交叉熵损失函数的通用性（为什么深度学习DL普遍用它）：预测输出与 y 差得越多，L 的值越大，也就是说对当前模型的 “ 惩罚 ” 越大，而且是非线性增大是一种类似指数增长的级别，结论：它对结果有引导性

最新推荐文章于 2024-05-19 20:55:27 发布
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分类专栏： AI理论 算法
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/red_stone1/article/details/80735068
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交叉熵损失函数的通用性（为什么深度学习DL普遍用它）：预测输出与 y 差得越多，L 的值越大，也就是说对当前模型的 “ 惩罚 ” 越大，而且是非线性增大是一种类似指数增长的级别，结论：它对训练模型识别效果有引导性

重点提一点的是，从图形中我们可以发现：预测输出与 y 差得越多，L 的值越大，也就是说对当前模型的 “ 惩罚 ” 越大，而且是非线性增大，是一种类似指数增长的级别。这是由 log 函数本身的特性所决定的。这样的好处是模型会倾向于让预测输出更接近真实样本标签 y。

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AI人工智能深度学习算法：智能深度学习代理的自然语言处理运用
AI天才研究院
07-26 892
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）作为人工智能和语言学的交叉领域，在近年来取得了巨大的进展。随着深度学习技术的rapid发展，特别是基于神经网络的方法，NLP已经成为了AI领域最活跃和最具前景的研究方向之一。智能深度学习代理在NLP任务中的应用，不仅极大地提高了语言理解和生成的能力，还为人机交互、信息检索、机器翻译等领域带来了革命性的变革。本文将深入探讨智能深度学习代理在自然语言处理中的运用，从基本概念到核心算法，再到实际应用和未来展望，全面阐述这一前沿技术的方方
MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】多尺度特征融合-目标检测（论文篇五）
qq_36130719的博客
04-15 2084
检测的图像，首先设置输入网络大小，然后将滑动窗口按照一定步长对图像进行滑动，微小的卷积神经网络，其使用卷积核在卷积神经网络中对输入图像信息进行卷积处理，传统行人检测技术进行分析，然后介绍基于深度学习行人检测算法，为后续行人检测。出，能够很好的描述行人的边缘，因此广泛应用于行人检测。的静态图像，往往采用梯度直方图方法获取行人图像的局部特征信息，然后计算所有。个单元格的特征将以不同的结果出现在最后的向量中，所有的小单元特征信息将构成。目的成果，使得行人检测检测技术成为基于深度学习目标检测领域的研究热点。
交叉熵损失函数
qq_31244453的博客
01-07 2万+
目录 1交叉熵损失函数（Cross Entropy loss）： 1.1交叉熵损失函数公式： 1.2交叉熵损失函数推导过程： 1.3 交叉熵损失函数的特殊值 1交叉熵损失函数（Cross Entropy loss）： 1.1交叉熵损失函数公式： y是真实的标签值(正类值为1，负类值为0)，y`是预测的概率值（y·∈(0,1)）.它表征真实样本标签和预测概率之间的差值. 1.2交叉熵损失函数推导过程： 举个二分类例子，要么有打球，要么没有打球.假设打球的标签值为1，没打球的标签.
为什么交叉熵损失可以提高具有sigmoid和softmax输出的模型的性能，而使用均方误差损失则会存在很多问题
郭云飞的专栏
10-16 7069
一、均方误差的权值更新过程（举例说明） 代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为： 其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【 a=σ(z), where z=wx+b 】。在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新w和b，因此需要计算代价函数对w和b的导数： 然后更新w、b
熵 相对熵 交叉熵
liuheng0111的博客
10-11 1491
熵的本质是香农信息量()的期望。 现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为：H(p)=。如果使用错误分布q来表示来自真实分布p的平均编码长度，则应该是：H(p,q)=。因为用q来编码的样本来自分布p，所以期望H(p,q)中概率是p(i)。H(p,q)我们称之为“交叉熵”。 比如含有4
深度学习领域有哪些瓶颈
AI 算法笔记
09-17 3827
来源：知乎问题深度学习是近年来人工智能热潮的原因，它的出现在很多方面都作出了突破，包括在图像、NLP以及语音等领域都有很多问题取得很大的突破，但它目前也存在一些问题和瓶颈...
