反向传播推导

一文掌握python常用的list（列表）操作

目录一、创建列表1.直接创建列表：2.使用list()构造器3.使用列表推导式4.创建空列表二、访问列表元素1.列表支持通过索引访问元素，索引从0开始：2.还可以使用切片操作访问列表的一部分：三、修改列表元素四

程序员neil·2024-09-16 08:07

利用等价无穷小替换求极限（二）

利用1-cosx～2（sin（x/2）^2）推导cosx=cos（ｘ/2+x/2）利用三角和差公式=

肇事小姐·2024-09-16 05:40

Python 推导式(Comprehensions)

1,列表推导式num=[1,2,-5,10,-7,5,7,-1]filtered_and_squared=[x**2forxinnumifx>0]print(filtered_and_squared)迭代器

戒灵·2024-09-16 03:42

损失函数与反向传播

1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss

Star_.·2024-09-15 22:59

关于幼儿绘本馆思考

②在此之前，我们推导一下交易双方的需求与能够提供的最大价值切入点。绘本是给孩子用的相对低频的产品，对于孩子来说成长过程中有很多东西都属于

无言说·2024-09-15 01:13

python语言基础(三)--公共方法、推导式和函数

一、公共运算符与方法(一)公共运算符概述：这些运算符是可以作用到容器类型中的常见的运算符有：常用的如下:+合并(拼接),适用于:字符串,列表,元组.*复制,适用于:字符串,列表,元组.in是否包含,适用于:字符串,列表,元组,字典.notin是否不包含,适用于:字符串,列表,元组,字典.细节:in,notin针对于字典的时候,是只作用与键的.例如#+合并(拼接),适用于:字符串,列表,元组.pri

电子海鸥·2024-09-14 23:31

【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】

但是，完全用NumPy来实现神经网络（包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新）是一个相当复杂的任务，因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法（

wang151038606·2024-09-14 13:21

包装类&认识泛型

目录一、包装类1.1基本数据类型和对应的包装类1.2装箱和拆箱二、泛型2.1语法三、泛型类的使用3.1语法3.2示例3.3类型推导3.4裸类型四、泛型如何编译的4.1擦除机制4.2为何不能实例化泛型类型数组五

秃头的赌徒·2024-09-14 01:34

代码随想录算法训练营第三十九天| 62. 不同路径，63. 不同路径 II

62.不同路径搞清楚dp[i][j]的定义推导出公式遍历顺序，从左到右，从上到下dp的初始化动态规划中如何初始化很重要！

零offer在手·2024-09-13 07:18

如何将列表中的数字字符串转化为整数

将列表中的字符串数字转化为整数列表，可以使用列表推导式（ListComprehension）或者map()函数结合int()函数来实现。

^～^前行者～～～·2024-09-13 01:31

C++玩转模板之——函数萃取function traits

目录前言一、实现原理（一）可调用类型萃取（二）成员函数萃取二、完整代码总结前言当笔者在实现一个类似函数包装器的类模板时（代码示意如下），希望能够传入一个可调用对象来构造，并自动推导出模板（C++17及以上

东川路徐先生·2024-09-12 14:56

几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...

我们天天都可以接触很多随机现象，比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受，我们很难预测明天的精确问题，但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右，冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外，还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征

weixin_39848097·2024-09-12 00:22

最大熵模型（Maximum entropy model）

最大熵模型（Maximumentropymodel）本文你将知道：什么是最大熵原理，最大熵模型最大熵模型的推导（约束最优化问题求解）最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理：在满足已知约束条件的模型集合中

Fang Suk·2024-09-11 10:08

数学基础 -- 线性代数正交多项式之勒让德多项式展开推导

以下是如何推导勒让德多项式展开系数ana_nan的详细过程。

sz66cm·2024-09-10 15:56

YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头

本文根据目标检测的特点，推导了一种新的动态头部框架，将目标检测头部与注意力统一起来。

小李学AI·2024-09-09 16:14

扩散模型理论与公式推导——详细过程速览与理解加深

Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2020,33:6840-6851.[2]扩散模型/DiffusionModel原理讲解_哔哩哔哩_bilibili[3]扩散模型公式推导

