激活函数求导第21页

【每日分享】小黑膜的神奇之处

图片发自App现代人越来越注重护肤保养几乎每晚都会敷上一片面膜庞大的需求导致市场上面膜泛滥成灾面对这些，人们更加提高谨慎在选择过程中面膜的成分和材质就成了关注的重点那么作为国货佼佼者的一叶子小黑膜它的成分和功效是怎样的呢

驿路尘泥·2023-10-22 02:35

TensorRT学习笔记--常用卷积、激活、池化和FC层算子API

目录1--Tensor算子API1-1--卷积算子1-2--激活算子1-3--池化算子1-4--FC层算子2--代码实例3--编译运行1--Tensor算子APITensorRT提供了卷积层、激活函数和池化层三种最常用算子的

晓晓纳兰容若·2023-10-22 01:10

初识神经网络一

由感知机到神经网络感知机是经由加权信号与偏置的和决定输出信号；神经网络在感知机的基础上加了一个激活函数，即加权信号与偏置的和再经过激活函数，才输出信号。

流星游·2023-10-22 01:25

pytorch 入门（二）

】教案二原作者：K同学啊目录一、神经网络的组成部分1.神经元2.神经网络层3.损失函数4.优化器二、PyTorch中的层1.全连接层2.卷积层3.池化层4.循环神经网络层5.转置卷积层6.归一化层7.激活函数层三

大地之灯·2023-10-21 21:52

动手学深度学习—使用块的网络VGG（代码详解）

目录1.VGG块2.VGG网络3.训练模型1.VGG块经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：1.带填充以保持分辨率的卷积层；2.非线性激活函数，如ReLU；3.汇聚层，如最大汇聚层。

緈福的街口·2023-10-21 19:56

链式传导反向传播 | Back-Propagation公式推导

链式传导反向传播|Back-Propagation目标求损失函数对各个参数参数的倒数例子f(x)为激活函数目标：求出损失函数对各个参数的导数对于L对w5,w6的导数对于L对w1,w2,w3,w4的导数w3

btee·2023-10-21 18:49

【毕业设计】深度学习手写字符识别系统 - python 卷积神经网络

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2.3.1S2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

caxiou·2023-10-21 16:54

金融统计学方法：神经网络

每个节点都接收前一层的输入，进行加权求和，并通过一个激活函数产生输出。神经网络主要由以下几个部分组成：输入层：这是神经网络的第一层，用于接收外部数据。

抱抱宝·2023-10-21 09:21

Xavier Glorot参数初始化: 理解训练Deep DNN的难点

文章目录0先前初始化方法随机初始化权重选择合适的权重初始值1深度神经网络2实验环境和数据集在线学习无限数据集：Shapeset-3x2有限数据集实验环境3训练过程激活函数和饱和的影响Sigmoid实验Tanh

十里清风·2023-10-21 05:12

高等数学——一元函数微分学

亻乍屯页女子白勺·2023-10-21 05:10

Xavier初始化和He初始化

初始化方法：W∼U[−6√ni+ni+1√,6√ni+ni+1√]W∼U[−ni+ni+16,ni+ni+16]假设激活函数关于0对称，且主要针对于全连接神经网络。适用于tanh和so

Beryl已存在·2023-10-21 05:04

pytorch学习第三篇：梯度

importtorchx=torch.rand(3,4,requires_grad=True)b=torch.rand(4,3,requires_grad=True)print(x,b)y=x@bt=y.sum()求导数

小~小·2023-10-21 04:28

pytorch里面的 nn.Parameter 和 tensor有哪些异同点

具体而言,nn.Parameter类型,1)可以用于求导回传nn.Parameter是一个Parameter类,

子燕若水·2023-10-21 02:55

【数之道 06】神经网络模型中激活函数的选择

激活函数的选择为什么使用激活函数激活函数的选择sigmoidtanhReLU(RectifiedLinearUnit)LeakyReLU（ReLU函数的变形体）隐藏层的选择顺序输出层的激活函数以业务要求为导向二分类问题多分类问题多标签问题线性回归问题

醉酒柴柴·2023-10-20 23:53

【数之道 05】走进神经网络模型、机器学习的世界

神经网络神经网络（ANN）神经网络基础激活函数神经网络如何通过训练提高预测准确度逆向参数调整法（BackPropagation）梯度下降法链式法则增加一层b站视频连接神经网络（ANN）最简单的例子，视频的推送

醉酒柴柴·2023-10-20 23:48

【卷积神经网络系列】六、GoogLeNet复现（Pytorch实现）

目录参考：一、GoogLeNet-V11.搭建神经网络结构（1）定义基本的卷积：卷积+激活函数（2）类`Inception`定义了Inception模块的网络结构（3）类`InceptionAux`定义了辅助分类器模块的结构

travellerss·2023-10-20 15:30

深度学习-循环神经网络详解

设隐藏层的激活函数为ϕ\phiϕ，那么隐藏层的输出H∈Rn×hH\in\mathbb{R}^{n\timesh}H∈Rn×h计算为H=

oveZ·2023-10-20 12:55

Logistic回归（逻辑回归）及python代码实现

文章目录Logistic（LogisticRegression,LR）回归原理讲解参数计算python代码实现生成数据集不使用其他库实现定义激活函数（标准Logistic函数即Sigmoid函数）定义LogisticRegression

