softmax求导第9页

深度学习TensorFlow2基础知识学习前半部分

目录测试TensorFlow是否支持GPU：自动求导：数据预处理之统一数组维度定义变量和常量训练模型的时候设备变量的设置生成随机数据交叉熵损失CE和均方误差函数MSE全连接Dense层维度变换reshape

编程被我拿捏住了·2023-12-06 07:15

TORCH02-02:Torch常见机器学习函数

Torch的核心是求导，求导依赖运算函数的定义，函数运算在Torch中也是重点之一，有的函数使用Function接口规范，会提升求导的效率；本主题主要梳理Torch与机器学习有关的函数运算； 1.Tensor

杨强AT南京·2023-12-06 03:20

yolov5-cls部署之onnx导出

其中输出两种形式：形式（1）：导出带softmax映射到概率的形式（2）：导出不带softmax的，这个也是官方默认的方式一、动态导出我们先看下如何得到我们想要的仅有动态batch的导出,在export.py

曙光_deeplove·2023-12-06 03:21

【深度学习笔记】06 softmax回归

06softmax回归softmax运算损失函数对数似然Fashion-MNIST数据集读取数据集读取小批量整合所有组件softmax回归的从零开始实现初始化模型参数定义softmax操作定义模型定义损失函数分类精度训练预测

LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:19

Adaptive Softmax

例如机器翻译任务中，词表维度大约是，embedding维度取1024，那么就会产生将近1亿参数量，如果不共享embedding矩阵和softmax映射的矩阵，将会再多出1亿参数量。

chao0804·2023-12-05 14:01

【PyTorch】softmax回归

文章目录1.模型与代码实现1.1.模型1.2.代码实现2.Q&A2.1.运行过程中出现以下警告：2.2.定义的神经网络中的nn.Flatten()的作用是什么？2.3.num_workers有什么作用？它的值怎么确定？1.模型与代码实现1.1.模型背景在分类问题中，模型的输出层是全连接层，每个类别对应一个输出。我们希望模型的输出y^j\hat{y}_jy^j可以视为属于类jjj的概率，然后选择具有

盛世隐者·2023-12-05 14:43

Course2-Week2-神经网络的训练方法

神经网络的编译和训练1.1TensorFlow实现1.2损失函数和代价函数的数学公式2.其他的激活函数2.1Sigmoid激活函数的替代方案2.2如何选择激活函数2.3为什么需要激活函数3.多分类问题和Softmax

虎慕·2023-12-05 09:01

风雨考研路（第二十二天）

一个函数的任意两个原函数之间相差常熟3：F（x）为f（x）的一个原函数，则F（x）+C（C为任意常数）为f（x）的一切原函数～F（x）+C—为f（x）的不定积分（所有原函数）记|f（x）dx=F（x）+C*先求导再积分和先积分

简学长·2023-12-05 06:31

二阶线性微分算子

求导算子:，相当于二阶线性微分算子符号：性质：设函数y=y(x),,,二阶可导，C、C1,C2为常数，则有叠加原理设函数,都是L[y]的解，C1,C2是常数，则c1y1+c2y2，也是L[y]的解函数线性相关和线性无关的定义二阶非齐次线性微分方程通解的结构定理定理

Richard888888888·2023-12-04 19:46

二阶常系数非齐次线性方程

是一个待定多项式求的一阶导数(求导：一项不变，二项求导+二项不变，一项求导)求的二阶导数将其代入方程一不可能是零公式(2)第一种情况：即不是特征方程的根这时是n次多项式设所以第二种情况，但，即是特征方程的单根

Richard888888888·2023-12-04 19:46

拉普拉斯变换的性质

（一次求导）（二次求导）（n次求导）(2).（t乘f(t)函数的拉普拉斯变换等于拉普拉斯

Richard888888888·2023-12-04 19:16

21、Resnet50 中包含哪些算法？

总共卷积算法、激活算法（relu）、最大池化算法、加法（主要是为了实现残差结构）、全局平均池化、全连接和softmax算法这几种算法。

董董灿是个攻城狮·2023-12-04 15:40

图像边缘检测及霍夫变换

把图像变化比较剧烈的地方，找出来，求导。laplace有方向，与sobe一样霍夫变换：直线，圆霍夫线变换：先进行边缘检测，将得到

开心大爆炸·2023-12-04 03:19

softmax回归的从零开始实现

就像我们从零开始实现线性回归一样，我们认为softmax回归也是重要的基础，因此应该知道实现softmax回归的细节。

CODING_LEO·2023-12-03 12:02

softmax实现

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)test_iter.num_workers=0train_iter.num_wo

CODING_LEO·2023-12-03 12:02

改进的轻量化人脸识别算法

基于mobilenetv2提出一种改进的轻量化人脸识别算法L-mobilenetv2，首先对原有网络结构进行优化，然后以三元损失函数为主，将传统分类任务中的softmax损失改为Am-softmax作为辅助损失函数

