导数

深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块

一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于

nnerddboy·2025-02-03 02:19

如何利用Python函数求导数？Python函数求导数的方法

导数也叫导函数值，又名微商，是微积分中的重要基础概念。今天这篇文章主要是有关利用Python函数来进行导数的求取，给大家介绍了几种Python函数求导数的方法，感兴趣的小伙伴一起来看看吧。

程序员二飞·2025-01-31 23:24

python函数求导_python怎么实现函数求导

需要对一个函数表达式求偏导，并将具体数值代入导数式。而python中通常可用于函数求导的函数

weixin_39521068·2025-01-31 23:22

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

【sympy】用python的库 sympy 求导数

diff(f,x)diff(f,x)diff(f,x)求导数可引入求微分方程sympy求微分方程.

kt4ngw·2025-01-31 23:52

使用Python函数计算导数

导数是微积分中一个重要的概念，它可以描述函数在给定点的变化率。在Python中，我们可以使用各种数值计算库来计算导数。本文将介绍如何使用Python函数来计算导数，并提供相应的源代码。

NoABug·2025-01-31 23:21

深度学习过程是什么

问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向

小松要进步·2025-01-31 01:15

OpenCV 功能函数介绍（二）

,dy,ksize=3,scale=1,delta=0,borderType=None)cv2.Sobel（输入图像，应该是灰度化后的图像输出图像的所需深度，：-1来表示与输入图像相同的深度x方向上的导数阶数

ኈ ቼ ዽ·2025-01-30 01:03

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

反向传播算法的核心是基于链式法则的梯度下降优化方法，通过计算误差对每个权重的偏导数来更新网络中的参数。反向传播算法基本步骤：前向传播：将输入数据传递通过神经网络的各层，计算每一层的输出。计算损失

刀客123·2025-01-29 07:53

Python中opencv的一些函数及应用

它通过对图像应用一个基于一阶导数的滤波器来强调图像中的边缘部分，特别是水平和垂直方向上的边缘。通过计算图像的梯度，可以获得图像中亮度变化较大的地方，这些地方通常是物体的边界。

灵封～·2025-01-28 06:05

OpenCV相关函数

dx：计算导数的x方向阶数，dx=1表示计算x方向的导

〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

03-19-多元函数-雅可比矩阵

文章目录课程地址1.雅可比矩阵的定义2.雅可比矩阵与线性变换2.1示例12.2示例22.3示例33.泰勒展开与雅可比矩阵4.总结示例"示例1"中的JFJ_FJF1.函数定义2.雅可比矩阵的定义3.逐项计算偏导数

草莓奶忻·2025-01-26 17:45

数学基础 -- 泰勒展开式

具体来说，对于一个在某点aaa处具有nnn阶导数的函数f(x)f(x)f(x)，其泰勒展开式为：f(x)=f(a)+f′(a)(x−a)+f′′(a)2!(x−a)2+f′′′(a)3!

sz66cm·2025-01-26 05:41

微积分公式大全

以下是一些常见的复杂公式和定理，涵盖了多变量微积分、无穷级数、积分变换、极限等方面：1.多变量微积分偏导数和梯度偏导数：∂∂xf(x,y,z)\frac{\partial}{\partialx}f(x,

.NET跨平台·2025-01-25 03:51

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验

张登杰踩·2025-01-24 18:10

AI需要的基础数学知识

2.微积分导数与偏导数：用于优化算法（如梯度下降）。链式法则：用于反向传播算法。积分：在概率和统计中有应用。3.概率与统计概率分布：如高斯分布、伯努利分布等。贝叶斯定

大囚长·2025-01-24 01:00

深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)

文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040

洪小帅·2025-01-23 12:28

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

具体来说，梯度是损失函数对每个参数的偏导数，表

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

静态路由与动态路由

以下是对两者的详细比较：一、定义与配置方式静态路由定义：静态路由是由网络管理员手动配置的固定路径，用于指导数据包从一个网络到另一个网络的传输。

黑石云·2025-01-20 23:53

凸优化学习

实际上，凸优化理论综合使用了线性代数和微积分的相关知识，比如方向导数，雅克比矩阵，海森矩阵，KKT条件等。

qiaoxinyu10623·2025-01-20 04:44

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息

好评笔记·2025-01-19 03:24

利用等价无穷小替换求极限（二）

2limx➡️0（（1-cosx）/x^2）分析：当x➡️0时，cosx➡️1，故此极限其实满足0/0的形式故第一感觉可以用洛必达法则求解，分子求一次导=sinx，分母求一次导=2x分子、分母求2次导数分别

肇事小姐·2024-09-16 05:40

弦截法-C++【可直接复制粘贴/欢迎评论点赞】

在牛顿迭代法中，每一步迭代都需要计算函数的导数，这在函数形式复杂或导数不易求解时变得尤为困难。而弦截法则利用函数值的差商来近似导数的倒数，从而简化了计算过程。

月白风清江有声·2024-09-15 00:38

是什么在阻挠建筑行业的数字化进程?

