激活函数求导第18页

【深度学习】pytorch——神经网络工具箱nn

t.csdnimg.cn/dscW7pytorch——神经网络工具箱nn简介nn.Modulenn.Module实现全连接层nn.Module实现多层感知机常用神经网络层图像相关层卷积层（Conv）实现锐化过滤器常见激活函数

今天有没有吃饱饱·2023-11-06 15:17

一起来学PyTorch——Autograd反向传播

在计算机视觉的深度学习中，Tensor数据可以完成前向传播，想要完成整套的神经网络的训练，还需要反向传播和梯度更新，而PyTorch提供了自动求导机制autograd。

AI葱花868·2023-11-06 15:09

AM@全导数@多元复合函数求导法则基础类型

abstract一元函数和多元函数复合的情形全导数公式公式结构公式证明证法1证法2推广例多元函数与多元函数的复合公式结构示@变量关系图多元和多元复合与多元与一元复合两类型的联系推广abstract全导数多元复合函数求导法则根据复合情形

xuchaoxin1375·2023-11-06 13:09

软件需求

一、需求的背景1.1、需求从何而来1.2、需求实现流程需求收集、需求评估、需求导入、需求开发、需求澄清、需求变更、需求实现、需求验证1.3、需求分类软件需求的分类（IEEE）：功能需求：和系统主要工作相关的需求

ManFresh·2023-11-06 10:59

深度学习笔记003 数据操作&线性代数&自动求导及实现

自动求导及实现自动求导区别符号计算与数值拟合pythorch实用计算图(有点像链式法则)显示构造就像小学的先化简再赋值:隐式构造就是让系统先记住值：两个计算方式：

FakeOccupational·2023-11-06 08:09

【动手学深度学习v2】--课后笔记（个人记录）

文章目录前言零：知识先导一、二、三：安装和简介四：数据相关五：线性代数六：矩阵计算七：自动求导八：线性回归初始线性回归以及其简洁实现：九：Softmax回归+损失函数+图片分类数据集总结==深度学习就是函数逼近器

臭弟弟xz·2023-11-06 08:39

【动手学深度学习】课程笔记 05-07 线性代数、矩阵计算和自动求导

令夏二十三·2023-11-06 08:07

深度学习-tensorflow 使用keras进行深度神经网络训练

概要深度学习网络的训练可能会很慢、也可能无法收敛，本文介绍使用keras进行深度神经网络训练的加速技巧，包括解决梯度消失和爆炸问题的策略（参数初始化策略、激活函数策略、批量归一化、梯度裁剪）、重用预训练层方法

毛飞龙·2023-11-06 01:08

前馈神经网络之自动梯度计算

太小会引起舍入误差，太大则增加截断误差，虽然实现非常简单，但实用性较差，计算复杂性高，因为需要为每个参数单独施加扰动，若参数数量为N，则复杂度为O(N^2)-符号微分-一种基于符号计算(代数计算)的自动求导方法

锋年·2023-11-06 01:31

TensorFlow2.0教程1-Eager

文章目录张量极其操作1张量自定义层一、网络层layer的常见操作二、实现自定义网络层三、网络层组合自动求导一、Gradienttapes二、记录控制流三、高阶梯度自定义训练（基础）一、Variables

总裁余(余登武)·2023-11-06 00:13

【卷积神经网络系列】十三、MobileNetV3

目录参考资料：一、简介二、模型优化细节2.1引入SE模块2.2重新设计激活函数2.3重新设计耗时层结构三、网络结构四、论文复现（1）确保Channel个数能被8整除（2）定义h-swish激活函数：（3

travellerss·2023-11-05 20:17

AM@多元函数求导@偏导数

文章目录abstract偏导数点处偏导数可偏导偏导函数nnn元函数的偏导数偏导数和偏导函数的关系偏导数计算技巧间断点处的偏导数多元函数的偏导与连续偏导数的几何意义小结例例abstract多元函数求导偏导数和偏导函数及其计算偏导数以二元偏导数为例

xuchaoxin1375·2023-11-05 16:13

高阶导数与微积分

5.复合函数求微积分：先求导再乘dx

终极定律·2023-11-05 12:57

三年二班

阳光早点开在镇子上清汤挂葱面从嘴里暖到胃里还是小时候记忆里的五阿姨开的店昨天临走前还是忍不住准备去吃一碗在彪总高超的车技下很快来到了街上转角不经意间发现了一个熟悉的身影乌亮的黑发一如往昔身型倒是没什么变化微微隆起的肚子提示我这可能与我一样是生活水平高了的体现那时候他是班长我的同桌是副班长二班是个很有趣的群体由手里出过985的乐总坐镇诗词歌赋造诣很高的猫猫老师总问三尾会不会求导并且传言曾带着一把刀上

楓轻颺·2023-11-05 10:47

基于卷积神经网络的抗压强度预测，基于卷积神经网络的抗折强度预测

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数卷积神经网络CNN抗压强度预测完整代码：基于卷积神经网络的抗压强度和抗折强度预测

