激活函数求导第12页

「Python海龟画图」利用海龟画笔绘制正方形

夜晚回家·2023-12-16 13:01

线性回归，softmax回归，多层感知机，激活函数的基本概念

线性回归线性回归是一种单层神经网络。线性回归方法的四个关键式子：线性模型的预测公式：y^=Xw+b\hat{y}=Xw+by^=Xw+b这个公式表示向量y^\hat{y}y^（预测值）是矩阵XXX（特征）和向量www（权重）的乘积加上偏置项bbb。这里，X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d，其中nnn是样本数量，ddd是特征数量。每个样本的平方误差损失：l(i)(w,b)=12

hadiii·2023-12-16 11:50

前（反）向传播，梯度消失和爆炸，batch normalization

前（反）向传播在前向传播过程中，每一层神经元都会接收到前一层神经元的输出作为输入，并通过激活函数进行处理，然后将结果传递给下一层神经元。

hadiii·2023-12-16 11:50

邱锡鹏神经网络与深度学习课程【二】——绪论3和机器学习概述1

神经网络生物的神经网络：主要是由生物神经元构成先了解生物神经网络如何学习人工神经元输入通过加权进入激活函数，激活函数早期为饱和函数需要连续人工神经网络的搭建激活规则指就是输入输出之间非线性的函数学习算法一般为

桐原因·2023-12-16 08:23

为什么 GAN 不好训练

先看GAN的损失：当生成器固定时，堆D(x)求导，推理得到（加号右边先对log求导，再对负项求导）然后在面对最优Discriminator时，Generator的优化目标就变成了：上式可以变成：也就是说

木水_·2023-12-16 08:39

CNN中各个卷积层的设置详细讲解

我将从以下几个方面来进行解说：1.卷积神经网络的结构2.卷积神经网络的计算3.以AlexNet为例进行详细讲解4.常见的两个卷积层设置的问题1.卷积神经网络的结构卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数

顾子豪·2023-12-16 08:12

Vue中前端如何动态的修改某个DOM元素鼠标移入移出时的背景图片

1、需求导入在某个需求下，需要鼠标移入时是A背景图，移出时是B背景图。

听书先生·2023-12-16 05:42

go-zero目录结构和说明

code-of-conduct.md行为准则├──CONTRIBUTING.md贡献指南├──core框架的核心组件│├──bloom布隆过滤器，用于检测一个元素是否在一个集合中│├──breaker熔断器，用于防止过多的请求导致系统崩溃

一见·2023-12-16 01:33

大创项目推荐卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4

laafeer·2023-12-15 22:36

深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]：ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数

汀、人工智能·2023-12-15 22:07

斯坦福机器学习 Lecture12 （反向传播算法详细推导过程，如何提高神经网络性能（主要是激活函数的选择，还有输入数据归一化，权重矩阵初始化方法，小批次梯度下降法，动量算法））

我们的目的就是更新权重矩阵利用部分公式，如下：计算之后，lossfunction针对w3矩阵的导数如下：如何提高神经网络性能通常使用简单的神经网络并不会得到好结果，我们需要提升它1.选用合适的激活函数（

shimly123456·2023-12-15 22:36

激活函数数学详解以及应用场景解释

文章目录激活函数1.Sigmoid激活函数例子及推导过程代码2.ReLU激活函数例子及推导过程3.Tanh激活函数例子及推导过程代码4.Softmax激活函数例子及推导过程代码CNN中的卷积层工作原理卷积计算过程卷积后的输出及

h52013141·2023-12-15 22:29

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V3模型算法详解

模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V3模型算法详解前言MobleNet_V3讲解SE模块(SqueezeExcitation)重新设计激活函数反向残差结构

牙牙要健康·2023-12-15 20:43

子类继承 nn.Sequential 和继承 nn.Module 的异同点

都可以用于构建神经网络模型，但它们在使用方式和设计理念上有一些区别下面是它们的异同点：同：都可以用于定义神经网络模型，并通过重写forward()方法来定义模型的前向传播过程都是PyTorch中的模型类，可以利用自动求导机制进行反向传播和梯度更新异

Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:25

什么是神经网络的非线性

最近在写《计算机视觉入门与调优》（右键，在新窗口中打开链接）的小册，其中一部分说到激活函数的时候，谈到了神经网络的非线性问题。

董董灿是个攻城狮·2023-12-15 17:17

算法……到底是干啥的？（摘自牛客网）

平常就是看论文技术分享接项目给方案跑模型部署到终端清洗数据打比赛写论文写专利面试一般问对应岗位方向前沿的算法paper2.面试问项目问论文，问深度学习和机器学习相关八股，比如transfomer、Bert、gpt、过拟合欠拟合、数据不平衡、梯度消失梯度爆炸、损失函数激活函数啥的

芒果香菠菠·2023-12-15 17:36

《从GLM-130B到ChatGLM：大模型预训练与微调》笔记

增强大模型的逻辑推理能力第二部分GLM和LLaMA中采用RoPE旋转式编码BF16牺牲了数据精度（表示由10位降到7位），但扩大了数据的表示范围（有研究表明数据表示范围比精度更重要）LLaMA采用BF16训练的大部分内存占用为激活函数有个参数服务器

