激活函数求导第14页

00- 深度学习之TensorFlow (综述2)

知识要点tf.keras.layers.Dense(32,activation="relu")#全连接层，输出最后一维维度为32，激活函数为relu，输出形状为(None,32,32).三TensorFlow

处女座_三月·2023-11-26 12:12

深度学习进阶 - 矩阵运算的维度和激活函数

Hi，你好。我是茶桁。咱们经过前一轮的学习，已经完成了一个小型的神经网络框架。但是这也只是个开始而已，在之后的课程中，针对深度学习我们需要进阶学习。我们要学到超参数，优化器，卷积神经网络等等。看起来，任务还是蛮重的。行吧，让我们开始。矩阵运算的维度首先，我们之前写了一份拓朴排序的代码。那我们是否了解在神经网络中拓朴排序的作用。我们前面讲过的内容大家可以回忆一下，拓朴排序在咱们的神经网络中的作用不是

茶桁·2023-11-26 12:40

机器学习之激活函数

激活函数目录激活函数一、为什么需要激活函数二、常见的激活函数1.Sigmoid2、tanh3、ReLU4、LeakyReLU5、ELU6、Maxout三、如何选择合适的激活函数一、为什么需要激活函数神经网络单个神经元的基本结构由线性输出

刘不饱·2023-11-26 09:00

深度学习问题2 超参数、激活函数、batch-size

2.什么是激活函数？有什么要使用非线性激活函数？

小葵向前冲·2023-11-26 09:00

秃头的少女·2023-11-26 09:28

深度理解机器学习17-候选激活函数

深度理解机器学习17-候选激活函数替换先前时间步长激活函数的候选激活函数，也在每个时间步长中计算。顾名思义，候选激活函数代表下一个时间步长激活函数应该采用的替代值。

五百五。·2023-11-26 09:58

机器学习-激活函数的直观理解

机器学习-激活函数的直观理解在机器学习中，激活函数（ActivationFunction）是用于引入非线性特性的一种函数，它在神经网络的每个神经元上被应用。

怡步晓心l·2023-11-26 09:54

【剑指offer-C++】JZ14：剪绳子

的绳子解题思路剪绳子：最直观的想法是，长度为n的绳子分为m段，由于绳子长度越接近乘积越大，那么每一段长度为n/m，假设乘积为y，则y=(n/m)m，两边进行取对数，则lny=mln(n/m)，两边对m进行求导

雾里看花花里看雾·2023-11-26 04:02

Pytorch机器学习——3 神经网络（一）

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3.1神经元与神经每个神经元与其他的神经元平均有6000个连接。

辘轳鹿鹿·2023-11-26 04:42

fully_connected与linear

tf.contrib.layers.fully_connected与tf.contrib.layers.linear实现一致，使用tf.contrib.layers.fully_connected一般将激活函数选项至

frostjsy·2023-11-25 23:14

【高等数学】常用极限、求导、级数

文章目录#常用极限#常用级数#常用求导#求导的注意事项欢迎纠错常用极限，导数，级数秒杀必背积分表实数部分秒杀必背积分表三角部分#常用极限lim⁡x→0sin⁡xx=1lim⁡n→∞(1+1n)n=e;lim⁡x

你哥同学·2023-11-25 23:03

C语言实现神经网络

include#include#include//神经网络的结构体typedefstruct{double*weights;//权重doublebias;//偏置doubleactivation;//激活函数

半生924·2023-11-25 22:54

竞赛选题题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 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·2023-11-25 20:19

TensorFlow学习记录：激活函数

激活函数的主要作用就是用来加入非线性因素的，以解决线性模型不能进行多分类的问题，在整个神经网络里起到非常重要的作用。

Barcelooooooooona·2023-11-25 18:46

激活函数与非线性化：探索神经网络中的关键元素

其中，激活函数及其非线性化特性扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨激活函数的基本概念、作用原理以及常见的几种激活函数，并介绍它们在神经网络中发挥的重要作用。

非著名程序员阿强·2023-11-25 18:44

卷积神经网络(CNN)介绍04-激活函数

激活函数为什么要用激活函数？如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。

林夕雨小月·2023-11-25 18:14

全面(16万字)深入探索深度学习：基础原理到经典模型网络的全面解析

前言Stacking(堆叠)网页调试学习率：它决定了模型在每一次迭代中更新参数的幅度激活函数-更加详细激活函数的意义:激活函数主要是让模型具有非线性数据拟合的能力，也就是能够对非线性数据进行分割/建模如果没有激活函数

小酒馆燃着灯·2023-11-25 18:10

激活函数与其导数：神经网络中的关键元素

激活函数是神经网络中的重要组成部分，有力地推动了深度学习的发展。然而，仅仅了解和选择激活函数是不够的，我们还需要理解激活函数的导数。

非著名程序员阿强·2023-11-25 18:38

【问题思考总结】多维随机变量函数的分布的两种情况的计算方法【离连/连连】

然而，看答案后发现，是一种不那么熟悉，但确实也是使用过的手法，也就是先求联合概率密度，再求分布函数（用二重积分进行积分），最后求导得出概率密度。

kev_gogo·2023-11-25 17:44

【深度学习】如何选择神经网络的超参数

正则化参数λ3.神经网络的层数L4.每一个隐层中神经元的个数j5.学习的回合数Epoch6.小批量数据minibatch的大小7.输出神经元的编码方式8.代价函数的选择9.权重初始化的方法10.神经元激活函数的种类

