激活函数求导第10页

深度学习 | 常见问题及对策（过拟合、欠拟合、正则化）

（Cybenko,1989）——必须包含至少一种有挤压性质的激活函数。

西皮呦·2023-12-28 22:36

掌握激活函数（一）：深度学习的成功之源

文章目录引言基本概念常用激活函数举例Sigmoid激活函数公式Sigmoid函数的数学特性示例基于NumPy和PyTorch实现Sigmoid函数将Sigmoid函数应用于二分类任务Sigmoid激活函数的局限性举例

高斯小哥·2023-12-28 22:05

2021-08-11十四讲第四章——李群李代数

本章主要围绕以下几个问题展开:1、什么是李群和李代数2、李群和李代数的关系3、怎么对李代数进行求导接下来我们分别对这几个主题作阐述。

重量级战列舰·2023-12-28 18:49

CNN Explainer----卷积神经网络可视化可解释工具

可以使用上传的图像，可视化的看卷积、激活函数的计算过程和输出结果形成的过程。示例如选择张杯子的图像作为输入。彩色图像一开始为3通道，即3个特征图，R、G、B。

木彳·2023-12-28 18:29

Java操作Excel文件的写入（文件中含有多张工作表）

由于需要作出不同统计的操作，但是却要求导出成一个Excel文档，而不是多个文档。而在网上形形色色的资料中，似乎还没有找到一个Excel文

MTKunlun·2023-12-28 18:59

卷积神经网络反向传播

误差的计算softmax经过softmax处理后所有输出节点概率和为1损失（激活函数）多分类问题：输出只可能归于某一个类别，不可能同时归于多个类别。

pythonSuperman·2023-12-28 17:43

激活函数：神经网络的生命之花

激活函数：神经网络的生命之花大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

虫小宝·2023-12-28 12:06

【AI】人工智能爆发推进器之卷积神经网络

目录一、什么是卷积神经网络1.卷积层（ConvolutionalLayer）2.激活函数（ActivationFunction）3.池化层（PoolingLayer）4.全连接层（FullyConnectedLayer

giszz·2023-12-28 06:00

大语言模型激活函数绘图

使用torch中的激活函数，绘制多个激活函数多一个图中对比展示引入依赖importtorchfromtorch.nnimportfunctionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams

qq_42693848·2023-12-28 01:49

BP算法与淋浴器的温度调节

BP算法的原理如下：前向传播（ForwardPropagation）：从输入层开始，将输入信号通过每一层的权重和激活函数进行计算，得到网络的输出结果。计算损失（LossC

人工智能教学实践·2023-12-27 19:37

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-Ch00 - 数学知识基础

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-Ch00-数学知识基础1.Ch0-1矩阵的导数运算1.1标量向量方程对向量求导，分母布局，分子布局1.1.1标量方程对向量的导数1.1.2

LiongLoure·2023-12-27 14:12

深度学习入门python考试速成：神经网络之前向传播

矩阵乘法神经网络的内积即用数学式表示使用矩阵的乘法运算其它层计算类似，图如下输出层所用的激活函数，要根据求解问题的性质决定。

北辰Charih·2023-12-27 13:44

pytorch中池化函数详解

池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域（一般为

智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

详解Keras3.0 Layer API: Activation functions(激活函数)

1、常用激活函数ReLU：ReLU函数是一种常见的激活函数，其计算公式为f(x)=max(0,x)。当输入值小于0时，输出值为0；当输入值大于等于0时，输出值等于输入值。

缘起性空、·2023-12-26 12:28

视觉SLAM14讲——李群与李代数

在SLAM中相机的位姿是不确定的，需要我们进行优化，常用的优化方法便是求导，但是旋转矩阵由于自身的特殊性(行列式为1的正交矩阵)，使我们无法直接对旋转矩阵进行求导优化，所以引入了李群与李代数来简化求解方式

Bumblebee972·2023-12-25 21:19

视觉SLAM十四讲第4讲李群与李代数

mathfrak{so}(3)so(3)李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)二、指数和对数映射SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型

YWL0720·2023-12-25 21:49

【视觉SLAM十四讲】李群与李代数

欢迎交流本讲内容概要李群与李代数的概念，SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方法李代数上的求导方式和意义使用Sophus对李代数进行运算李群和李代数基础旋转矩阵自身带有约束

Louis1874·2023-12-25 21:48

＜视觉SLAM十四讲＞ch4 李群和李代数

文章目录一、引入二、基础1、群2、李代数三、指数与对数映射1、SO(3)指数映射2、SO(3),SE(3),so(3),se(3)的对应关系四、李代数求导和扰动模型1、李群乘法和李代数加法的基本认识2、

