激活函数求导第13页

Softmax与交叉熵：理解神经网络中的重要组成部分

第一部分：Softmax函数一、概念与定义Softmax函数是一种常用的激活函数，用于将神经网络的输出转化为概率分布。给定一个具有n个类别的样本，So

非著名程序员阿强·2023-12-02 19:28

matlab——diff函数

diff函数式用于求导数和差分的.无论是求导数还是差分,其原理是一样的.这里简单介绍下其用法：对连续求导diff(X)，求函数X的一阶导数；diff(X，n)，求函数X的n阶导(n是具体整数)；diff

learn81·2023-12-02 15:37

激活函数——Relu,Swish

形式如下:relu公式-----steppedsigmoid-------softplusfunction-------Relfunction其中--------sigmoid下面解释上述公式中的softplus,NoisyReLU.softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑,同ReLU一样是单边抑制,有宽广的接受域(0,+inf),但是由于指数运算,对数运算计算量大的原因,而不太被人使用

乔大叶_803e·2023-12-02 14:51

一种excel多线程并发写sheet的方案

一、背景有一次项目的需求要求导出excel，并且将不同的数据分别写到不同的sheet中。二、方案概述首先一开始使用easyexcel去导出excel，结果发现导出时间需要3秒左右。

喵喵队摆大烂·2023-12-02 07:22

深度学习——激活函数汇总

深度学习——激活函数汇总一、ReLU一、ReLU参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/428448728

William.csj·2023-12-01 20:03

数值分析总结

线性方法反复迭代比较牛顿插值,假设高阶差商为0,差商算是不微的微分样条插值:构建方程组,待定系数求解拟合把待拟合函数拆成多个函数的线性组合对线性系数求偏导,零偏导等于0拟合问题简化:构建正交基化简方程组数值微分插值,求导数值积分牛顿

好学的学渣·2023-12-01 18:03

数值微分和数值积分

数值微分和数组积分都有用函数值近似拟合的形式,它们可以表述成xix_ixi的数组微分(积分)=∑akf(xk)=\suma_kf(x_k)=∑akf(xk)数值微分先插值,再对插值函数求导三个点的一二阶导是

好学的学渣·2023-12-01 18:56

深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络

Mr.D学长·2023-12-01 18:54

[Microsoft/AI-System]微软AI系统 Lecture3+Lab3

2021-07-13地址：microsoft/AI-SystemLecture3：ComputationframeworksforDNN主要讲了Tensor概念2.DAG图3.反向传播和自动求导图执行和调度

sagfugetabf·2023-12-01 16:09

机器学习——逻辑回归

回归问题：例如线性回归，用于拟合方程，预测趋势、曲线走势等分类问题：例如男女分类，猫狗大战等，用于解决类别区分问题sigmoid函数这里介绍一个特殊的函数，在深度学习中也称为激活函数，而在机器学习，或者说这篇博文中

SF-FCZ·2023-12-01 15:17

day1-多层感知机

内容包括:MLP简介与普通感知机的区别2.为什么需要多层感知机激活函数1.不同激活函数介绍relusigmoidtanh区别MLP简介与普通感知机区别加入了一个或多个隐藏层，并引入激活函数多层可以拟合更复杂的线性函数

wamgz·2023-12-01 12:48

数学分析理论基础16：求导法则

求导法则导数的四则运算定理：若函数u(x),v(x)在点可导,则函数在也可导,且证明：定理：若函数u(x),v(x)在点可导,则函数在点也可导,且证明：注：利用数学归纳法可推广到任意有限个函数乘积例：推论

溺于恐·2023-12-01 08:43

pytorch中的激活函数详解

1激活函数介绍1.1什么是激活函数激活函数是神经网络中引入的非线性函数，用于捕获数据中的复杂关系。

智慧医疗探索者·2023-11-30 23:32

深度学习框架：（1）PyTorch，（2）TensorFlow 和keras

2、包含自动求导系统的的深度神经网络。二.什么是TensorFlow？（1）

随心就好@·2023-11-30 15:50

一小时快速入门Pytorch

details/89890330前辈们总结的很到位了，我就只给个大概的目录吧1.Pytorch是什么1.1张量（Tensor）1.1.1声明和定义1.1.2操作1.2和Numpy数组的转换2.Autograd自动求导

EVANNEA·2023-11-30 11:36

入门 PyTorch

学习PyTorch基础知识：可以从官方文档中的入门教程开始学习，了解、自动求导（Autograd）、模型定义、数据加载等基本概念和用法。

小帆别吃糖·2023-11-30 11:28

LM算法

根据求导数的方法，可分为2大类。第一类，若f具有解析函数形式，知道x后求导数速度快。第二类，使用数值差分来求导数。根据使用模型不同，分为非约束最优化、约束最优化、最小

xyz599·2023-11-30 04:13

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是hthetax这个回归函数,可以看到结果这个逻辑回归函数我们之前就知道了,对吧,然后我们再来看他的导数,我们对他来求导

