sigmoid Sigmoid函数，即f(x)=1/(1+e-x)。是神经元的非线性作用函数。 ? 2. 函数： ? ?...1.1 从指数函数到sigmoid 首先我们来画出指数函数的基本图形： ? ...从上图，我们得到了这样的几个信息，指数函数过(0,1)点，单调递增/递减，定义域为(−∞,+∞)，值域为(0,+∞)，再来我们看一下sigmoid函数的图像： ? ...1.2 对数函数与sigmoid 首先来看一下对数函数的图像： ? ...2、sigmoid函数求导 sigmoid导数具体的推导过程如下： ? 3、神经网络损失函数求导 神经网络的损失函数可以理解为是一个多级的复合函数，求导使用链式法则。 ?
sigmoid Sigmoid函数，即f(x)=1/(1+e-x)。是神经元的非线性作用函数。 2....函数： 1.1 从指数函数到sigmoid 首先我们来画出指数函数的基本图形： 从上图，我们得到了这样的几个信息，指数函数过(0,1)点，单调递增/递减，定义域为(−∞,+∞)，值域为(0,+∞...就是不管x是什么，都可以得到(0,1)之间的值； 1.2 对数函数与sigmoid 首先来看一下对数函数的图像： 对数函数的图像如上，单调递减，有一个比较好的特性就是在(0,1)之间，...在接近0的时候，就近无穷大，接近1的时候为0，如果我们把前面的sigmoid函数放到自变量的位置上，就得到了(0,1)的图像； 我们如何来衡量一个结果与实际计算值得差距呢？...2、sigmoid函数求导 sigmoid导数具体的推导过程如下： 3、神经网络损失函数求导 神经网络的损失函数可以理解为是一个多级的复合函数，求导使用链式法则。
首先看一下这个sigmoid函数的图像，以x值的0值做为区分点，在0值范围左右的y轴数据为0~1范围内的数据。...python实现： from math import e from matplotlib import pyplot as plt xs = [] ys = [] def sigmoid(x):...sigmoid函数以及函数所产生的图像，以下我来说一下一般来说我们所希望激励函数应该是什么样子的。...通常来说，我们希望一个数据做了激励后，应该能明确的知道结果应该是true或false，但是对于这种函数，如： def f(x): if(x < 0): return 0; if(...x > 0): return 1; 所产生的函数是不连续且不可求导的，那么在计算过程中就会非常的不方便，sigmoid其实相当于做了折中处理。
随机梯度下降算法 梯度下降算法每次更新回归系数时都要遍历整个数据集，该方法在处理100个左右的数据集时尚可，但如果有上亿（m）的的样本和上千（n）的特征那么该方法的时间复杂度太高了(O(m*n*k),...k =20000 weights_iters = ones((k,n)) for i in range(k): i_ = i % m h = sigmoid...不难理解，产生这种现象的原因是存在一些不能正确分类的样本点（数据集并非线性可分）。我们期望能减少这种波动并加速收敛。 ? ? 20000次迭代过后，分类的效果很不错。...def stocGradDescend1(dataSet, classLabels, numIter=150): #这里迭代次数作为函数的关键字参数 dataArray =array(dataSet...randIndex = int(random.uniform(0,len(dataIndex)))#go to 0 because of the constant h = sigmoid
Logistic 函数 Logistic函数是一类函数的集合，其定义为： ?...其中，x0为x值的中点，L为函数曲线的最大值，k为函数曲线的曲率 Sigmoid 函数 Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。...其函数由下列公式定义： ? ? 其导数为： ? 可以看出，Sigmoid 函数是Logistic函数的一个特例。 Sigmoid函数常用做神经网络的激活函数。它也可以用于Logistic回归分类。...再将结果代入Sigmoid函数中，h =S(z), 进而得到一个范围在0~1之间的数值。...确定了分类器的函数形式之后，现在的问题变成了：最优的回归系数（矩阵W）是多少？ 梯度下降算法求最优回归系数 本例的数据集保存在文本文件中： ?
