【代码】GRPO 算法核心公式解析（附代码详解）

参考：https://blog.csdn.net/wc781708249/article/details/78606514https://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656https://blog.csdn.net/ljm5000/article/details/84069934使用 TensorFlow Ser...

目录1、交叉熵的定义2、交叉熵的应用：3、在逻辑回归中的应用4.交叉熵和二次代价函数的对比4.1. 二次代价函数的不足4.2. 交叉熵代价函数4.3 对数释然代价函数（log-likelihood cost）：4.4 交叉熵代价函数是如何产生的？5.实战平方损失函数与交叉熵损失函数 适用的情况1、交叉熵的定义在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布...

转载：caffe im2col详解本文讲解的是caffe中卷积过程，众所周知caffe中卷积采用的是im2col和sgemm的方式。网上已经有很多的im2col的讲解。原本不打算写这篇文章（在此不得不吐槽下，网上有不少的讲解caffe im2col的过程的文章多是错的。一些文章和caffe的具体实现对不上，真不知道他们到底有没有看caffe代码的具体实现，正是因为那些文章，浪费了不少时间。）本文举

一、数据集介绍MINST数据集分类1.MNIST数据集MNIST数据集官网下载下来的数据集被分成两部分：60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnise.test）每一张图片包含28*28个像素，我们把这一个数组展开成一个向量，长度是28*28=784。因此在MNIST训练数据集中mnist.train.images是一个形状为...

目录一、keras代码GPU配置二、tensorflow代码GPU配置三、给算子指定GPU或CPU当设置的GPU号大于实际的GPU个数时（比如实际只有一个GPU，配置中设置成使用1号GPU），创建会话会失败，提示tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session.一、k...

阿里云天池大赛赛题解析——深度学习篇

目录一. 什么是残差（residual）二、残差网络的背景三、残差块（residual block）四、深度残差学习五、DenseNet网络和Resnets网络对比转载：https://blog.csdn.net/u014665013/article/details/81985082假如采用Sigmoid函数，对于幅度为1的信号，每向后传递一层，梯度就衰减为原来的0.2...

一、常见激活函数总结激活函数:就是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。常见的激活函数包括SigmoidTanHyperbolic(tanh)ReLusoftplussoftmaxELUPReLU　　这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数。那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数呢？　　如果不用激励函数（其实...

LeNet5论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdfLeNet-5：是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。LenNet-5共有7层（不包括输入层），每层都包含不同数量的训练参数，如下图...