脑瓜凉·2023-11-30 02:58

PAT--简单模拟刷题

B1018锤子剪刀布20分A1042ShufflingMachine20分—①A1046ShortestDistance20分—①A1065A+BandC(64bit)(20分)—①B1010一元多项式求导

Prime's Blog·2023-11-29 22:20

深度学习毕设项目深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2

DanCheng-studio·2023-11-29 20:41

python与机器学习1，机器学习的一些基础知识概述(完善ing)

人工智能、机器学习、深度学习、神经网络之间的关系：1.2人工智能的发展2ML机器学习的分类：SL,USL,RL2.1机器学习的分类2.2具体的应用举例2.3数据分类3关于阈值θ和偏移量b的由来4不同的激活函数

奔跑的犀牛先生·2023-11-29 11:57

2023-简单点-机器学习中常用的特殊函数，激活函数[sigmoid tanh ]

机器学习中的特殊函数Sigmoidsoftplus函数tanhReLu(x)Leaky-ReluELUSiLu/SwishMish伽玛函数beta函数RefSigmoid值域:【0,1】定义域：【负无穷,正无穷】特殊点记忆：经过[0,0.5]关键点[0,0.5]处的导数是0.025相关导数：softplus函数值域:(0,无穷大】定义域：【负无穷,正无穷】特殊点记忆：经过[0,1]关键点[0,1]

简单点好不好的仓库·2023-11-29 09:31

2023-简单点-机器学习中矩阵向量求导

机器学习中矩阵向量求导的概念是什么？在机器学习中，矩阵向量求导的概念主要涉及对函数中的矩阵或向量参数进行求导运算。这种求导运算可以帮助我们了解函数值随参数的变化情况，进而应用于优化算法中。

简单点好不好的仓库·2023-11-29 07:30

吃瓜-TASK04 神经网络/1

它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物种所作出的交互反应M-P神经元模型：每个神经元收到nn个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接传递，神经元接收到的总输入值与该神经元阈值进行比较，然后通过激活函数处理

f9e1e1f76d8b·2023-11-29 06:50

深度学习之BP神经网络

1.说明现在使用深度学习算法都以调库为主，但在使用库之前，先用python写一个最基本的神经网络的程序，也非常必要，它让我们对一些关键参数：学习率，批尺寸，激活函数，代价函数的功能和用法有一个直观的了解

暗光anguang·2023-11-29 05:13

缓存雪崩导致的危害和解决办法

1.Redis数据失效导致的雪崩因为缓存失效，从而导致大量请求导向数据库。

右耳菌·2023-11-29 04:59

一睹为快，自动梯度求导

一睹为快，自动梯度求导笔者不想过多的谈TF有什么用，只是提供一个入门TF的教程本节目录自动梯度求导自动梯度求导自动梯度求导可以说是所有的深度学习框架所必须的工具，无论是TF,Torch等。

焜俞·2023-11-29 02:13

深度学习基础概念

激活函数（ActivationFunction）：学习常见的激活函数，如Sigmoid、ReLU等，以及它们在神经网络中的作用。

yuer629·2023-11-29 00:01

深度学习激活函数总结（sigmoid，tanh，ReLU，Leaky ReLU，EReLU，PReLU，Softmax，Swish，Maxout，Softplus）

摘要本文总结了深度学习领域最常见的10中激活函数（sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、ELU、PReLU、Softmax、Swith、Maxout、Softplus）及其优缺点。

雪的期许·2023-11-29 00:30

深度学习笔记

中数据集的使用Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用gpu训练模型验证自动求导线性神经网络线性回归基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现

czyxw·2023-11-28 23:21

[常微分方程的数值解法系列二] 欧拉法

欧拉法简介几何意义证明泰勒展开近似求导近似积分近似几种欧拉方式向前欧拉公式向后欧拉公式梯形公式中点公式截断误差求解过程向前欧拉公式例子向前欧拉公式在惯性导航以及VIO等实际问题中利用IMU求解位姿需要对

无比机智的永哥·2023-11-28 22:03

不同激活函数与对应的初始化方法

1.ReLu.当使用ReLu激活函数时，需要使用正态分布的初始化方法，给参数加一点噪声，来打破完全对称并且避免0梯度。有时还需要给偏置附上一些小的非0值来避免deadneuron，比如0.1。

zZ_efa3·2023-11-28 19:11

自己动手实现一个深度学习算法——八、深度学习

•激活函数是ReLU。•全连接层的后面使用Drop

千里之行起于足下·2023-11-28 19:13

Blender 连续 5 天遭受大规模 DDoS 攻击

Blender发布公告指出，在2023年11月18日至23日期间，blender.org网站遭受了持续的分布式拒绝服务（DDoS）攻击，攻击者通过不断发送请求导致服务器超载，使网站运营严重中断。