贝宝老师·2023-12-25 21:18

视觉slam十四讲ch4李群和李代数（包含实践部分）

1.3李代数的定义1.3.1李代数so31.3.2李代数se32.指数与对数映射2.1SO3上的指数映射2.1.1指数映射的性质：2.2SE3上的指数映射3.李群、李代数的定义与相互的转换关系4.李代数求导与扰动模型

shikaikaikaikai·2023-12-25 21:46

视觉SLAM十四讲-高翔第4讲李群和李代数

)so(3)1.4李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)2.指数和对数映射2.1SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射2.2SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射3.李代数求导与扰动模型

玛卡巴卡_qin·2023-12-25 21:44

动手学深度学习(五) 梯度消失、梯度爆炸

为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（ide

致Great·2023-12-25 20:17

【MIMO 从入门到精通】[P3]【Channel Estimation】

ProfessorandanIEEEFellow：Iain讲解一下MIMO（multipletransmitantennasandmultiplereceivers）里面的信道估计原理.如果对线性代数比较感兴趣可以看一下我之前的博客《矩阵求导术

明朝百晓生·2023-12-25 16:47

深度学习中的池化

池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域

智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

java中怎么对函数求导_面向对象编程 —— java实现函数求导

首先声明一点，本文主要介绍的是面向对象(OO)的思想，顺便谈下函数式编程，而不是教你如何准确地、科学地用java求出函数在一点的导数。一、引子defd(f):defcalc(x):dx=0.000001#表示无穷小的Δxreturn(f(x+dx)-f(x))/dx#计算斜率。注意，此处引用了外层作用域的变量freturncalc#此处用函数作为返回值(也就是函数f的导数)#计算二次函数f(x)=

山月抚过惊蛰·2023-12-25 08:04

深度学习中用来训练的train.py 探究学习（1）

定义模型：train.py会定义深度学习模型的结构，包括网络的层次结构、激活函数、损失函数等。设置训练参数：train.py会设置训练网络的一些参数，如训练的轮数、学习率、批量大小等。

无妄无望·2023-12-25 08:08

sklearn 逻辑回归Demo

g(θ^Tx)hθ(x)=g(θTx)，其中g(z)=1(1+e−z)g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z})}g(z)=(1+e−z)1,称为逻辑函数（Sigmoidfunction，又称为激活函数

小小程序○·2023-12-25 07:11

matlab显示函数表达式_从零开始的matlab学习笔记——（25）微分方程

matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，函数绘图，三维图像，拟合函数....更多内容尽在个人专栏：matlab学习之前我们学习过matlab的各种解方程的函数工具，这一节我们再来学习一种，（常

weixin_39636333·2023-12-25 06:49

MATLAB学习笔记（一）求解三阶微分方程

二、解题步骤（1）建立辅助变量h（t表示自变量），令，，，，；（2）根据等式阶数确定向量个数，将每阶的求导依次写出来，由（1）可知，，，；（3）在matlab中建立函数，fun=@(t,h)[h(2);

Kocurry·2023-12-25 06:16

矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质

就拿大佬的总结说明一下：矩阵求导结果，无非就是分子的转置、向量化，分母的转置、向量化，它们的各种组合而已。

这一wa是晚安·2023-12-25 05:44

考研数学笔记-概率论-参数估计与假设检验

参数估计与假设检验编辑于2021/12/2011:42李鹤年知识图整理：当前知识点所涉及的其他知识点：（1）求期望的时候要会看分布**（均匀分布，泊松分布，拉拉杂杂）**（2）求导数要会导数，偏导**（

噜啦啦噜啦啦噜啦噜啦嘞噜啦噜啦·2023-12-25 01:50

【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT

习题6-1P推导RNN反向传播算法BPTT.已知，z1---f激活函数--h1,h1--g激活函数--,y1是真实值。

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:08

百度校招面试

是什么两个数组，找出相同的数字，重复的只保留一个复杂度剑指offer原题（实现一个max栈）给定一个函数F1，调用一次返回1的概率为P，返回0的概率为1-P,设计一个F2，使得返回01的概率都为0.5四个激活函数

可乐两块冰·2023-12-23 21:58

全方位掌握卷积神经网络：理解原理 & 优化实践应用

计算机视觉CV的发展检测任务分类与检索超分辨率重构医学任务无人驾驶整体网络架构卷积层和激活函数（ReLU）的组合是网络的核心组成部分激活函数(ReLU）引入非线性，增强网络的表达能力。