佛系调参·2023-12-15 13:01

阶段五：深度学习和人工智能(学习神经网络和深度学习的基本概念)

每个神经元接收输入信号，通过激活函数进行非线性转换，然后将输出传递给其他神经元。神经网络的主要特点是能够学习和优化自身的权重和偏置，以更好地完成特定的任务。

哈嗨哈·2023-12-15 04:14

PyTorch 模型训练性能大揭秘：从基础到高级技巧一网打尽！

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络，同时它也是大模型开发的首选工具。

Python算法实战·2023-12-15 02:58

OpenCV|图像特征-harris角点检测

cv2.cornerHarris()img:数据类型为float32的输入图像blockSize：角点检测中指定区域的大小ksize：sobel求导中使用的窗口大小k：取值参数为[0.04,0.06]chessboard.jpgimportcv2importnumpyasnpimg

squirrel快乐敲码·2023-12-14 21:58

深度学习基础回顾

深度学习基础浅层网络VS深层网络深度学习常用的激活函数Sigmoid函数ReLU函数Softplus函数tanh函数归纳偏置CNN适用数据归纳偏置RNN适用数据归纳偏置浅层网络VS深层网络浅层神经网络参数过多

一根老麻花·2023-12-14 19:48

深度学习——第3章 Python程序设计语言（3.8 深度学习框架PyTorch）

3.8深度学习框架PyTorch目录1.PyTorch简介2.PyTorch的安装3.PyTorch相关资源4.张量5.自动求导6.并行计算简介7.AI硬件加速设备PyTorch简介PyTorch是由MetaAI

曲入冥·2023-12-14 16:51

【OpenCV】边缘检测：梯度，sobel算子的理解

在这一讲中我们来学习一下opencv中最基本的边缘检测的知识，首先我们来介绍一下图像梯度1.图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导：图像梯度:梯度算子Gradientoperators

zxl6646761·2023-12-06 20:19

Graph Attention Networks(GATs)

文章目录前言一、GATs原理1、线性变换2、激活函数3、Softmax归一化4、多层注意力5、改进注意力层二、Cora分类数据集1、导入数据库2、GATs类3、训练GATv

Authony.·2023-12-06 18:49

Yolov4 学习笔记

Yolov4学习笔记损失函数之前损失函数存在的问题GIOUDIOUCIOUBOSSPPnetCSPnetSAMPAN层mish激活函数损失函数666666之前损失函数存在的问题之前公式为1-IOUIOU

魏郴·2023-12-06 10:24

深度学习TensorFlow2基础知识学习前半部分

目录测试TensorFlow是否支持GPU：自动求导：数据预处理之统一数组维度定义变量和常量训练模型的时候设备变量的设置生成随机数据交叉熵损失CE和均方误差函数MSE全连接Dense层维度变换reshape

编程被我拿捏住了·2023-12-06 07:15

TORCH02-02:Torch常见机器学习函数

Torch的核心是求导，求导依赖运算函数的定义，函数运算在Torch中也是重点之一，有的函数使用Function接口规范，会提升求导的效率；本主题主要梳理Torch与机器学习有关的函数运算； 1.Tensor

杨强AT南京·2023-12-06 03:20

【深度学习笔记】07 多层感知机

07多层感知机多层感知机在网络中加入隐藏层从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数多层感知机的从零开始实现初始化模型参数激活函数模型损失函数训练多层感知机的简洁实现模型多层感知机在网络中加入隐藏层我们可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制

LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:49

模型训练出现NaN的原因以及解决方法

数值不稳定的激活函数：某

码农研究僧·2023-12-05 22:31

【PyTorch】多层感知机

文章目录1.模型与代码实现1.1.模型1.1.1.背景1.1.2.多层感知机1.1.3.激活函数1.2.代码实现1.2.1.完整代码1.2.2.输出结果2.Q&A1.模型与代码实现1.1.模型1.1.1

盛世隐者·2023-12-05 14:12

nn.Sequential

它允许您将多个神经网络层（例如卷积层、池化层、激活函数等）按顺序组合在一起。使用nn.Sequential可以轻松地构建复杂的神经网络结构，而无需手动连接各个层。

湫兮之风·2023-12-05 13:39

Batch Normalization

随着网络的深度增加，每层特征值分布会逐渐的向激活函数的输出区间的上下

无妄无望·2023-12-05 09:43

Course2-Week2-神经网络的训练方法

Course2-Week2-神经网络的训练方法文章目录Course2-Week2-神经网络的训练方法1.神经网络的编译和训练1.1TensorFlow实现1.2损失函数和代价函数的数学公式2.其他的激活函数

虎慕·2023-12-05 09:01

卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处呢？

一、来源：[1312.4400]NetworkInNetwork（如果1×1卷积核接在普通的卷积层后面，配合激活函数，即可实现networkinnetwork的结构）二、应用：GoogleNet中的Inception