阿库塔姆·2023-10-20 10:31

矩阵求导之二

spm=1001.2014.3001.5502参考网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/262751195在机器学习的算法推导里，通常遵循以下布局的规范：如果向量或者矩阵对标量求导

satadriver·2023-10-20 09:25

【高等数学】导数与微分

文章目录1、导数的概念1.1、引例1.1.1、变速直线运动瞬时速度1.1.2、曲线的切线1.2、导数的定义1.3、证明常用导数1.4、导数的几何意义1.5、可导与连续的关系2、函数的求导法则2.1、函数的和

这猪好帅·2023-10-20 08:35

机器学习实践入门（一）：神经网络入门

仅供自学记录使用这里写目录标题逻辑回归二分类问题思路一：构建超平面分类思路二：估计样本的分布成本函数的优化逻辑回归算法流程感知机感知机成本函数感知机算法流程神经网络神经元的解释多层神经网络前向传播神经元前向传播的向量形式反向传播梯度下降权重求导输出层权重求导推广

橘の月半喵·2023-10-20 04:12

高等数学学习笔记——第九十五讲——函数的幂级数展开

系数的确定2.泰勒级数、麦克劳林级数的定义三、泰勒级数展开的条件1.泰勒级数展开的充要条件2.泰勒级数展开的充分条件四、泰勒级数展开的方法1.公式法2.用公式法将函数展开为麦克劳林级数的步骤3.间接法——逐项求导数或者逐项求积分

预见未来to50·2023-10-19 23:48

数学分析课本大纲

多种重要函数由旧函数衍生出的新函数指数函数反函数和对数函数第二章极限与导数切线与速率问题函数的极限用极限法则求极限极限的准确定义连续性无限处的极限；垂直渐近线导数和变化速率导数的函数第三章微分法则多项式和指数函数的的导数乘法法则与除法法则三角函数的导数链式法则隐函数求导自然与社会中的变化速率指数级增长和衰减相关变率线性近似和微分双曲函数第四章微分的应用最

Fetiss·2023-10-19 18:42

这些年，我还是老样子

现在才发现悔是持续变化的，像是个连续函数，求导后也是连续函数……一直以为我是一个谨慎上进的人，可仔细想想却还是辜负了时光。这些年，我还是老样子，没有改变普通，没有一直坚持一个个普通的改变图片发自App

水蓝浮萍·2023-10-19 16:58

一些经典的神经网络（第17天）

1.经典神经网络LeNetLeNet是早期成功的神经网络；先使用卷积层来学习图片空间信息然后使用全连接层来转到到类别空间【通过在卷积层后加入激活函数，可以引入非线性、增加模型的表达能力、增强稀疏性和解决梯度消失等问题

你不困我困·2023-10-19 09:58

计算机视觉

计算机视觉岗常见面试题问题：Softmax+CrossEntropy反向求导问题：BatchNorm层的详细解读(具体可以参考之后出版的百面深度学习2333)作用：使得每层的输入/输出分布更加稳定，避免参数更新和网络层次变深大幅度影响数据分布

莫辜负自己的一世韶光·2023-10-19 07:47

BP神经网络及python实现（详细）

目录一、误差逆传播算法二、BP算法实现流程图三、BP神经网络推导3.1前向传播3.2反向传播四、Python实现BP神经网络4.1激活函数sigmod4.2构造三层BP神经网络4.2.1BP神经网络初始化

春风不曾温柔·2023-10-18 15:38

卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习计算机竞赛

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

Mr.D学长·2023-10-18 15:25

从头开始建立神经网络翻译及扩展

训练一个神经网络我们的神经网络如何进行预测学习神经网络的参数实现神经网络训练一个隐层有3个神经元的神经网络验证隐层神经元个数对神经网络的影响练习练习题解答1.Minibatchgradient2.Annealinglearningrate3.其他激活函数

萝卜地里的兔子·2023-10-18 12:00

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)文章目录前言一、学习表征二、AlexNet实现2.1.模型设计2.2.激活函数2.3.容量控制与预处理2.4.训练模型总结前言在前面学习了卷积神经网络的基本原理

星石传说·2023-10-18 07:35

oracle数据库flashback系列--闪回数据库在dataguard中的使用

很多人在学习flashbackdatabase这个oracle技术的时候,都会有一个疑问,就是如果我只有一个数据库作为生产库的话,是否有这样的业务需求导致我们要把数据库闪回到以前的时间点？

Running Sun丶·2023-10-18 07:51

从0开始编写BP，自适应学习率的BP神经网络，不使用MATLAB工具箱，纯手写matlab代码，以BP分类为例...

编程时，激活函数选择Sigmoid函数，使用者也可以根据需要自行更改！以经典的红酒数据分类为例，红酒数据大小为178*14，最后一列为标签列。随机取数据的百分之70作为训练集，百分之30作为测试集。

今天吃饺子·2023-10-18 06:51

从0开始编写BP，附加动量因子的BP神经网络，不使用MATLAB工具箱，纯手写matlab代码，以BP分类为例...