留尘铃·2024-09-09 12:45

【Python基础】Python推导式

文章目录一、前言二、列表推导式三、元组推导式（生成器表达式）四、字典推导式五、集合推导式六、总结一、前言Python推导式（Comprehensions）是Python语言中一种独特且强大的语法特性，用于从已有的可迭代对象

姑苏老陈·2024-09-09 01:58

周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m

二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力

么得感情的日更机器·2024-09-08 23:58

DataWhale Pandas数据分析 Task01：预备知识

文章目录练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法Ex2：更新矩阵Ex3：卡方统计量Ex4：改进矩阵计算的性能Ex5：连续整数的最大长度心得体会练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法一般的矩阵乘法根据公式，可以由三重循环写出

Shawnxs_·2024-09-08 22:39

薛定谔的股价和巴普洛夫的投机者

这种探寻规律的思想起源于牛顿的经典力学，那时人们甚至认为一切现象都可以通过公式推导解释。久而久之，我们解释自然现象时普遍喜欢采用理论支撑，进而在股票市场也沿用了同样的思维，重逻辑研究而轻市场心理。

血公子·2024-09-08 22:44

Python 列表循环删除问题

列表循环删除问题在循环删除列表元素遇到每次只能删除一半的问题目录文章目录Python列表循环删除问题目录一、问题描述二、分析三、案例四、解决方法方法一：使用列表切片复制方法二：使用反向迭代方法三：使用列表推导式方法四

RelievedCy·2024-09-08 14:19

stringstream类讲解

主要用来进行数据类型转换，由于使用string对象来代替字符数组（snprintf方式），避免了缓冲区溢出的危险；而且，因为传入参数和目标对象的类型会被自动推导出来，所以不存在错误的格式化符号的问题。

Adward.xi·2024-09-08 11:27

[Python]生成器和yield关键字

生成器和yield关键字1.生成器介绍:概述:它指的是generator,类似于以前学过的:列表推导式,集合推导式,字典推导式…作用:降低资源消耗,快速(批量)生成数据.实现方式:1.推导式写法.my_generator

丕羽·2024-09-08 10:47

Python基础（十五）：推导式的讲解_python基础(十五) 推导式的讲解

（1）Python所有方向的学习路线（新版）这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。（2）Python学习视频包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门

m0_60707685·2024-09-08 01:16

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

【Python】Python中一些有趣的用法

，以下是一些例子：一行代码实现FizzBuzz：print('\n'.join(['FizzBuzz'[i%3*4:i%5*8:-1]orstr(i)foriinrange(1,101)]))使用列表推导式生成斐波那契数列

Ustinian_310·2024-09-07 19:01

2024年高教社杯数学建模国赛赛题浅析——助攻快速选题

D题涉及概率和优化，特别是几何概率模型的推导，理论难度较高。E题数据量较大，重点在于大规模交通数据的分析与优化，适合擅长交通工程和

BZD数模社·2024-09-06 08:06

【Python】列表统计数值的汇总方法（包括频数、占比计算、绝对值计算等）

1.统计一个列表出现某个数字或者字段的次数A.列表推导式法原理：使用列表推导式找出所有等于0的元素，并用sum()函数计算它们的数量。这个方法的优点是：可以筛选等于和不等于的，用来统计占比。

翠花上酸菜·2024-09-06 05:17

python——推导式

推导式（Comprehensions）是Python中用于创建集合、列表、字典和集合的简洁语法。它们通过简化代码使其更具可读性，并且通常比使用传统循环创建对象的方式更高效。

pumpkin84514·2024-09-05 19:43

人工智能与机器学习原理精解【17】

文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一

叶绿先锋·2024-09-05 08:23

问题

卷积层和池化层都能反向传播DenseNet→修改了网络结构U-Net→修改了激活函数，拼接catResNet→相加add

三点水_787a·2024-09-04 22:28

机器学习系列12：反向传播算法

采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。

小陈phd·2024-09-04 10:07

java正则表达式提取字符串中的序号，BAT大厂面试总结

三面主管面：FM推导，deepfm原理，graphembedding，问了之前的一些项目。

qq_38514574·2024-09-04 09:59

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。

feifeikon·2024-09-04 00:34

代码随想录算法训练营第三十二天（动态规划一）

动态规划的解题步骤（动归五部曲）确定dp数组（dptable）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组一些建议与解惑一些同学

