激活函数求导

积分电路解析

首先微分电路即为数学上的求导，即求斜率或变化率，而积分是微分的逆运算。积分电路通常用来将方波输入信号转化为三角波信号输出。
学生哥-_-·2023-06-21 18:13

高数基础6

目录导数与微分导数的定义式：导数的第二个定义式：左右导数区间内可导例题：例题2：微分微分的概念例题：导数的几何意义：切线方程与法线方程例题：连续可导可微之间的关系导数公式与求导法则：求导法则：导函数的奇偶数隐函数求导反函数导数参数方程求导法导数与微分导数的定义式
赵思凯·2023-06-21 16:58

深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-21 04:44

张量的is_leaf参数和required_grad参数

1：required_grad=True表明要对这个张量求导，也就是求取这个张量的梯度grad2：is_leaf=True表示这个张量是叶子节点，此时，对其求导，他的导数会被保留，而对于is_leaf=
xx_xjm·2023-06-20 19:43

05 指数函数求导

2^x的求导前面我们探索了一些常见函数的导数，但是指数函数是非常重要的一种类型。1.从几何上探索设t为天数，P(t)为人口数量。离散的图要想图像连续就得转成质量，所以P(t)换成M(t)。
asdfghwunai·2023-06-20 14:54

深度学习--常见激活函数的实现

常见激活函数简介激活函数的初衷激活函数必须是非线性函数常见的激活函数与实现Step跃阶函数公式优点缺点应用场景代码实现效果图Sigmoid函数与代码实现公式Sigmoid函数优点Sigmoid函数缺点代码实现效果图
码上有前·2023-06-20 13:55

神经网络中的损失函数

在《神经网络中常见的激活函数》一文中对激活函数进行了回顾，下图是激活函数的一个子集——而在神经网络领域中的另一类重要的函数就是损失函数，那么，什么是损失函数呢？
半吊子全栈工匠·2023-06-20 08:58

Nginx -s reload失效

Nginxreload流程原因1、有些worker还在处理请求导致reload不成功旧的worker进程还在处理请求,有些第三方模块会导致旧的worker挂起，甚至出现僵尸进程2、一种是你的nginx太过繁忙
仇亚峰·2023-06-19 23:45

python3实现PAT乙级算法题库全集

4、成绩排名5、继续(3n+1)猜想6、换个格式输出整数7、素数对猜想8、数组元素循环右移问题9、说反话10、一元多项式求导11、A+B和C12、数字
洛阳山·2023-06-19 23:38

YOLOv3

2、LeakyRelu作为激活函数，斜率是0.1。
Mr_Stark的小提莫·2023-06-19 19:32

微信小程序-自定义导航栏组件（支持渐变色、纯色和透明色，并自动适配所有机型）

场景：项目中要求导航栏是渐变色/透明色，像下面这样的效果：imageimage微信官方提供的导航栏只支持纯色，是无法实现上述效果的。
FSYu·2023-06-19 12:48

理解神经网络的数学原理（三）激活函数的作用

概述理解激活函数的作用能更好的解释神经网络的运行逻辑，在以前的章节中只简单概述了激活函数的作用，但是其实结论是比较草率的，这篇文章希望能谨慎的证明这些结论。
_pinnacle_·2023-06-19 12:08

【人工智能】— 神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后，最终得到输出结果的过程。在前向传播中，神经网络会将每一层的输出作为下一层的输入，直到输出层得到最终的结果。
之墨_·2023-06-19 06:23

【人工智能】— 神经网络、M-P 神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义、总代价

【人工智能】—神经网络神经网络的历史NeuralNetworkIntroM-P神经元模型激活函数(Activationfunction)神经网络结构举例训练神经网络学习网络参数代价定义均方误差交叉熵（CrossEntropy
之墨_·2023-06-19 06:48

华为又开始放大招了？CV新架构：VanillaNet: the Power of Minimalism in Deep Learning 论文阅读笔记

论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、单个Vanilla的神经结构四、训练VanillaNet4.1深度训练策略4.2SeriesInformedActivationFunction五、实验5.1消融实验激活函数中
乄洛尘·2023-06-19 02:27

在A股，那些价投者赚到钱了吗？

Bloomberg客服表示，只有千分之几的客户，曾要求导出过这么多数据。为什么笔者从来没见过券商做过这种分析，公布过这种数据？
新哥谈股论道·2023-06-18 23:56

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】

文章目录感知机神经网络从感知机到神经网络神经网络的例子复习感知机激活函数登场激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较ReLU函数3层神经网络的实现符号确认代码实现输出层的设计恒等函数和
CaraYQ·2023-06-18 18:09

【深度学习】tensorflow 卷积神经网络 实现手写数字识别

激活函数：tf.nn.relu(features,name=None)features:卷积后加上偏置的结果return:结果卷积层：tf.nn.conv2d(input,filter,strides=
♚人间海·2023-06-18 18:35

记录：自回归 模型在记忆 全随机序列 的潜变量 统计量爆炸现象

在24层模型+softplus4注意力激活函数的测试中，从统计量1800降低到100以内。2023/5/26更新原优化器是Lion，学习率1e-4。
ONE_SIX_MIX·2023-06-18 06:48

变限积分求导

前置知识：牛顿-莱布尼茨公式介绍形如G(x)=∫v(x)u(x)f(t)dtG(x)=\int_{v(x)}^{u(x)}f(t)dtG(x)=∫v(x)u(x)f(t)dt的积分称为变限积分。由牛顿-莱布尼茨公式可得，G′(x)=F′(u(x))u′(x)−F′(v(x))v′(x)=f(u(x))u′(x)−f(v(x))v′(x)G'(x)=F'(u(x))u'(x)-F'(v(x))v'(
tanjunming2020·2023-06-18 02:04

