激活函数求导第5页

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

Chealkeo·2024-02-08 23:33

深度学习中常用激活函数介绍

深度学习中常用激活函数介绍在深度学习中，激活函数的作用主要是引入非线性特性，提高模型的表达能力。

神奇的布欧·2024-02-08 23:32

【神经网络】单层感知器

M-P模型其实就是现在的神经网络中的一个神经元，但是与之不同的点在于它没有非线性激活函数激活，也不能这么说，就是没有类似sigmoid或者tanh函数激活，而它用的仅仅是一个阈值去激活。

Loong_DQX·2024-02-08 19:45

MLP多层感知器+BP算法原理及实战

与单层感知器不同的是这里在前层神经元权重求和后，还有进行一次非线性激活函数激活，最后得到的就

Loong_DQX·2024-02-08 19:45

权威认可｜思迈特软件入选Gartner《中国分析平台市场指南》

一、需求导向，驱动市场蓝海在报告中，Gartner提到中国分析平台市场规模将保持着稳健且持续增长态势。预计到202

思迈特Smartbi·2024-02-08 19:53

使用Pytorch创建张量以及使用numpy创建数组的异同点

Pytorch是一个基于Python的计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算；2、包含自动求导系统的深度神经网络。

汉德萨姆ys·2024-02-08 16:30

刘知远LLM——神经网络基础

启发于生物神经细胞单个神经元单层神经网络前向计算激活函数的作用：没有激活函数的话，多层神经网络就会退化为单层输出层线性输出：回归问题sigmoid：二分类softmax：多

李日音·2024-02-08 15:43

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet)，了解神经网络各个层背后算法原理

pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数

Bartender_Jill·2024-02-08 14:09

vant-ui组件库中修改NavBar导航栏的样式

组件中没有改变导航栏的样式的属性，这个时候怎么办呢我们可以用深度选择器/deep/或::v-deep，实现对组件内部的样式修改如下：1.引用NavBar组件引用后是显示这个样子的如下图：但是现在需求是要求导航栏背景色为蓝色字体颜色图标颜色都为白色我们可以这样来修改修改背景色这个好改写

一颗苦涩的苹果·2024-02-08 12:19

PyTorch 2.2 中文官方教程（十二）

例如，您可能想使用在论文中找到的新型激活函数，或者实现您作为研究的一部分

绝不原创的飞龙·2024-02-08 10:55

Python绘制神经网络中常见激活函数的图形

前言需要绘制的激活函数有sigmoid，tanh，ReLU，softplus，swish共5个函数。

水木的编程那些事儿·2024-02-08 06:14

神经网络激活函数以及各自优缺点

1.什么是激活函数？所谓激活函数（ActivationFunction），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。

lixinpeng16·2024-02-08 06:09

神经网络激活函数的选择

激活函数（Activationfunctions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。

Peyzhang·2024-02-08 06:37

神经网络 | 常见的激活函数

本文主要介绍神经网络中必要的激活函数的定义、分类、作用以及常见的激活函数的功能。

半亩花海·2024-02-08 06:34

2、卷积和ReLU激活函数

python了解集合网络如何创建具有卷积层的特性。文章目录简介特征提取(FeatureExtraction)卷积过滤(FilterwithConvolution)Weights(权重)激活（Activations）用ReLU检测示例-应用卷积和ReLU结论In[1]:importnumpyasnpfromitertoolsimportproductdefshow_kernel(kernel,lab

AI算法蒋同学·2024-02-08 06:51

（2）基础

torch.Tensor([[2,3],[4,5],[6,7]])b=torch.zeros((3,3));c=torch.randn((3,2));正态分布随机初始化2、变量（Variable）变量与张量相比，具有自动求导功能

顽皮的石头7788121·2024-02-08 04:19

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN

jcfszxc·2024-02-08 02:48

2023牛客寒假算法基础集训营4-无HIK

A：清楚姐姐学信息论结论是越靠近e进制效率越高（第一次知道）当时现场推的，证明如下即证x^y>y^x两边同时取对数，移位得lnx/x>lny/y即证lnx/x的单调性求导即可发现是在e处对整数讨论23附近发现是

云深沐子兮·2024-02-07 22:41

（高数）反函数求导

由此可推出，如果两个图像关于y=x对称，则它们的斜率相乘=1计算时先将反函数转换成关于x是关于y的式子，把x关于y求导后，再将y替换成关于x的式子。3.常用的反函数公式

课堂随笔·2024-02-07 19:08

（高数）练习题：导数定义、切线、法线

注：求导数时最好套定义来求，对某点求导本质是求函数导数趋于该点的值，不可直接带入。注：分段函数求导，要注意其左右导数极限是否存在相等。注：此处考察导数存在定义，凑定义格式求解。注：未知切点求切线方程

课堂随笔·2024-02-07 19:07

最早玩双十一的那批人,才是薅羊毛大赛的冠军

你就应该知道，这不是一场简单的战争——院办的狗友从早上开始打开excel，列满自己要买的东西，啥时候领啥红包，怎样才能凑够满减，还有一列是跟京东比比领完各种优惠券以后谁便宜——虽然是简单的加减乘除但算起来不比求导函数简单但今天付了钱以后发现

二叁叁叁·2024-02-07 17:13

06-20201012 感知机-1从感知机到神经网络

通过一系列资料学习，感知机最大的贡献还是提供了在链接主义的智能计算中的一种求解思路（智能计算的三大流派之一），加之后来的非线性激活函数与反向传播，渐渐发展到现在的深度学习。从概念上，感知机可以认为