pytorch.topk()用于返回Tensor中的前k个元素以及元素对应的索引值。...其中：value中存储的是对应的top3的元素，并按照从大到小的取值方式进行存储indices中存储的是value中top3元素在原Tensor中的索引值
一、max()函数函数定义：torch.max(input, dim, max=None, max_indices=None，keepdim=False)参数：input：进行max操作的Tensor变量...二维Tensor对二维Tensor使用max/min函数，必须搞清楚的就是dim参数，先说结论：①. dim为0，用于查找每列的最大值。返回行下标索引。②. dim为1，用于查找每行的最大值。...所以，也就是每一列的最大值了。同理可以分析该例子中，dim=1的情况。但是对于二维Tensor来说，记住结论比理解这个更容易。当三维及以上时，理解 这个就变得很重要了。...无dim参数的max()函数当使用torch.max()函数时，不添加dim函数，则返回所有元素中值最大值（格式为size为1Tensor），且无索引。...结果输出，所有元素中的最大值。二、min()函数与max相同，但是返回为最小值。
好久没更新博客了，最近一直在忙，既有生活上的也有工作上的。道阻且长啊。 今天来水一文，说一说最近工作上遇到的一个函数：torch.gather() 。...Pytorch 的官方文档的写法其实也是这个意思，但是看这么多个方括号可能会有点懵： out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0...由于我们是按照 index 来取值的，所以最终得到的 tensor 的 shape 也是和 index 一样的，就像我们在列表上按索引取值，得到的输出列表长度和索引相等一样。...这应该也是我们平常自己写代码的时候遇到比较多的情况。...Reference torch.gather — PyTorch 1.9.0 documentation numpy.take — NumPy v1.21 Manual tf.gather | TensorFlow
02 Pytorch激活函数的类型 让我们来看一下不同的Pytorch激活函数： · ReLU激活函数 · Leaky ReLU激活函数 · Sigmoid激活函数 · Tanh激活函数 · Softmax...它是一个非线性函数，图形上ReLU具有以下转换行为： ReLU是一种主流的激活函数，因为它是可微分且非线性的。如果输入是负数，则其导数变为零，导致神经元“死亡”，无法进行学习。...激活函数 Sigmoid函数是一种非线性且可微分的激活函数。...它产生的输出值介于0和1之间。输出值通常被视为概率。它经常用于二分类。计算速度较慢，并且在图形上，Sigmoid具有以下转换行为： Sigmoid激活函数存在“梯度消失”问题。...) Output： tensor([0.7311, 0.1192, 0.9526, 0.0067]) 2.4 Tanh激活函数 Tanh函数是一种非线性且可微的函数，类似于Sigmoid函数，但输出值的范围是从
Pytorch的22个激活函数1.22.Linear常用激活函数 1.22.1.ReLU torch.nn.ReLU() 1.22.2.RReLU torch.nn.RReLU() 1.22.3.LeakyReLU...1.22.7.CELU torch.nn.CELU()跟ELU相比，CELU是将ELU中的exp(x)变为exp(x/a)??...而且，由于Sigmoid的最大的梯度为0.25，随着使用sigmoid的层越来越多，网络就变得很难收敛。因此，对深度学习，ReLU及其变种被广泛使用避免收敛困难的问题。??...Tanh除了居中(-1到1)外，基本上与Sigmoid相同。这个函数的输出的均值大约为0。因此，模型收敛速度更快。...1.22.19.LogSigmoid torch.nn.LogSigmoid()LogSigmoid是在Sigmoid基础上，wrap了一个对数函数。??
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1) 两个分布很接近，但是与0和1不接近，loss仍然很大，只适合分类 2)mse只计算两个差异，做回归用的，数据相同，bceloss比mseloss大。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Himmelblau函数如下： ? 有四个全局最小解，且值都为0，这个函数常用来检验优化算法的表现如何： ?...,指明优化目标是x,学习率是1e-3 optimizer = torch.optim.Adam([x], lr=1e-3) for step in range(20000): # 每次计算出当前的函数值...pred = himmelblau(x) # 当网络参量进行反馈时,梯度是被积累的而不是被替换掉,这里即每次将梯度设置为0 optimizer.zero_grad() # 生成当前所在点函数值相关的梯度信息...如果修改Tensor变量x的初始化值，可能会找到其它的极小值，也就是说初始化值对于找到最优解很关键。 补充拓展：pytorch 搭建自己的神经网络和各种优化器 还是直接看代码吧！...对Himmelblau函数的优化详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
1、损失函数损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。...损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。...sigmoid 操作，不需要你输出时加激活函数。...其实，两个损失函数都是，先预测结果sigmoid，再求交叉熵。...2、其他不常用loss函数作用AdaptiveLogSoftmaxWithLoss用于不平衡类以上这篇Pytorch 的损失函数Loss function使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