变限积分求导习题

前置知识：变限积分求导习题1已知F(x)=∫x2xsin⁡t2dtF(x)=\int_x^{2x}\sint^2dtF(x)=∫x2xsint2dt，求F′(x)F'(x)F′(x)解：F′(x)=sin⁡
tanjunming2020·2023-06-18 02:04

深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-18 02:52

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-17 23:36

浅层神经网络

目录1、神经网络表示2、计算神经网络的输出3、多个样本的向量化4、激活函数5、激活函数的导数6、神经网络的梯度下降法1、神经网络表示输入层：有输入特征1、2、3隐藏层：四个结点，表示你无法在训练集中看到他们
Q渡劫·2023-06-17 21:18

B047-cms02-高级查询 删除 添加 修改

目录高级查询页面准备下拉框显示文章类型ArticleController用jstl和el表达式取值展示高级查询参数ArticleQuery高级查询页面发送请求导入jquery.jdirk.js在jquery
HLPTHQL·2023-06-17 20:11

偏导数的推导

由于对两个自变量分别求导，所以在针对其中一个变量求导时，将另一个变量看作常数即可。
老手er·2023-06-17 19:33

Google为TensorFlow设计的专用集成电路TPU3.0图片

他在1960年提出了自适应线性单元（Adaline），一种和感知器类似的单层神经网络，用求导数方法来调整权重，所以说有“三十年神经网络经验”并不为过。
猛码Memmat·2023-06-17 11:47

计算图片中像素梯度值的几种方式

计算图片中像素梯度值的几种方式图像梯度的一般公式图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导：图像梯度:G(x,y)=dx(i,j)+dy(i,j)dx(i,j)=I(i+
Wi~·2023-06-17 10:16

深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-17 10:37

ECC算法学习（一）算法公式

简介优缺点运用二、算法理论基础1.椭圆曲线的加法2.椭圆曲线的二倍运算3.同余运算4.有限域5.乘法逆元三、算法公式1、有限域的负元2、有限域的加法，P+QP+QP+Q3.斜率计算（P=Q即要计算P点切线，需要求导
旭日猎鹰·2023-06-17 08:42

【深度学习】2-1 神经网络 - 激活函数

激活函数将输入信号的总和转换为输出信号，一般称为激活函数（activationfunction）。激活函数作用在于决定如何来激活输入信号的总和。
loyd3·2023-06-17 08:25

with torch.no_grad()解答

在使用torch.autograd进行自动求导时，PyTo
樱木之·2023-06-17 06:53

tf.layers.dense

dense全连接层，相当于添加一个层tf.layers.dense(inputs,#输入此网络的数据units,#输出维度大小，改变inputs的最后一维activation=None,#激活函数use_bias
嘻嘻口_口·2023-06-17 06:22

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-17 02:35

概率论期末救急 重点提醒

一维离散型随机变量及其分布已知概率密度，求分布函数已知密度函数正态分布标准化一维随机变量函数的分布1.先求分布函数，再求导得到密度函数已知X的概率密度，Y=g（x），求Y的分布函数或概率密度第二题第三题二维离散型随机变量边缘分布函数第二题二维离散型随机变量及其分布二维连续型随机变量第二题第三题常见的两个二维连续型随机变量二维正态分布两个随机变量的函数分布已知
O丶ne丨柒夜·2023-06-17 02:33

企业数字化转型过程和思维

数据驱动的核心是基于数据来思考新的模式创新而非简单的辅助业务优化，运营驱动也是同样的道理，运营是有明确的市场和需求导向的，而非简单的优化现
年少有为2025·2023-06-16 22:08

(三) PID控制中的噪声过滤

我们知道微分环节其实就是对误差的一个求导，几何意义就是斜率，斜率越大，表示控
我什么都布吉岛·2023-06-16 21:00

吴恩达471机器学习入门课程2第2周——手写数字识别（0到9）

手写数字识别的神经网络0-91、导包2、ReLU激活函数3-Softmax函数4-神经网络4.1问题陈述4.2数据集4.2.1可视化数据4.3模型表示批次和周期损失(cost)4.4预测使用神经网络来识别手写数字
贰拾肆画生·2023-06-16 20:35

logits 与 pre-logits

pre-logits就是一个全连接层+tanh激活函数。举个例子importtorchimporttorch.nnasnnclassNet(nn.
Enzo 想砸电脑·2023-06-16 20:31

深度学习基础入门篇[10]：序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-16 17:58

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-16 15:13

深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详细讲解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-16 13:57

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-16 11:33

深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-16 11:32

深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-16 11:01

深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-16 11:31

轻量化网络之MobileNet V2

中间的扩展层则利用轻量级的深度卷积来提取特征引入非线性，而且，为了维持网络的表示能力作者去除了较窄层的非线性激活函数。
残剑天下论·2023-06-16 10:35

python深度学习include框架_《用Python实现深度学习框架》上市

本书讲解了计算图、自动求导、优化算法等框架核心功能的原理与实现，介绍了逻辑回归、全连接神经网络、FM、Wide&Deep、DeepFM、RNN、CNN等多种典型模型和网络的原理与应用，尤其注重各种模型背后的思想
weixin_39836751·2023-06-16 04:16

pytorch的学习与总结(第二次组会)

pytorch的学习与总结一、pytorch的基础学习1.1dataset与dataloader1.2可视化工具(tensorboard)、数据转换工具(transforms)1.3卷积、池化、线性层、激活函数
码manba·2023-06-16 01:33

矩阵求导和向量求导思想

矩阵求导和向量求导思想其实这一篇教程，并不说告诉大家，怎么取做矩阵求导和向量求导，更多的讲，矩阵求导和向量求导的思想。
Mr Gao·2023-06-16 01:13
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