神经网络与深度学习-简要入门
qq_42994487的博客
05-19 1174
神经网络与深度学习-简要入门
YOLO系列算法精讲：从yolov1至yolov8的进阶之路（2万字超全整理）
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不积跬步，无以至千里！
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全网YOLO最详讲解，从v1到v10！从小白到大佬！
[DL]动手学深度学习v2-ing
sinat_40759442的博客
01-12 1085
【资源目录】 1. 课程主页 2.教材 -具体 3. 讨论论坛 4. Pytorch讨论论坛 【】
一文极速理解深度学习
全栈O-Jay的博客
09-15 3975
良心总结DL最全基础知识，基于Python极速入门或回顾深度学习！
吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（六）：改进梯度下降算法（mini-batch, Momentum, Adam)
a119334的博客
07-08 1138
一直以来，我们都用梯度下降法作为神经网络的优化算法。但是，这个优化算法还有很多的改进空间。这周，我们将学习一些更高级的优化技术，希望能够从各个方面改进普通的梯度下降算法。我们要学习的改进技术有三大项：分批梯度下降、高级更新方法、学习率衰减。这三项是平行的，可以同时使用。分批梯度下降是从数据集的角度改进梯度下降。我们没必要等遍历完了整个数据集后再进行参数更新，而是可以遍历完一小批数据后就进行更新。高级更新方法指不使用参数的梯度值，而是使用一些和梯度相关的中间结果来更新参数。通过使用这些更高级的优化算法，我们能
云计算实战应用案例精讲-【深度学习】多模态融合（补充篇）
qq_36130719的博客
04-18 967
模态对齐是多模态融合关键技术之一，是指从两个或多个模态中查找实例子组件之间的对应关系。例如，给定一个图像和一个标题，希望找到图像区域与标题单词或短语的对应关系[72]。多模态对齐方法分为显式对齐和隐式对齐两种类型。显式对齐关注模态之间子组件的对齐问题，而隐式对齐则是在深度学习模型训练期间对数据进行潜在的对齐。
什么是深度学习？45分钟理解深度神经网络和深度学习 刘利刚教授
liinux-Talk is cheap,show me the code.
01-16 2664
什么是深度学习？ -45分钟理解深度神经网络和深度学习 刘利刚 中国科学技术大学图形与几何计算实验室 http://staff.ustc.edu.cn/~lgliu 【绪言】 近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和深度学习（Deep Learning, DL）非常火爆，在各个领域得到了广泛的应用。在笔者所从事的计算机图形学领域，也出现...
实训商业源码-头像挂件-毕业设计.zip
05-10
实训商业源码-头像挂件-毕业设计.zip
环境工程中高斯烟团模型的纯Python实现及其应用
05-10
内容概要：本文详细介绍了如何使用Python实现高斯烟团模型，这是一种用于预测大气中污染物扩散的模型。主要内容涵盖大气稳定度计算、坐标转换、扩散系数计算及三维浓度叠加值的实现。首先，文章解释了高斯烟团模型的基本概念，即假设污染源释放的污染物在空气中形成一个高斯烟团，该烟团随时间扩散、混合和沉降。接着，文章逐步讲解了Python代码的具体实现步骤，包括导入必要库、定义大气稳定度分类、实现坐标转换函数、计算扩散系数以及编写浓度叠加值计算函数。最后，通过该模型可以预测大气中污染物的扩散情况，为环境工程和气象学领域提供有价值的参考。 适合人群：从事环境工程、气象学研究的专业人士，以及对大气污染物扩散模拟感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要评估大气污染物扩散情况的研究项目，帮助研究人员更好地理解和预测污染物的行为，从而制定有效的环境保护措施。 其他说明：文中提供的Python代码实现了高斯烟团模型的关键部分，能够作为教学工具或实际项目的参考。
基于EMD-KPCA-LSTM的北半球光伏功率多维时间序列预测MATLAB代码实现
05-10