罗思付之技术屋·2023-12-03 08:30

蒸馏学习损失函数的代码

__init__()self.T=temperaturedefforward(self,y_s,y_t):#print("y_s.shape:",y_s.shape)p_s=F.log_softmax(

Dream Algorithm·2023-12-02 22:15

前向与反向过程的全连接与链式求导法则

本文将介绍前向与反向过程的全连接与链式求导法则，以帮助读者更好地理解深度学习中的求导过程。一、全连接神经网络简介全连接是指每个神经元都与上一层的所有神经元相连。

非著名程序员阿强·2023-12-02 19:28

Softmax与交叉熵：理解神经网络中的重要组成部分

Softmax函数和交叉熵损失函数是神经网络中的重要组成部分，本文将重点介绍和解释Softmax与交叉熵的概念、用途以及它们在神经网络中的作用。

非著名程序员阿强·2023-12-02 19:28

Lesson5 part5 交叉熵、softmax

查看Tabularmodels笔记该数据是用来预测谁的收入会更高。这是一个分类模型。我们有一系列类别变量（categoricalvariables）和一些连续变量，首先我意识到的是我们还不知道如何预测类别变量，目前为止我们还徘徊在一个简单的事实，即lesson5中的损失函数为nn.CrossEntropyLoss().这个函数式是什么？让我们来看看。当然，我们通过excel来找出答案。交叉熵损失只

不愿透露身份的美凌格·2023-12-02 15:36

matlab——diff函数

diff函数式用于求导数和差分的.无论是求导数还是差分,其原理是一样的.这里简单介绍下其用法：对连续求导diff(X)，求函数X的一阶导数；diff(X，n)，求函数X的n阶导(n是具体整数)；diff

learn81·2023-12-02 15:37

【深度学习】002-损失函数：MSE、交叉熵、铰链损失函数（Hinge Loss）

TheMean-SquaredLoss）1.1、从线性回归模型导出均方误差函数1.2、均方误差函数的使用场景1.3、均方误差函数的一些讨论2、交叉熵损失函数（TheCross-EntropyLoss）2.1、从softmax

Flanzeeny·2023-12-02 14:26

一种excel多线程并发写sheet的方案

一、背景有一次项目的需求要求导出excel，并且将不同的数据分别写到不同的sheet中。二、方案概述首先一开始使用easyexcel去导出excel，结果发现导出时间需要3秒左右。

喵喵队摆大烂·2023-12-02 07:22

深入推导理解sample softmax loss

文章目录何为logitloss中的logit修正NCElosssamplesoftmaxlosssamplesoftmax推导过程理解logit修正部分参考资料查看TensorFlow关于nceloss

拾一滴清水·2023-12-02 06:25

数值分析总结

线性方法反复迭代比较牛顿插值,假设高阶差商为0,差商算是不微的微分样条插值:构建方程组,待定系数求解拟合把待拟合函数拆成多个函数的线性组合对线性系数求偏导,零偏导等于0拟合问题简化:构建正交基化简方程组数值微分插值,求导数值积分牛顿

好学的学渣·2023-12-01 18:03

数值微分和数值积分

数值微分和数组积分都有用函数值近似拟合的形式,它们可以表述成xix_ixi的数组微分(积分)=∑akf(xk)=\suma_kf(x_k)=∑akf(xk)数值微分先插值,再对插值函数求导三个点的一二阶导是

好学的学渣·2023-12-01 18:56

[Microsoft/AI-System]微软AI系统 Lecture3+Lab3

2021-07-13地址：microsoft/AI-SystemLecture3：ComputationframeworksforDNN主要讲了Tensor概念2.DAG图3.反向传播和自动求导图执行和调度

sagfugetabf·2023-12-01 16:09

数学分析理论基础16：求导法则

求导法则导数的四则运算定理：若函数u(x),v(x)在点可导,则函数在也可导,且证明：定理：若函数u(x),v(x)在点可导,则函数在点也可导,且证明：注：利用数学归纳法可推广到任意有限个函数乘积例：推论

溺于恐·2023-12-01 08:43

理解self-attention的Q, K, V的含义

就是Q如果自己跟自己(Q)相乘的话，那么根据向量点乘知识知道，俩个向量越相似，内积越大，当一个向量与自己做内积，再与其他不同词的向量做内积后(行成一个打分向量)，该向量经过softmax后，就会变成有一个位置的值特殊的大

薛定谔的炼丹炉！·2023-11-30 23:57

深度学习框架：（1）PyTorch，（2）TensorFlow 和keras

2、包含自动求导系统的的深度神经网络。二.什么是TensorFlow？（1）

随心就好@·2023-11-30 15:50

Deep Learning（wu--84）

文章目录2偏差和方差正则化梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

一小时快速入门Pytorch

details/89890330前辈们总结的很到位了，我就只给个大概的目录吧1.Pytorch是什么1.1张量（Tensor）1.1.1声明和定义1.1.2操作1.2和Numpy数组的转换2.Autograd自动求导