map1e_zjc·2024-09-03 21:13

临完碑刻版楷体千字文有感

就我自己通体悟及这种感觉，然后再去参照他的墨迹本，从而或能渐渐推导出他的笔法，也就是启功先生所说的透

自在天狐·2024-09-03 18:50

【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game

本文提出Nash-MTL，推导了其收敛性的理论保证。1Introduction大部分MTL优化算法遵循一个通用方案。计算所有任务的梯度g

xhyu61·2024-09-03 09:26

深度学习(一)

稀疏激活是ReLU函数的一个重要特性，它使得在前向传播和反向传播过程中，网络的计算变得更加高效。大多数神经元的激活值为0可以减少计算和存储开销，从而提高训练效率。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

代码随想录Day31：贪心算法Part1

贪心算法的理论基础主要的思路就是通过想局部最优解然后看能不能推导出全局最优，但是贪心算法没有统一的套路，每一个问题的贪心思路都可以非常不一样Leetcode455.分发饼干讲解前：这时第一道贪心算法的题目

爱健身的杰瑞·2024-09-02 20:05

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

神经网络使用误差反向传播算法进行训练，该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差，并根据这些误差的比例更新模型权重。

背包客研究·2024-09-01 20:15

时间旅行者：LSTM算法的奥秘大揭秘！

Hey小伙伴们，今天给大家带来一个超级有趣的主题——LSTM算法的基本结构和公式推导！项目背景你知道吗？在时间序列预测中，传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。

风清扬雨·2024-09-01 19:06

Python基础 2 - 程序控制流语句

文章目录一、程序控制流语句二、if判断语句1、单、双分支if条件格式2、多分支if条件格式：3、if判断语句的嵌套4、三元操作符三、循环语句1、while循环2、for循环延伸：列表推导式3、循环中断4

云端梦留白·2024-09-01 07:19

C++避坑小知识

引子：本文仅仅用作检查小错误，可以是一篇专辑一，C++11中已经去除了auto声明自动类型变量的功能，只可以用来进行变量类型推导二，对于STL提供的所有容器，均可以使用for依次访问器元素三，final

creative_mind·2024-09-01 06:41

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

在训练神经网络时，通常将该损失函数作为优化器的目标函数，通过反向传播算法来更新模型的参数，以最小化均方

AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

梯度消失（VanishingGradientProblem）定义：梯度消失是指在深层神经网络的反向传播过程中，由于链式法则，梯度值随着层数的增加而迅速减小，最终趋近于零。

Ven%·2024-08-31 23:31

每日一更266-理念世界下

【透过那手指望向那月亮】对我来说，这真的是一节超级烧脑的课，为了跟上教授纯逻辑推导的过程，把这节课反复看了四次，每一次都希望能够自己流畅地去复述出对本体的探索，但还不能如愿，直到看了第五次，在最后一小节

Phoebe小语·2024-08-31 17:15

YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制

我们进一步推导了能量函数的快速封闭式解决方案，并表明该解决方案可以用不到十行代码来实现。该模块

小李学AI·2024-08-31 05:33

高斯分布推导

GaussianDistribution基础概念：似然性：用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。最大似然估计：给定一个概率分布DDD，一直其概率密度函数为fDf_DfD，以及一个分布参数θ\thetaθ，我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn，利用fDf_DfD计算出其似然函数：L(

章靓·2024-08-31 04:49

一维/二维高斯分布的负对数似然推导

参考wikipediaMultivariatenormaldistribution及Normaldistribution基础公式多元高斯分布公式f(X)=f(x1,x2,...,xk)=1(2π)k∣∑∣e−12(X−μ)T∑−1(X−μ)f(X)=f(x_1,x_2,...,x_k)=\frac{1}{\sqrt{{(2\pi)}^k|\sum|}}e^{-\frac{1}{2}(X-\mu)^

lainegates·2024-08-31 03:48

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