睡中的主角·2023-12-22 08:15

GET请求或POST请求导出Excel

1.GET请求和POST请求导出的区别在有些场景中导出前端页面上表格中的数据是通过条件进行精确导出的。
Tang.Mr·2023-12-22 05:36

集成学习——基于机器学习_周志华

上篇主要介绍了鼎鼎大名的EM算法，从算法思想到数学公式推导（边际似然引入隐变量，Jensen不等式简化求导），EM算法实际上可以理解为一种坐标下降法，首先固定一个变量，接着求另外变量的最优解，通过其优美的
Pandy Bright·2023-12-21 22:47

大创项目推荐 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax
laafeer·2023-12-21 21:51

【机器学习】线性模型-softmax回归（三种方法实现 softmax 回归模型:自定义、sklearn、tensorflow）...

三种方法实现softmax回归模型自定义、sklearn、tensorflow一、原理softmax回归逻辑回归和softmax回归的区别二、示例代码1-Softmax_Sklearnsklearn的LogisticRegression
十年一梦实验室·2023-12-21 12:43

Pytorch：backward()函数详解

.backward().backward()是PyTorch中用于自动求导的函数，它的主要作用是计算损失函数对模型参数的梯度，从而实现反向传播算法。
北方骑马的萝卜·2023-12-21 08:52

【pytorch】自动求导机制

基础概念汇总Tensor是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导。
prinTao·2023-12-21 08:17

MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b

文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数反向传播梯度下降法链式法则
涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

【深度学习】注意力机制（七）Agent Attention

论文：AgentAttention:OntheIntegrationofSoftmaxandLinearAttention代码：https://github.comA/leaplabthu/ag
justld·2023-12-20 07:19

Transformer注意力机制模型介绍

(Self-AttentionataHighLevel)编码器(Encoder)多头注意力机制(TheBeastWithManyHeads)残差神经网络解码器(Decoder)线性(Linear)层和softmax
安替-AnTi·2023-12-20 06:28

数学learning

目录移动平均简单移动平均加权移动平均指数移动平均矩阵求导矩阵对标量求导Matrix-by-scalar标量对矩阵求导Scalar-by-matrix参考博客移动平均优化算法里面会涉及到一个知识点：指数移动平均
熬夜患者·2023-12-20 01:46

大模型自定义算子优化方案学习笔记：CUDA算子定义、算子编译、正反向梯度实现

因为目前大模型的计算逻辑是由一个个独立的算子或者说OP正反向求导实现的，底层往往调用的是GPU提供的CUDA的驱动程序。
Garvin Li·2023-12-19 03:02

深度学习_Softmax简洁实现(Gluon实现)

Softmax多分类简洁实现（Gluon实现）导入必要的包importd2lzhasd2lfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasgloss
VictorHong·2023-12-18 19:01

【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch 自动微分与线性回归

Pytorch】学习记录分享3——PyTorch自动微分与线性回归1.autograd包，自动微分2.线性模型回归演示3.GPU进行模型训练小结：只需要将前向传播设置好，调用反向传播接口，即可实现反向传播的链式求导
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-18 16:47

根据定义计算梯度

#参数df表示cost函数对df求导defeval_numerical_gradient_array(f,x,df,h=1e-5):"""Evaluateanumericgradientforafunctionthatacceptsanumpyarraya
抬头挺胸才算活着·2023-12-18 15:11

notes2

、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1,macro-f1神经网络连续型特征处理决策树分箱BP算法优化器注意力和Softmax
lym94·2023-12-18 14:53

多项式回归及过拟合欠拟合处理

线性回归的矩阵表达y=wx+bY=XWt损失函数误差平方和/残差平方和最小二乘法的作用可以使得损失值进行最小化，在损失值最小化的情况下求解出最优的权重系数W损失函数对W进行求导，且将一阶导数等于0.回归模型
浅笑_7cad·2023-12-18 12:52

django+vue实现websocket即使通讯

HTTP的特性就是无状态的短连接,即一次请求一次响应断开连接失忆,这样服务端就无法主动的去寻找客户端给客户端主动推送消息1.轮询即:客户端不断向服务器发起请求索取消息优点:基本保障消息即时性缺点:大量的请求导致客户端和服务端的压力倍增
rennan…·2023-12-18 09:35