EVANNEA·2023-11-30 11:36

入门 PyTorch

学习PyTorch基础知识：可以从官方文档中的入门教程开始学习，了解、自动求导（Autograd）、模型定义、数据加载等基本概念和用法。

小帆别吃糖·2023-11-30 11:28

LM算法

根据求导数的方法，可分为2大类。第一类，若f具有解析函数形式，知道x后求导数速度快。第二类，使用数值差分来求导数。根据使用模型不同，分为非约束最优化、约束最优化、最小

xyz599·2023-11-30 04:13

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是hthetax这个回归函数,可以看到结果这个逻辑回归函数我们之前就知道了,对吧,然后我们再来看他的导数,我们对他来求导

脑瓜凉·2023-11-30 02:58

PAT--简单模拟刷题

B1018锤子剪刀布20分A1042ShufflingMachine20分—①A1046ShortestDistance20分—①A1065A+BandC(64bit)(20分)—①B1010一元多项式求导

Prime's Blog·2023-11-29 22:20

深度学习毕设项目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前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2023-11-29 20:41

2023-简单点-机器学习中的数值计算问题

例如，在softmax函数中，当输入的数值很大时，指数运算的结果可能非常大，导致上溢。下溢：相反，当输入值过小，计算结果可能趋近于零，导致下溢。

简单点好不好的仓库·2023-11-29 09:22

torch.nn.functional.log_softmax 函数解析

该函数将输出向量转化为概率分布，作用和softmax一致。相比softmax，对较小的概率分布处理能力更好。

兰宵宫·2023-11-29 09:23

2023-简单点-机器学习中矩阵向量求导

机器学习中矩阵向量求导的概念是什么？在机器学习中，矩阵向量求导的概念主要涉及对函数中的矩阵或向量参数进行求导运算。这种求导运算可以帮助我们了解函数值随参数的变化情况，进而应用于优化算法中。

简单点好不好的仓库·2023-11-29 07:30

缓存雪崩导致的危害和解决办法

1.Redis数据失效导致的雪崩因为缓存失效，从而导致大量请求导向数据库。

右耳菌·2023-11-29 04:59

一睹为快，自动梯度求导

一睹为快，自动梯度求导笔者不想过多的谈TF有什么用，只是提供一个入门TF的教程本节目录自动梯度求导自动梯度求导自动梯度求导可以说是所有的深度学习框架所必须的工具，无论是TF,Torch等。

焜俞·2023-11-29 02:13

深度学习激活函数总结（sigmoid，tanh，ReLU，Leaky ReLU，EReLU，PReLU，Softmax，Swish，Maxout，Softplus）

摘要本文总结了深度学习领域最常见的10中激活函数（sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、ELU、PReLU、Softmax、Swith、Maxout、Softplus）及其优缺点。

雪的期许·2023-11-29 00:30

深度学习笔记

中数据集的使用Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用gpu训练模型验证自动求导线性神经网络线性回归基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现

czyxw·2023-11-28 23:21

[常微分方程的数值解法系列二] 欧拉法

欧拉法简介几何意义证明泰勒展开近似求导近似积分近似几种欧拉方式向前欧拉公式向后欧拉公式梯形公式中点公式截断误差求解过程向前欧拉公式例子向前欧拉公式在惯性导航以及VIO等实际问题中利用IMU求解位姿需要对

无比机智的永哥·2023-11-28 22:03

不同激活函数与对应的初始化方法

2.Softmax.当使用Softmax激活函数时，因为Sigmoid在0附近最敏感，梯度最大，所以可以将权重W和偏置b全部初始化为0.

zZ_efa3·2023-11-28 19:11

Blender 连续 5 天遭受大规模 DDoS 攻击

Blender发布公告指出，在2023年11月18日至23日期间，blender.org网站遭受了持续的分布式拒绝服务（DDoS）攻击，攻击者通过不断发送请求导致服务器超载，使网站运营严重中断。

Lorin 洛林·2023-11-28 15:08

使用pytorch利用神经网络原理进行图片的训练(持续学习中....)

(其实就是数学的排列组合最终得到统计结果的概率)1.先把二维数组转为一维2.通过公式得到节点个数和值3…同24.通过节点得到概率(softmax归一化公式

默默努力的小老弟·2023-11-28 13:53

编程题实训-链表应用

第1关：基于链表的两个一元多项式的基本运算任务描述本关任务：给定两个一元多项式A(x)与B(x)，利用链表表示A(x)与B(x)，实现A(x)与B(x)的加法、减法、乘法和求导运算。

A郑郑郑郑郑·2023-11-28 12:06

随笔记录3 一次偶然的ajax请求导致status为canceled的原因

为什么status=canceled,是由于在提交时，formaction与绑定于button上的click事件会同时触发。formaction将表单内容以serach的形式追加至当前url上，url变更后会导致页面重新加载，而这正是导致post请求在执行后就被终止的原因。总结：1.在URL变更后，会对当前正在执行的ajax进求进行中止操作。中止后该请求的状态码将为canceled2.在使用到aj

qiaohj·2023-11-28 07:13

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