编程时，激活函数选择Sigmoid函数，使用者也可以根据需要自行更改！以经典的红酒数据分类为例，红酒数据大小为178*14，最后一列为标签列。随机算取数据的百分之70作为训练集，百分之30作为测试集。

今天吃饺子·2023-10-18 06:15

大模型LLM相关面试题整理-位置编码-tokenizer-激活函数-layernorm

10LLMs位置编码篇10.1.1什么是位置编码？位置编码是一种用于在序列数据中为每个位置添加位置信息的技术。在自然语言处理中，位置编码通常用于处理文本序列。由于传统的神经网络无法直接捕捉输入序列中的位置信息，位置编码的引入可以帮助模型更好地理解和处理序列数据。在Transformer模型中，位置编码通过为输入序列中的每个位置分配一个固定的向量来实现。这些向量会与输入序列中的词向量相加，以融合位置

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-10-18 05:19

SwiGLU论文阅读

1.论文1.1背景知识SwiGLU是2019年提出的新的激活函数，它结合了SWISH和GLU两者的特点。

MLTalks·2023-10-18 02:20

六.网络参数初始化

举个例子，如网络使用sigmoid函数作为非线性激活函数，若参数

愿风去了·2023-10-18 00:16

功课卡点的突破

我卖的护肤品里面有我的灵魂主张做不动，就是因为需求，我没有想到我对需求那么厌恶和唾弃～一是我在灵魂层面，深深的认可需求是拿来消融的～二是受伤层面，我深层认为需求害了我、别人、世界，我失败都是因为我拼命满足别人的需求，需求导致我就被困了

谈一心·2023-10-17 22:36

深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型

深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)深度学习笔记

stay_foolish12·2023-10-17 21:14

分类算法-逻辑回归与二分类

2.2激活函数sigmoid函数分析回归的结果输入到sigmoid函数当中输出结果：[0,1]区间中的一个概率值，默认为0.5为阈值逻辑回归最终的分类是通过属

靓仔写sql·2023-10-17 17:05

使用pytorch实现图像分类

训练模型：使用PyTorch的自动求导功能和优化器(optimizer)对模型进行训练，并通过反复调整权值使损失(los

Mn孟·2023-10-17 11:05

什么是前向传播？什么是反向传播？

在前向传播过程中，输入数据通过每一层的权重和偏置进行线性变换，并经过激活函数进行非线性变换，然后输出到下一层，直到达到输出层。前向传播的目的是计算

我有明珠一颗·2023-10-17 05:47

分类网络速览

Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow(2017)》Chap13《卷积神经网络——深度学习实践手册(2017.05)》CNN的典型组合方式是，以卷积层+激活函数

hey-yahei·2023-10-17 05:06

4.迭代最近点ICP及非线性优化求解

使用非线性优化方法求解ICP文章目录使用非线性优化方法求解ICP前情提要ICP问题回顾对矩阵变量求导数ICP问题的非线性解法代码示例欢迎访问个人网络日志知行空间前情提要在迭代最近点算法ICP及SVD求解中介绍了

恒友成·2023-10-17 03:52

边缘检测Sobel、Canny、Laplacian

1.Sobel算子1.1Sobel步骤1.分别在x和y两个方向求导。2.在图像的每一点，结合以上两个结果求出近似梯度:1.1.1分别在x和y两个方向求导。

darren_ying0000·2023-10-17 02:03

需求和用例

它是软件项目的主要挑战之一，据调查37%的软件问题是由需求导致的，一个软件开发的功能中30%的功能几乎没怎么用过，19%的功能很少用，只用%7的功能一直在用，其他的功能则是有时在用或经常用。

songzhu·2023-10-17 00:25

PyTorch深度学习实践——3.梯度下降＆随机梯度下降

（a为学习因子，影响每次移动的步长，越小越精确但时间复杂度也会变高）通过求导，可以求出具体的表达式，根据表达式就可以写出代码。梯度下降Gradient_Descentimportm

皮肤科大白·2023-10-17 00:31

【Segment Anything Model】七：SAM做多类别分割，医疗语义分割

链接文章目录1️⃣预备知识分类基础知识调用激活函数SAM基础知识2️⃣修改SAM源码到多类别分割传入类别个数注释解码器文件计算损失

cv夏一笑·2023-10-16 22:18

tensor索引和求导

1:4])print(a[2:-1])print(a[:5])print(a[-3:])index=[1,3,4,5,5]print(a[index])foriina:print(i)运行结果为：自动求导

李健璋·2023-10-16 13:25

循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）-学习总结1

1遗忘门、输入门、输出门首先，通过输入XtX_tXt和上一个隐状态Ht−1H_{t-1}Ht−1与全连接层相乘再加上偏置，最后经过激活函数sigmoid,得到三个门：遗忘门fff,输入门iii,输出门oooIt

Cosmos Tan·2023-10-16 06:50

深度前馈神经网络--Apple的学习笔记

用到了链式求导法则去更新权重参数。参考

applecai·2023-10-16 02:51

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