内容概要：本文档提供了基于经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆网络（LSTM）的多维时间序列预测MATLAB代码实现。具体应用案例为北半球光伏功率预测，涉及的数据集包含太阳辐射度、气温、气压和大气湿度四个输入特征，以及光伏功率作为输出预测。文档详细介绍了从数据加载与预处理到EMD和KPCA处理，再到LSTM模型训练与预测的具体步骤，并进行了EMD-LSTM、EMD-KPCA-LSTM和纯LSTM模型的对比分析。此外，还强调了代码的注释清晰度和调试便利性，确保用户能够顺利运行和理解整个流程。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师或学生，特别是那些对时间序列预测、机器学习和光伏功率预测感兴趣的群体。 使用场景及目标：① 使用EMD、KPCA和LSTM组合模型进行多维时间序列预测；② 对比不同模型的效果，选择最优模型；③ 掌握MATLAB环境下复杂模型的构建和调优方法。 其他说明：代码已验证可行，支持本地EXCEL数据读取，附带详细的“说明”文件帮助用户快速上手。建议用户在实践中结合实际需求调整参数和模型配置，以获得最佳预测效果。
BLDC无刷电机Matlab仿真：转速电流双闭环控制及换相策略研究
05-10
内容概要：本文详细介绍了如何利用Matlab进行BLDC无刷电机的仿真，重点在于转速电流双闭环控制以及两种主要的换相方式——有感hall换相和无感反电动势过零换相。文章从仿真准备、模型创建与设置、具体控制方法到最后的仿真结果与分析进行了全面讲解。通过PI控制器调整电流和转速反馈值，确保电机运行的稳定性和高效性。文中还对比了两种换相方式的优缺点，帮助读者更好地理解BLDC无刷电机的工作原理及其控制方法。 适合人群：对电机控制有一定兴趣并希望通过Matlab进行仿真的工程技术人员、研究人员及高校学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解BLDC无刷电机控制原理和技术细节的人群，尤其是那些想要通过实际操作加深理解的学习者。目标是让读者能够独立完成BLDC无刷电机的基本仿真，并掌握关键控制技术和换相策略。 其他说明：本文基于作者的经验总结，提供了一个较为完整的入门指南，虽然不是严格的学术论文，但对于初学者来说非常实用。
碱性水电解槽乳突主极板三维建模与流体动力学仿真教程—基于Fluent软件的研究
05-10
内容概要：本文详细介绍了如何使用Fluent软件进行碱性水电解槽乳突主极板的三维建模及其流体动力学仿真。主要内容包括乳突主极板的三维模型创建方法，探讨了凹面和凸面的深度与间距对流场的影响，并进行了后处理分析，如压力分布、温度分布、流线轨迹和涡分布等。通过这些分析，能够更好地理解碱性水电解槽的工作原理和优化其性能。 适合人群：从事氢能研究的技术人员、科研工作者、工程师及相关专业学生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解碱性水电解槽内部流场特性的研究人员，目标是提高电解效率和优化设备性能。 其他说明：文中提供了简化的示例代码，用于指导读者如何利用Fluent软件进行仿真设置和分析。实际操作时需结合Fluent的帮助文档进一步学习。
第九届飞思卡尔杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告-哈尔滨工业大学创意组
最新发布
05-10
内容概要：本文档是哈尔滨工业大学创意组参加第九届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛的技术报告，涵盖了旋转LED车、漂移车、翻转车和过山车的设计与实现。文档详细介绍了各车型的系统架构、硬件设计（包括传感器、电源、驱动电路等）、软件设计（如PID控制算法、中断调用等）以及机械调校（如前轮调整、差速调整等）。每个车型都有独特的控制需求和技术难点，如旋转LED车的直立控制、漂移车的速度和转向控制、翻转车的角度和速度控制、过山车的传感器优化和电机驱动等。 适合人群：电气工程、自动化、计算机科学等相关专业的本科生或研究生，特别是对智能车竞赛感兴趣的学生。 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的基本原理和技术实现；②掌握传感器、电机驱动、PID控制等关键技术的应用；③学习如何进行系统集成和机械调校，以优化车辆性能；④为参加类似的智能车竞赛提供参考和借鉴。 其他说明：文档中引用了大量参考文献，为读者提供了丰富的背景资料和深入学习的途径。此外，文档不仅展示了硬件和软件设计的细节，还强调了实际调试和优化的重要性，有助于读者在实践中更好地理解和应用所学知识。
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