野山羊骑士·2024-02-07 17:24

Pytorch的主要模块

Pytorch的主要模块PyTorch主要包括以下16个模块：1．torch模块torch模块本身包含了PyTorch经常使用的一些激活函数，比如Sigmoid（torch.sigmoid）、ReLU（

蒲建建·2024-02-07 15:28

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

1.torch.autograd主要内容以下是torch.autograd主要内容的详细说明：自动求导机制：autograd根据链

科学禅道·2024-02-07 10:05

计算机设计大赛深度学习+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·2024-02-07 09:20

向量，矩阵和张量的导数 | 简单的数学

前段时间看过一些矩阵求导的教程，在看过的资料中，尤其喜欢斯坦福大学CS231n卷积神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路，可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化，直到发现其中有规律的部分。

橘子学AI·2024-02-07 04:31

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

多变量线性回归的批量梯度下降算法为：image即：image求导数后得到：imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一

东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

《名企人才招聘最佳管理实践》第一章读书

书中提到“企业对人才的需求以及人才对自我价值的提升需求导致人才的流动。”

低调的真谛1·2024-02-06 21:19

Autoencoder 有什么用？

如果在做autoencoder的时候激活函数为linear的话，那么这就相当于在做PCA了。

脏小明·2024-02-06 15:16

sympy 求解 2020 高考数学全国卷 1 第 21 题

题目为image.png（来源：https://gaokao.eol.cn/shiti/zhenti/202007/t20200709_1737395_4.shtml）不是教别人做高考题，这里硬求导考场上容易错也没时间

寂风如雪·2024-02-06 14:15

数模.matlab符号计算&&方程

一、符号函数a：整理简化：b：因式分解：c：多项式展开d：合并：e：计算分子分母：f：求导：f：差分：g：不定积分：h:定积分：二、函数a:solve：b:多变量方程求解：c:方程组求解：d:vpasolve

丰海洋·2024-02-06 09:57

【MATLAB】交叉验证求光滑因子的广义神经网络回归预测算法

每个神经元都有权重和偏差，通过激活函数对输入进行非线性变换并输出结果。模型的目标是通过学习训练数据的特征来拟合输

Lwcah·2024-02-06 09:57

计算机设计大赛深度学习+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·2024-02-06 09:19

计算机设计大赛深度学习+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·2024-02-06 09:17

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

计算机毕业设计论文不会做怎么办？送资源，教程，代码，论文文档

第一：寻求导师帮助假如你的毕业设计论文不会做，学生们可以找自己各自的知道老师寻求帮助，先从自己熟悉的方向选题，然后寻求你导师的帮助，毕竟导师是你们求学路上的指路人，问导师毕业设计论文的基本流程，开题模板

cm计算机毕业设计·2024-02-06 02:14

深度学习入门笔记（五）前馈网络与反向传播

5.1前馈网络一个最简单的前馈神经网络如图所示，对于每一个隐藏层，输入对应前一层每一个节点权重乘以节点输出值，输出则是经过激活函数（例如sigmoid函数）计算后的值。

zhanghui_cuc·2024-02-06 01:25

LLaMA 模型中的Transformer架构变化

目录1.前置层归一化（Pre-normalization）2.RMSNorm归一化函数3.SwiGLU激活函数4.旋转位置嵌入（RoPE）5.注意力机制优化6.GroupQueryAttention7.

samoyan·2024-02-05 13:57

Pytorch机器学习——3 神经网络（五）

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3.3前向算法当我们使用前馈神经网络接受输入x并产生输出时，信息通过网络向前流动。

辘轳鹿鹿·2024-02-05 08:45

批量归一化和残差网络

1.1不同网络的BN层1.1.1全连接层的BN放在全连接层中的仿射变换和激活函数之间，引入的可学习的参数：拉伸参数γ和偏移参数β，允许学习后使得批量归一化无效

英文名字叫dawntown·2024-02-05 08:20

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

目录激活函数SigmoidTanhReLUSoftmax本节博文介绍四大激活函数，Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax。激活函数为什么深度学习需要激活函数？

脚踏实地的大梦想家·2024-02-05 05:07

深度学习入门（鱼书）

3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场刚才登场的h（x）函数会将输

weixin_42963026·2024-02-05 05:56

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

对比第三节中的Adaline和LogisticRegression，可以发现它们只有两点不同：1、激活函数，Adaline中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是

cnhwl·2024-02-05 05:55

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧

YY_oot·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（二）神经元的结构

激活函数：一般都会有，根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种，不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数，多分类问题我们采用Softmax函

zhanghui_cuc·2024-02-04 16:30

01神经网络的理论及实现

图1-1感知机模型引入新函数(激活函数）：(1-1)将感知机表达式改为：(1-2)也可以分开写为：(1-3)(1-4)根据公式（1-3）和（1-4）可以将图1-1更改为图1-2模型。

我闻如是·2024-02-04 12:02

前端页面请求接口较多怎么优化?

1、首先浏览器本身可以限制并发请求数:以防止过多的并发请求导致系统崩溃或响应变慢.一般浏览器支持的最大并发请求数为6;假如有10个请求,前1-6先并发请求,当有一个先完成时,后面的立即补位,注意:并发请求数量的限制是针对每个域名的

和科比合砍81分·2024-02-04 10:16

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习的进展包括但不限于以下几个方面：1.算法和模型的改进：随着研究的不断深入，深度学习算法和模型不断得到改进和优化，例如更有效的神经网络结构、新的激活函数、更好的优化算法等。

番茄不是西红柿1·2024-02-04 08:20

人工智能深度学习发展历程-纪年录

1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001随机森林2010ReLUrelu激活函数

犟小孩·2024-02-03 19:37

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到：不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同

欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

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