TwcatL_tree·2023-11-25 17:33

神经网络激活函数面面观

神经网络之激活函数(ActivationFunction)本博客仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。还望各位看官能够见谅，欢迎批评指正。

机器之眼·2023-11-25 16:26

神经网络之激活函数面面观

日常coding中，我们会很自然的使用一些激活函数，比如：sigmoid、ReLU等等。不过好像忘了问自己一(n)件事：为什么需要激活函数？激活函数都有哪些？都长什么样？有哪些优缺点？

mydear_11000·2023-11-25 16:54

软著项目推荐深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景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4YOLOV54.1

iuerfee·2023-11-25 14:59

ceres使用

如果该问题为线性，我们可对目标函数求导，零导数为零，可求得目标函数极值，并且其为全局最小值，则为目标函数的最优解。

winer00·2023-11-25 10:20

Ceres优化库使用

自动求导：structCostFunctor{templatebooloperator()(constT*constx,T*residual)const{//拟函数residual[0]=T(10.0)

Alan Lan·2023-11-25 10:42

ceres的常见用法总结

文章目录1.ceres使用流程1.1创建优化问题与损失核函数1.2添加参数块，在创建的problem中添加优化问题的优化变量1.3添加残差块1.3.1手动求导1.3.2自动求导参考1.ceres使用流程

Enochzhu·2023-11-25 10:42

2023年中国金融信创行业研究报告

导读：本报告将聚焦以下四大维度：1）明晰金融信创的所处环境，在监管和需求导向下，对于当下金融行业信创建设和应用驱动因素和挑战做出判断；2）纵览整个金融信创市场产业链与生态参与情况，针对信创应用的实践案例

互联互通社区·2023-11-25 06:53

BP神经网络下MNIST字体识别

1.BP神经网络神经网络又称多层感知机，主要包括前馈和反向传播算法，对不同的任务，构建包含不同单元数的隐含层，融合合适的激活函数（Sigmoid、softmax、tanh，ReLu等）。

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

医准智能基础知识系列读书讨论班笔记二

医准智能基础知识系列读书讨论班笔记二线性代数（二）矩阵的迹（trace）矩阵的迹指的是一个矩阵（方阵）的主对角线上所有元素的和，用记号或者表示：矩阵的迹，常用于矩阵函数的求导中。

累了有你在旁·2023-11-25 00:23

深度学习 - 自动求导

Hi，你好。我是茶桁。咱们接着上节课内容继续讲，我们上节课已经了解了拓朴排序的原理，并且简单的模拟实现了。我们这节课就来开始将其中的内容变成具体的计算过程。linear,sigmoid和loss这三个函数的值具体该如何计算呢？我们现在似乎大脑已经有了一个起比较模糊的印象，可以通过它的输入来计算它的点。让我们先把最初的父类Node改造一下：classNode():def__init__(self,i

茶桁·2023-11-24 21:05

21. 深度学习 - 拓朴排序的原理和实现

然后我们用一张图来解释了整个链式求导的过程：那么，我们如何将这张图里的节点关系来获得它的求导过程呢？

茶桁·2023-11-24 21:35

深度学习 - 多维向量自动求导

前面几节课中，我们从最初的理解神经网络，到讲解函数，多层神经网络，拓朴排序以及自动求导。可以说，最难的部分已经过去了，这节课到了我们来收尾的阶段，没错，生长了这么久，终于到迎接成果的时候了。

茶桁·2023-11-24 21:33

关于「光学神经网络」的一切：理论、应用与发展

光的衍射实现线性运行1.3.基于Rayleigh-Sommerfeld方程的实现方法1.4.基于傅立叶变换的实现1.5.通过光干涉实现线性操作1.6.光的散射实现线性运行1.7.波分复用（WDM）实现线性运行二、非线性激活函数的光学实现

光子盒QUANTUMCHINA·2023-11-24 17:03

深入了解前馈网络、CNN、RNN 和 Hugging Face 的 Transformer 技术！

使用sigmoid激活函数实现前向传播。使用均方误差损失函数实现训练的反向传播。演示在简单数据集上的训练。importnumpyasnpclassNeuralNetw

无水先生·2023-11-24 16:35

【点云surface】基于多项式重建的平滑和法线估计

在平滑过程中，使用多项式函数来逼近邻域内的点，然后通过对多项式函数求导来估

爱钓鱼的歪猴·2023-11-24 12:39

AlgoC++第五课：基于矩阵的算法实现

目录基于矩阵的算法实现前言1.矩阵2.矩阵求导推导3.矩阵示例代码3.1Matrix.hpp3.2Matrix.cpp3.3main.cpp3.4拓展-cblas_sgemm3.5拓展-LU分解4.多元线性回归

