激活函数求导第24页

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

【机器学习】--神经网络(NN)

算法特点：1、神经网络属于有监督学习的一种；2、计算复杂度比较高，因为增加了相应的激活函数

飘散风中·2023-10-16 01:18

机器学习-有监督学习-神经网络

目录线性模型分类与回归感知机模型激活函数维度诅咒过拟合和欠拟合正则数据增强数值稳定性神经网络大家族CNNRNNGNN（图神经网络）GAN线性模型向量版本y=⟨w,x⟩+by=\langlew,x\rangle

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:47

NNDL:作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-15 16:07

激活函数理解

激活函数（ActivationFunction）是神经网络中的一种数学函数，它的作用是为神经元（或人工神经元）引入非线性特性，从而使神经网络能够学习和表示更复杂的函数。

Chen_Chance·2023-10-15 15:28

深度强化学习第 1 章机器学习基础

1.1.1线性回归1.1.2逻辑斯蒂回归sigmoid是个激活函数（activationfunction）交叉熵（crossentropy），它常被用

Chen_Chance·2023-10-15 15:58

【NLP】博士笔记 | 深入理解深度学习语义分割

笔记思路是：机器学习-->>深度学习-->>语义分割目录：机器学习回顾深度学习回顾语义分割简介语义分割代表算法一、回顾机器学习二、深度学习回顾激活函数这些卷积是语义分割的一个核心内容！

小白学视觉·2023-10-15 11:04

09. 机器学习- 逻辑回归

线性回归回顾在上一节课中，我们定义了model，loss函数以及求导函数。最后我们用for循环来完成了求导过程。本节课一开始，咱们先来对上一节课的代码做一次优化，优化后的代码也会上传到课程代码仓库内。

茶桁·2023-10-15 07:24

激活函数小结：ReLU、ELU、Swish、GELU等

文章目录SigmoidTanhReLULeakyReLUPReLUELUSoftPlusMaxoutMishSwishGELUSwiGLUGEGLU资源激活函数是神经网络中的非线性函数，为了增强网络的表示能力和学习能力

chencjiajy·2023-10-15 01:00

pytorch代码编写入门

本文将展示使用pytorch实现神经网络训练的代码含义，包括搭建网络、自动求导、反向传播tensorwarm-up:numpy在使用pytorch之前，先使用n

流星落黑光·2023-10-14 22:43

机器学习-期末复习

信息增益率基尼指数4.剪枝第十八章神经网络算法原理1.深度学习要解决的问题2.深度学习应用领域补充：K近邻算法3.得分函数4.损失函数的作用5.前向传播和反向传播6.神经网络整体架构7.神经元8.正则化和激活函数

whh_0509·2023-10-14 22:19

竞赛深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4inception_v3网络5最后0

iuerfee·2023-10-14 18:44

softmax激活函数

Softmax激活函数是一种用于多类别分类问题的激活函数，通常用于神经网络的输出层。

萝北村的枫子·2023-10-14 18:40

随机梯度算法(SGDOptimizer)

主要是依据的梯度下降原理设置要预测的函数为：损失函数为：则要使损失函数最小，我们可以使损失函数按照它下降速度最快的地方减小，因此需要在此列出损失函数的求导公式：同时由于选用这种方法，可能会陷入局部最小值的问题

Yying98·2023-10-14 17:06

2024届计算机毕业设计题目全集附源码+开题+lw报告PPT计算机毕设选题精选汇总

本文目录1选题攻略1.1发掘自己的专业技能和兴趣1.2寻求导师的建议1.3注意避免抄袭2选题推荐2.1Java方向：SSM、SpringBoot、Vue2.2Pytrhon方向：Django、Flask

IT_YQG_·2023-10-14 08:11

竞赛选题深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4inception_v3网络5最后0

laafeer·2023-10-14 07:34

TensorFlow入门(二十五、单个神经元的扩展——Maxout网络)

Maxout网络的原理Maxout是Goodfellow在2013年提出的一个新的激活函数,与其它的激活函数相比,Maxout是需要参数的,且参数可以通过网络的反向传播得到学习,因此它比其它激活函数有着更好的性能

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:32

*常用函数

文章目录nn.PReLU()激活函数nn.PReLU()激活函数PReLU(ParametricRectifiedLinearUnit),顾名思义：带参数的ReLU其中a代表的是可学习的参数ReLU、PReLU

nutron-ma·2023-10-14 03:03

竞赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3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4MobileNetV2

iuerfee·2023-10-13 19:59

竞赛深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4YOLOV56数据集处理7模型训练8

iuerfee·2023-10-13 19:59

Pytorch卷积神经网络经典Backbone(骨干网络)——（VGG）

这种结构相比于大卷积核有一个优点，就是两个33的卷积核堆叠对于原图提取特征的感受野（特征图一个像素融合了输入多少像素的信息决定了感受野的大小）相当于一个55的卷积核（如图），在同等感受野的条件下，两个33卷积之间加入激活函数