AI人工智能和大模型（概念）之二

安装PyTorch更为便捷张量：（1）Tensor可以是高维的（2）并非是PyTorch中才有的概念（3）PyTorch运算的基本单元（4）基础数据定义和运算（5）在PyTorch中支持GPU运算，自动求导等操作机器学习两种典型的任务
永远的HelloWorld·2023-12-18 08:29

torch.nn.NLLLOSS vs torch.nn.CrossEntropyLoss

torch.nn.CrossEntropyLoss相当于softmax+log+nlllosstorch.nn.NLLLOSS示例nllloss=nn.NLLLoss()predict=torch.Tensor
芒果很芒~·2023-12-18 08:22

高数：数列的收敛

数列的表示形式求数列的单调性作差，作商，求导，列举法，把极限和某项比较。有界数列有上界和下界如何证明一个数列无界？
社交达人波奇酱·2023-12-18 03:56

js页面实现打印 iframe + window.print()

前言最近做了一个打印功能里面各种操蛋的需求导致纠结了两天功能完成之后记录一下一、实现打印功能代码实现openPrint(path){letnewIframe=document.createElement
stpzhf·2023-12-18 00:03

53从 0 到 1 实现卷积神经网络--实现卷积神经网络

实现卷积神经网络梯度检验前面两个实验实现交叉熵损失函数、激活函数、线性层时，都是直接对其函数进行求导，在数学上称之为解析梯度Analyticgradient，而在数学上梯度的真正定义是:image.png
Jachin111·2023-12-17 07:57

Pytorch当中的.detach()操作是什么意思

当我们在PyTorch中进行张量运算时，操作会构建一个计算图来跟踪计算历史，这个计算图用于自动求导和反向传播来计算梯度。
BugMaker2002·2023-12-17 07:18

晨间日记（202110200199）

任务清单（一）昨日完成的任务，最重要的三件事1.完成教育理论宣讲、学院领导班子见面会；2.完成学费减免材料的提交；3.完成新生学院领导班子、各专业见面会；（二）未完成事情及原因（三）改进没有了解学校报销的要求导致帮同学们买了午饭不能报销
锋听慧言曼语·2023-12-17 03:44

leetcode砍竹子1

1.根据公式看出取等是在所有n相等的情况，可以得出只有均分乘积最大2.转为求下面的最大值3.求导，得出驻点为e=2.7左右4.分类讨论，即2或3时可得到最大可看出3离驻点距离更近，选择35.尽量选择3余数为
qq_41170818·2023-12-16 23:26

21天敏捷项目管理——Day 5 敏捷方法（实践）

精益软件开发采用丰田生产系统（TPS）的原则和实践TPS开发旨在解决影响生产过程的问题，例如过度：对于雇员和过程是假不必要的额外压力违规：不切实际的需求导致过程中的不均匀浪费：非增值活动或过程精益7原则消除浪费
知微J·2023-12-16 23:15

「Python海龟画图」利用海龟画笔绘制正方形

创建海龟笔功能要求导入海龟模块、创建画笔。
夜晚回家·2023-12-16 13:01

线性回归，softmax回归，多层感知机，激活函数的基本概念

线性回归线性回归是一种单层神经网络。线性回归方法的四个关键式子：线性模型的预测公式：y^=Xw+b\hat{y}=Xw+by^=Xw+b这个公式表示向量y^\hat{y}y^（预测值）是矩阵XXX（特征）和向量www（权重）的乘积加上偏置项bbb。这里，X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d，其中nnn是样本数量，ddd是特征数量。每个样本的平方误差损失：l(i)(w,b)=12
hadiii·2023-12-16 11:50

[Knowledge Distillation]论文分析：Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork作者：GeoffreyHinton,OriolVinyals,JeffDean时间：2015一、完整代码这里我们使用python代码进行实现#完整代码在这里#就是一下softmax
Bigcrab__·2023-12-16 11:31

为什么 GAN 不好训练

先看GAN的损失：当生成器固定时，堆D(x)求导，推理得到（加号右边先对log求导，再对负项求导）然后在面对最优Discriminator时，Generator的优化目标就变成了：上式可以变成：也就是说
木水_·2023-12-16 08:39

3.深度学习之线性回归与Softmax分类

softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。
大勇任卷舒·2023-12-16 06:51