爱听歌的周童鞋·2023-11-24 11:41

yolov3学习总结

先筛选一次），输入卷积神经网络，然后候选框进行分类与位置调整rcnn深度学习前置知识BatchNormalization归一化对数据进行一些处理，使得每一层输入保持稳定，网络收敛别跑偏LeakyReLU激活函数引入非

(ノへ￣、)。·2023-11-24 10:53

python中一个文件（A.py）怎么调用另一个文件（B.py）中定义的类AA详解和示例

目录代码B.pyA.py调用过程代码B.py如在文件B.py,定义了类别Bottleneck，其包含卷积层、正则化和激活函数层，主要对输入图像进行处理。但没有读取图像等代码。

木彳·2023-11-24 07:00

深度学习常见激活函数：ReLU，sigmoid，Tanh，softmax，Leaky ReLU，PReLU，ELU整理集合，应用场景选择

2.2缺点3、Tanh函数3.1优点3.2缺点4、softmax函数（多分类任务最后一层都会使用）5、LeakyReLU函数5.1优点5.2缺点6、PReLU函数7、ELU函数搭建神经网络，应该如何选择激活函数

JJxiao24·2023-11-24 02:04

PaddlePaddle教学

paddle.reshape()``广播语义`计算图CUDA语义Paddle是一个会自动计算梯度的框架使用梯度线性回归注意数据维度正确性检查使用自动计算导数的GD来训练线性回归模型paddle.nn.Module线性模型激活函数顺序容

一条大蟒蛇6666·2023-11-23 21:23

什么是神经网络（Neural Network，NN）

2基本组成神经网络的基本组成主要包括节点（神经元）、层次、权重、偏置和激活函数。这些组件共同工作，使得神经网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。2.1节点（神经元）定义：节点或神经

智慧医疗探索者·2023-11-23 20:05

吴恩达深度学习Course1-Week(3)

（1）由逻辑回归到神经网络（2）神经网络的符号规定（3）向量化Vectorization（4）向量化后伪编程Programing二、激活函数ActiveFunction（1）常用的四种激活函数（2）四种激活函数的导数

木心·2023-11-23 19:35

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)

1)(2)文章目录吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)一、影响神经网络的性能的因素二、逻辑回归(logisticregression)中的一些符号(Notation)规定三、逻辑回归中的激活函数四

木心·2023-11-23 19:05

PTA的天梯赛与PAT练习记录

L2-014列车调度L2-025分而治之L2-029特立独行的幸福L2-030冰岛人L2-032彩虹瓶L2-038病毒溯源L2-039清点代码库L3-003社交集群L3-028森森旅游1010一元多项式求导

BloomFire·2023-11-23 14:17

网络骨架：Backbone(神经网络基本组成——BN层、全连接层)

原因在于，浅层参数的微弱变化经过多层线性变化与激活函数后会被放大，改变了每一层的输入分布，造成深层的网络需要不断调整以适应这些分布变化，最终导致模型难以训练收敛由于网络中参数变化导致的内部节点数据分布发生变化的现象被称作

丁天牛·2023-11-23 14:46

Dropout层、BN层、Linear层 & 神经网络的基本组成

图1卷积网络中的layers承接上三篇博客：卷积层(空洞卷积对比普通卷积)、激活函数层、池化层&感受野目录（1）Dropout层（2）BN层（BatchNormal）（3）全连接层（1）Dropout层在深度学习中

Flying Bulldog·2023-11-23 14:11

pytorch实现linear regression

梯度下降算法的一个简单的一维函数的理解就是对于以x为函数的损失函数loss(x)，在x=x0处求导，对于求得的

lit rebecca·2023-11-23 11:34

opencv-图像梯度

目标•图像梯度，图像边界等•使用到的函数有：cv2.Sobel()，cv2.Schar()，cv2.Laplacian()等原理梯度简单来说就是求导。

普通研究者·2023-11-23 10:50

机器学习系列笔记九: 逻辑回归

机器学习系列笔记九:逻辑回归文章目录机器学习系列笔记九:逻辑回归IntroLogisticRegression原理激活函数逻辑回归的损失函数实现逻辑回归算法决策边界在逻辑回归中使用多项式特征代码实现逻辑回归中使用正则化

ChanZany·2023-11-23 08:13

【高等数学】基本求导法则与导数公式

常数和基本初等函数的导数公式(C)′=0(C)'=0(C)′=0(xμ)′=μxμ−1(x^\mu)'=\mux^{\mu-1}(xμ)′=μxμ−1(sin⁡x)′=cos⁡x(\sinx)'=\cosx(sinx)′=cosx(cos⁡x)′=−sin⁡x(\cosx)'=-\sinx(cosx)′=−sinx(tan⁡x)′=sec⁡2x(\tanx)'=\sec^2x(tanx)′=sec

盛世隐者·2023-11-22 20:09

推荐频道

激活函数求导