Lorin 洛林·2023-11-28 15:08

编程题实训-链表应用

第1关：基于链表的两个一元多项式的基本运算任务描述本关任务：给定两个一元多项式A(x)与B(x)，利用链表表示A(x)与B(x)，实现A(x)与B(x)的加法、减法、乘法和求导运算。

A郑郑郑郑郑·2023-11-28 12:06

随笔记录3 一次偶然的ajax请求导致status为canceled的原因

为什么status=canceled,是由于在提交时，formaction与绑定于button上的click事件会同时触发。formaction将表单内容以serach的形式追加至当前url上，url变更后会导致页面重新加载，而这正是导致post请求在执行后就被终止的原因。总结：1.在URL变更后，会对当前正在执行的ajax进求进行中止操作。中止后该请求的状态码将为canceled2.在使用到aj

qiaohj·2023-11-28 07:13

微服务中的商业智能：提高性能

对敏捷和DevOps实践的需求导致了微服务的流行。如今，Uber、Airbnb、Netflix等优秀企业都使用微服务来解决他们的业务问题。

vvoennvv·2023-11-28 07:25

Day-07

常用注解基本使用（1）导入依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-cache然后根据需求导入需要的Cache技术

过尽漉雪千山·2023-11-28 02:57

总结一下sigmoid函数

在二分类0，1任务中，经过卷积、正则化、激活函数ReLU等操作之后，假如生成了一个(B,1,1,1)的张量,每个值在（无穷小，无穷大）之间，经过sigmoid函

weixin_44194001·2023-11-28 00:48

计算机视觉面试题-03

1、简单介绍一下sigmoid，relu，softplus，tanh，RBF及其应用场景这里简单介绍几个激活函数及其应用场景：Sigmoid函数（Logistic函数）：公式：sigma(x)=11+e

普通研究者·2023-11-27 20:26

FGSM攻击机器学习模型

FGSM技术对抗攻击技术，因为网络的深层，很少的改变就有可能改变网络中激活函数的方向，进而直接大量改变输出。因此，从模型中得到特殊的输入X就能让模型产生严重的误判，这种就是神经网络攻击技术。

Hαlcyon·2023-11-27 19:03

技巧：xe^x求积分

从上往下依次求导图片发自App很有趣的性质即便是求1000次，2018次都可以轻松做到在微分方程中也是很好用的

Obj_Arr·2023-11-27 13:38

人工智能理论

1.3人工智能与图灵机的关系1.4人工智能的基本解决方案1.5反向传播算法的推导1.6神经网络的可解释性的定义1.7梯度消失和梯度爆炸1.7.1解决方案——梯度截断和固定梯度1.8激活函数1.9梯度下降的步进问题

BoilingHotPot·2023-11-27 11:41

2020-04-01

双阈值激活函数。image.png初始化-样本/期望值-计算-增量更新。感知机是双极函数。感知器是没有增益时候停止计算。现在是满足精度时候停止。[图片上传失败...

bokli_dw·2023-11-27 02:57

高等数学:微分方程

含任意常数和阶数相等（可以表示任意方程）把复杂的常数的项用一个简单字母替代可分离变量：如果方程可以整理成这种形式g（y）dy=f（x）dxy'=dy/dx，就为可分离变量此时对两边同时求积分就是对两边求导的逆过来齐次方程

社交达人波奇酱·2023-11-26 21:55

torch.nn.batchnorm1d，torch.nn.batchnorm2d，torch.nn.LayerNorm解释：

BatchNorm主要是为了让输入在激活函数的敏感区。所以BatchNorm层要加在激活函数前面。

李飞飞，·2023-11-26 15:38

第四十六周周报

StyleGAN3，将ViTGAN第一个TransformerBlock的输入从仿射变换A变为傅里叶特征二、位置编码ViTGAN的位置编码采用的是绝对位置编码，即每个位置编码都是补丁位置的线性投影，然后接一个正弦激活函数

童、一·2023-11-26 14:59

[CV]一些关于计算机视觉面试题的整理

在训练的时候，非线性映射后，特征数据会逐渐向激活函数的输出区间的上下两端靠近，此时BN就是对这些逐渐向饱和区冲过去的数据拉回来。拉回到均值为

棉毛裤穿吗·2023-11-26 13:44

caffe详解之优化算法

常见优化算法总结前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。

AI异构·2023-11-26 13:29

那些“好校长”

能够接触不同的校长，在同样的体制之下，同样的区域管理体系中，同样的评价要求导向，他们管理的学校却呈现出丰富多元的样态。

eggplant·2023-11-26 13:09

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