数据与后端架构提升之路·2023-12-23 19:37

技术交底二维码的应用

打印出来现场粘贴，便于作业班组及施工人员随时扫码参照执行，后台自动保存数据、记录不会丢失，还可根据需求导出打印。2、组织与施工有关的人员培训、开会。

凡尔码课堂·2023-12-23 17:17

中创向心力：如何使职业教育与产业发展携手共进？

近年来，职业教育的发展为我国的人才输出作出了重大的贡献，但面对市场经济需求导向的改变，职业教育也应该结合国家有关职业教育方向的政策、现代市场经济需求的综合国情和人才需求转变的大方向做出相应的改变。

职场新贵·2023-12-23 10:11

大创项目推荐深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0

laafeer·2023-12-23 08:48

大创项目推荐深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8

laafeer·2023-12-23 08:12

【机器学习/深度学习】数学基础——矩阵求导

文章目录矩阵求导的实质分子布局和分母布局链式求导法则常用矩阵求导公式向量对向量求导标量对向量求导向量对标量求导矩阵求导的实质A矩阵对B矩阵求导，实质是矩阵A中的每个元素对矩阵B中的每个元素进行求导。

第五季度·2023-12-23 05:58

Deep Learning for Computer Vision with Python

ForminganImageFromChannels图像在python中的表示：NumPyarrayRGBvsGBR缩放和宽高比(aspectratio)数据输入从K-NN到参数学习优化方法和正则化优化方法正则化神经网络激活函数

Robin_Pi·2023-12-23 03:52

深度学习（Deep Learning）简介

多层神经网络模型神经网络有监督机器学习模型输入层隐藏层(黑盒)输出层概念:神经元NeuronA^(n+1)网络权重WeightsW^n偏移biasb^n激活函数:ReLUtanhSigmoid点击查看激活函数详情

草明·2023-12-22 20:10

常见激活函数

激活函数是神经网络中的一种非线性变换，它在神经元的输出上引入了非线性性质，使神经网络能够更好地学习和适应复杂的数据模式。

草明·2023-12-22 20:10

常见平滑函数

其一维形式为：Sigmoid函数常用于二分类问题的激活函数。ta

草明·2023-12-22 20:39

LSTM从入门到精通（形象的图解，详细的代码和注释，完美的数学推导过程）

先附上这篇文章的一个思维导图什么是RNN按照八股文来说：RNN实际上就是一个带有记忆的时间序列的预测模型RNN的细胞结构图如下：softmax激活函数只是我举的一个例子，实际上得到y也可以通过其他的激活函数得到其中

代码kobe·2023-12-22 19:58

激活函数\梯度下降\损失函数

一、激活函数激活函数是每一层神经网络之后用的非线性函数，因为神经网络本身是线型的，利用激活函数可以使之实现非线性。

阮恒·2023-12-22 18:49

可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！

所用到的两个矩阵求导公式参考于知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/273729929，里面有公式

你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:56

【SpringBoot篇】解决缓存击穿问题① — 基于互斥锁方式

文章目录什么是缓存击穿基于互斥锁解决问题思路️‍代码实现什么是缓存击穿缓存击穿是指在使用缓存系统时，对一个热点数据的高并发请求导致缓存失效，多个请求同时访问数据库，造成数据库压力过大，性能下降。

在下小吉.·2023-12-22 15:14

神经网络：激活函数层知识点

1.激活函数的作用，常用的激活函数有哪些激活函数的作用激活函数可以引入非线性因素，提升网络的学习表达能力。

是Dream呀·2023-12-22 11:28

pytorch-- 多维特征处理

目录接下来是我对于一些地方的理解，不正确希望大佬们指正1.全连接层的设置根据这个说法我增加了一层全连接层进行测试2.激活函数self.sigmiod=nn.Sigmoid()这是比较理论的原因，另一个原因是我觉得非常重要的

小户爱·2023-12-22 08:16

循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析（二）

出于简单的目的，我们以一个没有偏置参数的循环神经网络，其在隐藏层中的激活函数使用恒等函数（）。对于时间步，单个样本的输入及其标签分别为和。计算隐状态和输出的公式为其中，权重参数为，和。目标函数为：。

科学禅道·2023-12-22 07:58

HarmonyOS：Neural Network Runtime 对接 AI 推理框架开发指导

Add算子包含两个输入、一个参数和一个输出，其中的activation参数用于指定Add算子中激活函数的类型。图1Add单算子网络示意图

HarmonyOS开发者·2023-12-22 06:33

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