改变tensor向量的形状。注意的是：view目前只是tensor向量的方法。...注意的是：cat只是torch的函数。...注意的是：stack只是torch的函数。...，添加元素个数为1的维度。...注意的是：permute只是tensor向量的方法。
这里介绍两种常见的loss函数类型。 （1）Mean squared error（均方差, mse） mse的求解式为：，即y减去y预测值的平方和。...使用代码详解 在自动求导中， import torch # 假设构建的是 pred = x*w + b的线性模型 # 另x初始化为1，w为dim=1、值为2的tensor，b假设为0 x = torch.ones...引入pytorch中的功能包，使用mse_loss功能 import torch.nn.functional as F mse = F.mse_loss(x*w, torch.ones(1)) # x*...: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 这是由于w参数在初始化时并没有赋予其导数信息，pytorch...：求导后的loss=2*(1-2)*(-1)=2
基本原理 在卷积神经网络的卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理，这使得数据在进行Relu之前不会因为数据过大而导致网络性能的不稳定，BatchNorm2d()函数数学原理如下：...BatchNorm2d()内部的参数如下： 1.num_features：一般输入参数为batch_size*num_features*height*width，即为其中特征的数量 2.eps：分母中添加的一个值...，目的是为了计算的稳定性，默认为：1e-5 3.momentum：一个用于运行过程中均值和方差的一个估计参数（我的理解是一个稳定系数，类似于SGD中的momentum的系数） 4.affine：当设为true...，我们不妨将input[0][0]的按照上面介绍的基本公式来运算，看是否能对的上output[0][0]中的数据。...首先我们将input[0][0]中的数据输出，并计算其中的均值和方差。
但C++语言标准规定函数指示符属于左值，因此函数指示符转换为函数指针的右值属于左值转换为右值。 二、函数指针应用 函数指针用于做接口的抽象。屏蔽函数实现过程。 最经典的例子就是比两个对象的大小。...这个接口函数可以是普通函数，类的静态函数，类的成员函数可以吗？ 三、使用类的成员函数作为函数指针可以吗 再来看一个例子： 我们有1个接口类，和个实现接口类的实现类。...，然后我认为需要遵守函数的单一指责原则。...答案是不可以 } } 显然不能这样写， 在这里需要解释一个问题是“成员指针”而不是普通的函数指针。 函数的成员指针不仅仅是函数指针。...在实现方面，编译器不能使用简单的函数地址，因为你不知道要调用的地址（想想虚函数）。当然，还需要知道对象才能提供this隐式参数。 如果要提供指向现有代码的函数指针，应该编写类的静态成员函数。
写在前面 这篇文章的重点不在于讲解FR的各种Loss，因为知乎上已经有很多，搜一下就好，本文主要提供了各种Loss的Pytorch实现以及Mnist的可视化实验，一方面让大家借助代码更深刻地理解Loss...Pytorch代码实现 class Linear(nn.Module): def __init__(self): super(Linear, self)....去除了权重的模长和偏置对loss的影响，将特征映射到了超球面，同时避免了样本量差异带来的预测倾向性（样本量大可能导致权重模长偏大） Pytorch代码实现 class Modified(nn.Module...Pytorch代码实现 class NormFace(nn.Module): def __init__(self): super(NormFace, self)....是每个类别对应的一个中心，在这里就是一个二维坐标啦 Pytorch代码实现 class centerloss(nn.Module): def __init__(self): super
每个深度学习初学者都应该知道这5个Pytorch 的基本函数。 能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。...PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量，张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。...PyTorch 提供了在反向传播时跟踪导数的能力而 NumPy 则没有，这在Pytorch中被称为“Auto Grad”。PyTorch 为使用 GPU 的快速执行提供了内置支持。...为了在反向传播时计算导数，必须能够有效地执行矩阵乘法，这就是 torch.mm () 出现的地方。 总结 我们对 5 个基本 PyTorch 函数的研究到此结束。...从基本的张量创建到具有特定用例的高级和鲜为人知的函数，如 torch.index_select ()，PyTorch 提供了许多这样的函数，使数据科学爱好者的工作更轻松。 作者：Inshal Khan
时间序列预测中，我们经常使用的损失函数包括MSE、MAE等。这些损失函数的目标是预测结果和真实值每个点的差距最小。然而这样的点误差损失函数真的适用于所有时间序列预测任务吗？...最常见的时间序列预测损失函数是MSE、MAE等点误差函数，这类函数关注每个点的拟合是否准确。...针对MSE等损失函数的问题，业内提出一种针对时间序列预测问题的DTW损失函数。DTW损失函数的核心思路是，利用动态规划方法，对两个序列的点之间进行匹配，找到让两个序列相似度最高的匹配方式。...第三个损失函数是Invariances with auto-correlation，计算真实序列的自相关系数，以及预测结果和真实序列的相关系数，比较二者的差异： 最终的TILDE-Q损失函数是上面3种衡量不变性损失函数的加权求和...使用本文提出的损失函数，可以实现MSE这种点误差损失，以及描述形状的DTW等损失同时最小，在不影响传统MSE误差的情况下让模型预测出形状更接近真实序列的结果。 END
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