梦在黎明破晓时啊·2023-10-13 16:32

《速通深度学习数学基础》

章线性代数在深度学习中的应用2.1特征值和特征向量2.2奇异值分解2.3正定矩阵2.4矩阵的范数和神经网络2.5主成分分析2.6推荐系统中的矩阵分解第3章微积分的基本概念3.1导数的定义和几何意义3.2复杂函数求导

AI_卢菁博士·2023-10-13 12:35

竞赛选题深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3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4MobileNetV2

laafeer·2023-10-13 10:07

竞赛选题深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4YOLOV56数据集处理7模型训练8

laafeer·2023-10-13 10:01

Chapter2——导数与微分

1.3函数求导1.3.1基本函数求导记住常用的求导公式即可。1.3.2反函数求导反函数的导数等于原来函数导数的倒数1.3.3复合函数求导（重要）链式法则

crishawy·2023-10-13 07:40

一牛人博客导航

DeepLearning学习笔记:Deeplearning：五十一(CNN的反向求导及练习)Deeplearning：五十(DeconvolutionNetwork简单理解)Deeplearning：四十九

weixin_30699235·2023-10-13 07:08

tornadomeet部分博客导航(ing...)

DeepLearning学习笔记:Deeplearning：五十一(CNN的反向求导及练习)Deeplearning：五十(DeconvolutionNetwork简单理解)Deeplearning：四十九

bestlinjiayin·2023-10-13 07:34

超详细！主流大语言模型的技术原理细节汇总！

1.比较LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的细节：tokenizer、位置编码、LayerNormalization、激活函数等。

Python算法实战·2023-10-13 03:23

【使用 TensorFlow 2】01/3 中创建和训练自定义层

之前我们已经看到了如何创建自定义损失函数接下来，我写了关于使用Lambda层创建自定义激活函数的文章一、说明TensorFlow2发布已经接近2年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有

无水先生·2023-10-12 23:18

echarts折线图和一些配置解释

1、下载echarts插件对应的JS，然后引入：2、设置DOM容器：3、创建柱状图： $(document).ready(function(){ //在文档加载后激活函数function

陈大步·2023-10-12 22:18

tensorflow使用python_如何在Tensorflow中仅使用Python制作自定义激...

您需要能够将激活编写为numpy数组上的函数.其次,您必须能够将该函数的派生函数作为Tensorflow中的函数(更简单)或最坏情况下编写为numpy数组上的函数.写入激活功能：那么让我们以我们想要使用激活函数的函数为例

weixin_39979215·2023-10-12 17:20

tensorflow2笔记：自定义模型（激活函数、初始化、正则化、约束、损失、模型、训练循环）

注意本文jupyterlab编写）预先导入数据模型原型（用作对比）自定义损失函数自定义损失函数保存和加载自定义损失函数自定义损失配置函数自定义损失类HuberLoss保存和加载自定义损失类的模型自定义激活函数自定义激活函数激活函数类自定义初始化自定义初始化函数初始化类自定义正则化自定义正则化函数正则化约束类模型的保存和加载自定义约束自定义约束函数权重约束类实现自定义指标自定义指标类自定义层自

起名大废废·2023-10-12 16:39

【使用 TensorFlow 2】02/3 使用 Lambda 层创建自定义激活函数

一、说明TensorFlow2发布已经接近2年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有Keras所不支持的分布式训练的特性。3大设计原则：简化概念，海纳百川，构建生态.这是本系列的第三部分，我们将创建激活层并在TensorFlow2中训练它们。之前我们已经了解了如何创建自定义损失函数-使用TensorFlow2创建自定义损失函数自定义ReLU函数（来源：作者创建的图片）

无水先生·2023-10-12 16:36

MATLAB数值微分

定义：在微分学中，函数的导数是通过极限来定义的，如果一个函数是用数值给出的离散形式，那么他的导数就无法用极限运算求得，当然也就无法用求导的方式去计算函数在某点的导数，这就需要采用数值微分的方法，用离散方法近似计算函数在某点的导数值

畅的blog·2023-10-12 16:11

Python_机器学习_算法_第2章_2. 线性回归

线性回归简介学习目标1线性回归应用场景2什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归模型介绍3小结2.2线性回归api初步使用学习目标1线性回归API2举例2.1步骤分析2.2代码过程3小结学习目标2.3数学:求导学习目标

管程序猿·2023-10-12 15:52

机器学习小知识--面试得一塌糊涂

树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的，样本点的数值缩放不影响分裂点的位置，对树模型的结构不造成影响，而且树模型不能进行梯度下降，因为树模型是阶跃的，阶跃是不可导的，并且求导没意义，也不需要归一化。

羞儿·2023-10-12 15:45

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