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-05 07:32

激活函数笔记

如果不用激活函数，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。例如y=ax+b，当x很大，y会增大，随着网络深度的叠加，y会一直膨胀，这样深度网络就失去了意义。

牧野渔樵·2023-11-05 02:43

《视觉SLAM十四讲》公式推导（三）

文章目录CH3-8证明旋转后的四元数虚部为零，实部为罗德里格斯公式结果CH4李群与李代数CH4-1SO(3)上的指数映射CH4-2SE(3)上的指数映射CH4-3李代数求导对极几何：本质矩阵奇异值分解矩阵内积和迹

算法导航·2023-11-05 02:57

比较静态分析03-微分、偏微、全微、偏导、方向导、全导

尽管导数dy/dx被定义为当v—>0时，q=g(v)的差商的极限，但是每次求导数时，没有必要都进行取极限的操作，因为存在着各种求导法则可以直接求导所需要的导数。

凡有言说·2023-11-05 01:14

pid对微分器的优化

上一篇文章写了对积分器的优化，这一篇写对微分器的优化为什么要优化微分器微分器对于噪声很敏感，我们可以从微分器的laplace传递函数G(s)=s看出来通过简单的求导也可以看得出假设噪声n(t)是一个正弦函数

greedyhao·2023-11-04 18:13

并发安全问题之--锁失效和锁边界问题

户id上，同一个id加锁，避免单个用户多次请求导致乐观锁失效字符串要使用in

当年拼却醉颜红·2023-11-04 15:51

深度学习-softmax回归

softmaxregression1-softmax基本概念1-1极大似然估计2-Fashion-MNIST图像分类数据集2-1下载数据集2-2可视化3-softmax回归简洁代码实现4-底层函数实现二分类激活函数使用

Elvis_hui·2023-11-04 14:57

逻辑回归公式推导

激活函数：sigmoid函数公式：image.png图像：image.png自变量取值为任意实数，值域为[0,1]将任意的输入映射到了[0,1]区间，我们在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid

Daily_Note·2023-11-04 13:20

动手学深度学习——多层感知机

1.多层感知机多层感知机在输出层和输入层之间增加一个或多个全连接隐藏层，并通过激活函数转换隐藏层的输出。1.1.隐藏层在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。

和星星作伴_·2023-11-04 08:07

php 接口请求一次，controller调用了两次。

由于我这就是个小活儿，于是环境就是使用的nginx+fastcgi网上搜索了一圈，大多都是说跨域的option请求导致。可是我这里确实没有跨域，MD后面找到了解决方式，fastcgi请求超时导致。

jioulongzi·2023-11-04 08:22

11.2需求曲线，消费者剩余，成本函数，需求函数

每个具体情况下的投资效益平均产量函数是说已投入的L，每个L平均会增加多少产量边际技术替代率是说，K与L之间的替代率，在每个具体Q的情况下那就是得到由生产函数得到K与Q和L之间的关系，然后对L求偏导，就可以得到替代率函数问增减性，就接着求导劳动的边际产量函数的增减性

CQU_JIAKE·2023-11-04 06:48

[Machine Learning][Part 8]神经网络的学习训练过程

目录训练过程一、建立模型：二、建立损失函数J(w,b):三、寻找最小损失函数的(w,b)组合为什么需要激活函数激活函数种类二分法逻辑回归模型线性回归模型回归模型训练过程一、建立模型：根据需求建立模型，从前面神经网络的结果可以知道

思则变·2023-11-04 05:26

Linear FC FFN MLP层学习

线性层没有激活函数。公式：y=x*W^T+b，其中W是权重矩阵，b是偏置向量。

thetffs·2023-11-04 02:37

理解训练深度前馈神经网络的难度【PMLR 2010】

Excellent-Paper-For-Daily-Reading/summarizeatmain类别：综述时间：2023/11/03摘要这篇论文比较久了，但仍能从里面获得一些收获，论文主要是讨论并研究了不同的非线性激活函数的影响

夏天是冰红茶·2023-11-03 23:05

怦然心动，激起你心中的爱恋

小时候的布莱斯对朱莉并无感觉，甚至因为朱莉的过分追求导致许多的同学嘲笑他，他对朱莉也心

若离1999·2023-11-03 20:07

Qt与Rnn循环神经网络231101

#include#include#include#include//Sigmoid激活函数doublesigmoid(doublex){return1.0/(1.0+exp(-x));}//RNN单元classRNNCell

aw344·2023-11-03 15:09

机器学习考试复习

文章目录绪论机器学习能干什么机器学习的发展神经网络发展有三次高峰手写字符识别国际象棋总结机器学习算法分类学习路线LinearRegression问题和模型模型表示损失函数符号表示优化损失函数解析式求导什么时候

三三三三三三外·2023-11-03 14:19

机器学习过程记录（二）之线性回归、梯度下降算法

线性回归的算法3.1梯度下降法3.2模型分析3.3损失函数（lostfunction）4.开发算法，让程序计算出m和b(y=mx+b)4.1简化模型4.2代码实现没那么容易4.3引入新的方法，mse对b进行求导