Angelina_Jolie·2023-12-05 07:37

风雨考研路（第二十二天）

一个函数的任意两个原函数之间相差常熟3：F（x）为f（x）的一个原函数，则F（x）+C（C为任意常数）为f（x）的一切原函数～F（x）+C—为f（x）的不定积分（所有原函数）记|f（x）dx=F（x）+C*先求导再积分和先积分

简学长·2023-12-05 06:31

卷积神经网络入门

其基本结构如图2-1所示，大致包括：卷积层，激活函数，池化层，全连接层，输出层。

半截詩·2023-12-05 01:23

二阶线性微分算子

求导算子:，相当于二阶线性微分算子符号：性质：设函数y=y(x),,,二阶可导，C、C1,C2为常数，则有叠加原理设函数,都是L[y]的解，C1,C2是常数，则c1y1+c2y2，也是L[y]的解函数线性相关和线性无关的定义二阶非齐次线性微分方程通解的结构定理定理

Richard888888888·2023-12-04 19:46

二阶常系数非齐次线性方程

是一个待定多项式求的一阶导数(求导：一项不变，二项求导+二项不变，一项求导)求的二阶导数将其代入方程一不可能是零公式(2)第一种情况：即不是特征方程的根这时是n次多项式设所以第二种情况，但，即是特征方程的单根

Richard888888888·2023-12-04 19:46

拉普拉斯变换的性质

（一次求导）（二次求导）（n次求导）(2).（t乘f(t)函数的拉普拉斯变换等于拉普拉斯

Richard888888888·2023-12-04 19:16

Linux系统配置深度学习环境之cudnn安装

cuDNN提供了一系列优化的基本算法和函数，包括卷积、池化、规范化、激活函数等，以及针对深度学习任务的高级功能，如循环神经网络（RNN）的支持。

番茄小能手·2023-12-04 08:51

感知器（Perceptron）详解以及实现

感知器的核心概念感知器模型基于将输入特征加权求和，然后应用激活函数来决定输出类别。1.输入和权重输入：x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx1,x2,...,xn是特征向量。

h52013141·2023-12-04 08:38

计算机视觉（OpenCV+TensorFlow）

计算机视觉的两大挑战4.计算机视觉的8大任务图像分类目标检测语义分割实例分割视频分类人体关键点检测场景文字识别目标追踪5.OpenCV在计算机视觉中扮演的角色十三.神经网络1.引子2.神经元3.MP模型4.激活函数

Mayphyr·2023-12-04 05:44

图像边缘检测及霍夫变换

把图像变化比较剧烈的地方，找出来，求导。laplace有方向，与sobe一样霍夫变换：直线，圆霍夫线变换：先进行边缘检测，将得到

开心大爆炸·2023-12-04 03:19

CV baseline概览|AlexNet：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks基于深度卷积神经网络的图像分类

文章目录CVbaseline重要性CNN发展历程演化路径AlexNet概览AlexNet全文翻译摘要1引言2数据集3网络结构3.1ReLU非线性激活函数3.2在多GPU上训练3.3局部响应标准化LRN3.4

源代码•宸·2023-12-04 01:26

深度学习记录--logistic回归损失函数向量化实现

以更少的代码量和更快的速度来实现程序正向传播的向量化对于,用向量化来实现，只需要就可以完成，其中,,ps.这里b只是一个常数，但是依然可以加在每个向量里(python的广播(Broadcasting))激活函数

蹲家宅宅·2023-12-03 20:09

神经网络（第三周）

一、简介1.1非线性激活函数1.1.1tanh激活函数使用一个神经网络时，需要决定在隐藏层上使用哪种激活函数，哪种用在输出层节点上。

叫小侯的小白程序员·2023-12-03 11:34

每天五分钟计算机视觉：AlexNet网络的结构特点

2、Alex使用了ReLu激活函数，使得模型收敛得更快，解决了sigmoid激活函数所存在的梯度弥散的问题。3、Alex使用了dropout层，这可以有效地防止过拟合的问题。4

幻风_huanfeng·2023-12-03 06:51

【动手学深度学习】(八)数值稳定和模型初始化

梯度爆炸的问题值超出阈值对于16位浮点数尤为严重对学习率敏感如果学习率太大->大参数值->更大的梯度如果学习率太小->训练无进展我们可能需要在训练过程中不断调整学习率5.梯度消失使用sigmoid作为激活函数

释怀°Believe·2023-12-03 04:50

逻辑回归与正则化逻辑回归、激活函数及其代价函数

逻辑回归、激活函数及其代价函数线性回归的可行性对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。

小小程序○·2023-12-02 22:33

前向与反向过程的全连接与链式求导法则

本文将介绍前向与反向过程的全连接与链式求导法则，以帮助读者更好地理解深度学习中的求导过程。一、全连接神经网络简介全连接是指每个神经元都与上一层的所有神经元相连。

非著名程序员阿强·2023-12-02 19:28

推荐频道

激活函数求导