现阶段建筑行业数字化是趋势，国家政策上也在大力倡导数字化。这么多年过去了，为什么我们还在工程应用当中，还停留在一些初级阶段？

数字搬运家·2024-09-13 16:24

数学运用 -- 泰勒展开与勒让德展开差异分析

这种级数基于函数在该点的各阶导数。公式：设f(x)f(x)f(x)是在某点aaa处具有无穷导数的函数，则它在aaa点处的泰勒展开式为：f(x)=f(a)+f′(a)(x−a)+f′′(a)2!

sz66cm·2024-09-12 00:21

opencv 梯度幅值_基于OpenCV的图像梯度与边缘检测！

严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。

莫仝汉·2024-09-11 10:15

C语言深入了解指针一(14)

如前篇末尾总结所说，这是你们马上要下大功夫的地方但是，就像我们上初中的时候，有人说函数难；我们上高中的时候，有人说导数、圆锥难；上大学的时候，有人说微积分难，事实上，别被吓到了，先勇敢尝试，迈过去了也就那么回事

tan180°·2024-09-11 06:45

Python求解微分方程

一、引言微分方程表示未知函数、未知函数的导数与自变量之间的关系的方程，叫做微分方程。

@星辰大海@·2024-09-09 22:27

Matlab初等数学与线性代数

初等数学算术运算基本算术加法+添加数字，追加字符串sum数组元素总和cumsum累积和movsum移动总和A=1:5;B=cumsum(A)B=1×51361015减法-减法diff差分和近似导数乘法.

崔渭阳·2024-09-08 19:19

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

导数优缺点：优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

python读取千万级数据库数据类型_解决python读取几千万行的大表内存问题

Python导数据的时候，需要在一个大表上读取很大的结果集。

weixin_39632212·2024-09-07 15:03

大学半年，带给我了什么

在寒假的尾巴被安排给亲戚的小孩补课，陪那孩子做作业外加辅导数学，不免回忆起自己的初高中生活。其实高中刚毕业半年，但觉得仿佛横跨了一光年距离。回头看看这大学半年，应该给它一个说法。

小命_1437·2024-09-07 12:01

openCV【实践系列】2——OpenCV方向梯度直方图

图像的梯度（x和y导数）是有用的，因为在边缘和角落

一只长尾巴·2024-09-05 09:31

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

【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

高中数学（从函数极限到积分）

数学分析极限与导数1.数列和函数极限数列极限定义。设{xn}为一个数列，若∃a为常数，对于∀ε>0，总有∃N∈N*，使得当n>N时，不等式|xn-a|n}的极限（数列收敛于a）。

小杨洲·2024-09-03 07:24

图像处理 -- 图像清晰度测量方法

图像清晰度测量方法拉普拉斯算子（LaplacianOperator）拉普拉斯算子是一种二阶导数算子，用于检测图像的边缘。清晰的图像通常具有更多且更明显的边缘。

sz66cm·2024-09-03 04:27

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

原因：激活函数的导数很小，如Sigmoid或Tanh函数在输入值非常大或非常小的时候导数接近零。权重初始化不当，导致梯度在网络中的传播过

Ven%·2024-08-31 23:31

PAT1010 一元多项式求导

设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn−1。）输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。

Nemeorum·2024-08-30 18:50

mongodb 数据导出

后台找我导数据以此记录在mongodbbin目录下执行.

Jarivs8023·2024-08-30 09:18

Halcon经典的边缘检测算子

它是一阶导数的边缘检测算子，使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个

看海听风心情棒·2024-08-29 09:12

【机器学习】梯度下降算法

目标函数求目标函数的导数和梯度值沿着梯度方向的反方向更新参数重复直到满足条件以线性回归为例，通过找均方差损失函数最小值，得到最优的权重

de-feedback·2024-08-27 18:50

圆锥曲线切线与切点弦方程相关问题研究——以15-21年高考题为例

数学流·2024-08-24 14:03

一元函数泰勒展开

若函数f(x)在包含x0x_0x0的某个开区间(a,b)上具有(n+1)阶导数，那么对于任意x∈(a,b)x\in(a,b)x∈(a,b)，有:f(x)≈f(x0)0!+f′(x0)1!

车前猛跑·2024-08-24 00:48

python实现梯度下降优化算法

首先，我们需要计算f(x)的梯度（导数），即f′(x)

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

集团资金管控分析报表怎么做？

当企业管理者掌握了集团整体资金情况后，又想随时分析了解集团旗下任意一家子公司的资金状况时，想必很多财务人在用EXCEL勤勤恳恳地做着导数据-拼接-汇总等繁琐的数据整合工作，数据整理好后再继续对资金数据进行多维度的分析

0d40d9b5ca84·2024-08-23 09:02

MPLS -MPLS LDP-MPLS VPN-MPLS

LS：标签交换，根据标签指导数据包的转发。一、应用场景1、早期的网络中，用于提高转发效率。2、MPLS-VPN。3、MPLS-TE。4、解决BGP路由黑洞。

皆过客，揽星河·2024-08-21 18:18

PaperWeekly

Trainer是一个用于指导数据流向模型并计算S

sapienst·2024-03-28 19:53

深度学习如何入门？

•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计

科学的N次方·2024-03-26 16:36

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