穿越前线·2023-11-03 14:01

激活函数为什么可以增加非线性？

无极生太极，太极生两仪，……，只要k的变化大于等于2，就能演化出无限种可能；前言：·线性基函数无论组合多少次结果都是直线（秩为1）：每条直线每个x位置的k是相等的，叠加k1+k2+k3……=K，最后是固定的，和x的位置无关，还是直线（kx永远拟合不出x2）；kx线性函数不是完备正交函数集，不能作为完备正交基的成员，所以无法组成任意形式的函数。kx只要乘以一个系数就可以变成其他函数，但是cos(nΩ

Du_JuneLi·2023-11-03 12:32

为什么人工神经网络需要非线性激活函数？

我们用人工神经网络来表述输入X与输出Y之间复杂的关系，用数学语言来说，就是用人工神经网络来实现复杂的函数；如果使用线性激活函数，那么无论神经网络中有多少层，都只是在做线性运算，最后一层得到的结果是输入层的线性组合

hellosc01·2023-11-03 12:01

为什么说ReLU是非线性激活函数

线性整流函数（RectifiedLinearUnit,ReLU），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activationfunction），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数

Childhood_Sweetheart·2023-11-03 12:58

4.BP神经网络信号拟合（附matlab程序）

函数逼近数据压缩模式识别考虑要素：网络层数输入层的节点数输出层的节点数隐含层的节点数传输函数训练方法数据拟合是在假设模型结构已知的条件下最优确定模型中未知参数使预测值与数据吻合度最高，本文选取线性项加激活函数组成一个非线性模型

素馨堂·2023-11-03 11:15

Pytorch系列之——Pytorch的Tensor（张量）

张量其实就是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展：Tensor与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导，接下来先来看下

Despacito1006·2023-11-03 07:23

最常见的激活函数

文章目录1.激活函数2.Sigmoid函数3.RelU函数4.Softmax函数1.激活函数 1.神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层

冒冒菜菜·2023-11-03 06:26

4.多层感知机-3GPT版

1R1R2R^2R2目录知识框架No.1多层感知机一、感知机1、感知机2、训练感知机3、图形解释4、收敛定理5、XOR问题6、总结二、多层感知机1、XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数

霸时斌子·2023-11-03 06:14

ArcFace Notes

若需要此变量反向求导，则一开始参与计算时该以variable出现。直接改动variable下的tensor（即variable.data)，则其改动在反传中无效。

万灵灵万·2023-11-03 04:28

人工智能基础_机器学习011_梯度下降概念_梯度下降步骤_函数与导函数求解最优解---人工智能工作笔记0051

正规的一个正态分布,还有我们的正规方程,他的这个x,是正规的,比如上面画的这个曲线,他的这个x,就是大于0的对吧,而现实生活中,我们x的值可能是各种各样的没有约束的,基于没有约束的,这个问题..我们来求导数

脑瓜凉·2023-11-02 22:56

YOLOV4简介

Yolov4的5个基本组件：1.CBM:Yolov4网络结构中最小的组件，由Conv+Bn+Mish激活函数三者组成2.CBL：由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。

奋斗_蜗牛·2023-11-02 16:41

PyTorch入门学习（十一）：神经网络-线性层及其他层介绍

一、简介神经网络是由多个层组成的，每一层都包含了一组权重和一个激活函数。每层的作用是将输入数据进行变换，从而最终生成输出。

不吃花椒的兔酱·2023-11-02 15:23

基于BP神经网络的电力负荷预测，基于矫正BP神经网络的短期电力负荷预测资源（附有代码链接）

目标背影BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数代码链接：基于BP神经网络的电力负荷预测，基于BP神经网络的短期电力负荷预测资源

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-02 12:27

基于BP神经网络的风险等级预测，BP神经网络的详细原理，

目录背影BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数代码链接：基于BP神经网络的风险等级评价，基于BP神经网络的风险等级预测

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-02 12:49

Pytorch学习笔记--torch.autograd.Function的使用

目录1--前言2--代码实例2-1--e^x函数实现2-2--linear函数实现3--参考1--前言构建可连续求导的神经网络时，往往会继承nn.Module类，此时只需重写__init__和forward

晓晓纳兰容若·2023-11-02 06:25

3.13每日一题（分部积分求不定积分）

关键在于看出两类不同类型函数的乘积，要把三角和对数以外的凑到dx上，然后分部积分注：arctan根号x的求导为复合求导根号x分之一的原函数为2*根号x

今天会营业·2023-11-02 05:55

通信原理第三章-随机过程

那你肯定有概率函数，我们取ξ（t）表示一个随机过程，他的分布函数记为F（x1，t1），求导得到概率密度函数。随机过程的数字特征：均值方差相关函数自相关函数都回去复习概率论。----------

Cherylzzx·2023-11-02 02:17

4.多层感知机-2简化版