Vue中 前端如何动态的修改某个DOM元素鼠标移入移出时的背景图片

1、需求导入在某个需求下，需要鼠标移入时是A背景图，移出时是B背景图。
听书先生·2023-12-16 05:42

go-zero目录结构和说明

code-of-conduct.md行为准则├──CONTRIBUTING.md贡献指南├──core框架的核心组件│├──bloom布隆过滤器，用于检测一个元素是否在一个集合中│├──breaker熔断器，用于防止过多的请求导致系统崩溃
一见·2023-12-16 01:33

卷积神经网络实现手势图像的识别

提取码：pcoi一、原理和框架这篇文章的卷积网络模型基于LeNet-5，也就是input→conv1→relu→maxpool1→conv2→relu→maxpool2→fc3→fc4→output(softmax
Mr.zwX·2023-12-15 22:21

激活函数数学详解以及应用场景解释

文章目录激活函数1.Sigmoid激活函数例子及推导过程代码2.ReLU激活函数例子及推导过程3.Tanh激活函数例子及推导过程代码4.Softmax激活函数例子及推导过程代码CNN中的卷积层工作原理卷积计算过程卷积后的输出及
h52013141·2023-12-15 22:29

子类继承 nn.Sequential 和继承 nn.Module 的异同点

都可以用于构建神经网络模型，但它们在使用方式和设计理念上有一些区别下面是它们的异同点：同：都可以用于定义神经网络模型，并通过重写forward()方法来定义模型的前向传播过程都是PyTorch中的模型类，可以利用自动求导机制进行反向传播和梯度更新异
Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:25

详解Keras3.0 Models API: Model class

shape=(37,))x=keras.layers.Dense(32,activation="relu")(inputs)outputs=keras.layers.Dense(5,activation="softmax
缘起性空、·2023-12-15 19:11

大模型微调的“温度”参数，原来影响的是 softmax

大家好啊，我是董董灿。在对大模型进行微调训练时，经常会看到几个重要的超参数，用来控制大模型生成文本的效果。其中一个超参数叫做Temperature，中文名字叫温度，初见时很是不解，为啥一个模型还有温度这个选项。其实温度这个超参数，是可以控制模型输出的多样性。可以这么理解，热力学上，温度越高，分子运动越剧烈；温度越低，分子运动越缓慢。在大模型中也是这样，温度这个参数的值越高，代表了输出结果越多变，越
董董灿是个攻城狮·2023-12-15 17:23

PyTorch 模型训练性能大揭秘：从基础到高级技巧一网打尽！

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络，同时它也是大模型开发的首选工具。
Python算法实战·2023-12-15 02:58

OpenCV|图像特征-harris角点检测

cv2.cornerHarris()img:数据类型为float32的输入图像blockSize：角点检测中指定区域的大小ksize：sobel求导中使用的窗口大小k：取值参数为[0.04,0.06]chessboard.jpgimportcv2importnumpyasnpimg
squirrel快乐敲码·2023-12-14 21:58

Softmax回归

目录一、Softmax回归关键思想1、回归问题和分类问题的区别2、Softmax回归模型3、Softmax函数4、交叉熵损失函数二、图像分类数据集1、读取数据集2、读取小批量数据3、整合所有组件三、Softmax
奉系坤阀·2023-12-14 17:07

深度学习——第4.3章 深度学习的数学基础

第4章深度学习的数学基础目录4.7指数函数和对数函数4.7指数函数和对数函数深度学习经常会用到Sigmoid函数和Softmax函数，这些函数是通过包含exp(x)的指数函数创建的。
曲入冥·2023-12-14 16:22

深度学习——第3章 Python程序设计语言（3.8 深度学习框架PyTorch）

3.8深度学习框架PyTorch目录1.PyTorch简介2.PyTorch的安装3.PyTorch相关资源4.张量5.自动求导6.并行计算简介7.AI硬件加速设备PyTorch简介PyTorch是由MetaAI
曲入冥·2023-12-14 16:51

【OpenCV】边缘检测：梯度，sobel算子的理解

在这一讲中我们来学习一下opencv中最基本的边缘检测的知识，首先我们来介绍一下图像梯度1.图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导：图像梯度:梯度算子Gradientoperators
zxl6646761·2023-12-06 20:19

Graph Attention Networks(GATs)

文章目录前言一、GATs原理1、线性变换2、激活函数3、Softmax归一化4、多层注意力5、改进注意力层二、Cora分类数据集1、导入数据库2、GATs类3、训练GATv
Authony.·2023-12-06 18:49
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