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Linux
激活函数求导
27 类深度学习主要神经网络
然后,它使用
激活函数
(大多数是Sigmoid函数)进行分类。
卷积战士
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2023-01-26 03:21
神经网络
深度学习
神经网络
深度卷积对抗神经网络 基础 第二部分 DC-GANs
激活函数
Activations
激活函数
是任何输入的输出是一个区间内的函数。其必须是可导,并且是非线性的。一些通用的
激活函数
包括:(Commonactivationfunctions
Volavion
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2023-01-26 03:50
人工智能
神经网络
深度学习
处理多维特征的输入 Multiple Dimension Input
参考,自学PyTorch深度学习实践(刘二大人)P7处理多维特征的输入MultipleDimensionInput_努力学习的朱朱的博客-CSDN博客
激活函数
:参考(常用
激活函数
(激励函数)理解与总结)
非常可爱的刘妹妹
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2023-01-25 15:11
pytorch
python
《PyTorch深度学习实践》Lecture_07 处理多维特征的输入 Multiple Dimension Input
(一)MultipleDimensionLogisticRegressionModel1.多维特征的逻辑回归模型(每个样本有8个特征)通过并行运算可以提高运算速度2.线性层3.神经网络一个例子:(二)
激活函数
二
木夕敢敢
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2023-01-25 15:36
PyTorch深度学习
神经网络
深度学习
机器学习
python
文本情感分类TextCNN原理+IMDB数据集实战
步长、池化:全连接层:
激活函数
:3.2Text基础字向量、词向量:字向量——多用于
芝士不知世_
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2023-01-25 11:52
深度学习
Pytorch学习
分类
深度学习
计算机视觉
矩阵
求导
中的分母布局与分子布局
最近在处理一些优化问题时,我才注意到,在不同的书籍、资料中函数f(x):Rn→Rmf(x):\R^n\rightarrow\R^mf(x):Rn→Rm的导数∂f∂x\frac{\partial{f}}{\partial{x}}∂x∂f形式并不一样。如下图,二者在雅各比矩阵的定义上显然不一样(很明显矩阵维度不同)。这一下子就把我弄糊涂了,之前还没从没注意到这个问题。figure.1还好有万能的wik
TLKids
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2023-01-25 11:59
矩阵
线性代数
动手学深度学习——批量归一化
底部层一变化,所有都得跟着变;最后的那些层需要重新学习多次;导致收敛变慢;固定小批量里面的均差和方差:然后再做额外的调整(可学习的参数):2、批量归一化层可学习的参数为γ和β;作用在全连接层和卷积层输出上,
激活函数
前
橙子吖21
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2023-01-25 09:04
动手学深度学习
深度学习
人工智能
pytorch
神经网络
机器学习哪些算法需要归一化
如决策树,随机森林,对于树形结构,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
qq_34872215
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2023-01-25 09:53
深度学习
标准化
归一化
自动微分----pytorch中的梯度运算与反向传播函数(预备知识)
文章目录自动微分一个简单的例子非标量变量的反向传播分离计算Python控制流的梯度计算小结自动微分正如微积分中所说,
求导
是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤。
Gaolw1102
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2023-01-24 15:41
深度学习
#
动手学深度学习----学习笔记
pytorch
深度学习
python
pytorch autograd 非叶子节点的梯度会保留么?
#叶子节点a=torch.tensor(2.0,requires_grad=True)b=a.exp()b.backward()a.grada是叶子节点,b不是叶子节点,当使用b.backward()
求导
时
Linky1990
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2023-01-24 15:06
深度学习
Yolov1模型——pytorch实现
其中,卷积层的
激活函数
选用LeakyRelu(0.1)。作者先使用3通道224x224的图片输入在Image
CV_Peach
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2023-01-24 15:03
pytorch
深度学习
计算机视觉
【深入浅出PyTorch】2-pytorch基础知识
2-pytorch基础知识文章目录2-pytorch基础知识2.1-张量2.1.1-什么是张量2.1.2-创建tensor2.2-自动
求导
2.2.1-PyTorch机制2.2.2-数学基础2.2.3-动态计算图
超级虚空
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2023-01-24 11:05
深入浅出PyTorch
pytorch
深度学习
python
机器学习
深入浅出Pytorch(task 01)
目录Pytorch的安装使用Pytorch基础知识张量自动
求导
Pytorch的安装使用之前在Linux环境下已经配置好了Pytorch的环境,且成功地运行了一些算法代码,这步就暂且掠过~Pytorch基础知识张量
angrident
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2023-01-24 11:01
笔记
pytorch
深度学习
python
深入浅出PyTorch_【01】pytorch基础
#深入浅出PyTorch_【01】pytorch基础2023.01.23主要内容就是张量自动
求导
pytorchpytorch为深度学习框架,与Tensorflow为最火的两个框架。
羊老羊
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2023-01-24 11:00
深入浅出pyTorch
pytorch
深度学习
pytorch:model.train()、grad()、.add()、.add_()、.mul()、.mul_()、.exp()、.exp_()、.step())
常用的
激活函数
有relu、sigmoid、tan
开心邮递员
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2023-01-24 11:53
python
【4-网络八股扩展】北京大学TensorFlow2.0
Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲:神经网络计算:神经网络的计算过程,搭建第一个神经网络模型神经网络优化:神经网络的优化方法,掌握学习率、
激活函数
如何原谅奋力过但无声
·
2023-01-24 11:21
#
TensorFlow
神经网络
tensorflow
深度学习
【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.54】改进
激活函数
为ReLU、RReLU、Hardtanh、ReLU6、Sigmoid、Tanh、Mish、Hardswish、ELU、CELU等
文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7,
人工智能算法研究院
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2023-01-24 11:19
YOLO算法改进系列
算法
深度学习
卷积神经网络怎么入门?入门卷积神经网络必备!人工智能-CNN入门
什么是
激活函数
?
激活函数
都有哪些?了解了这些基本概念,才能更好地了解后面的模型。2、论文解读想了解卷积神经网络模型,要先认真阅读对
程序媛珂珂
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2023-01-24 11:47
神经网络
人工智能
cnn
深度学习
【3-神经网络八股】北京大学TensorFlow2.0
Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲:神经网络计算:神经网络的计算过程,搭建第一个神经网络模型神经网络优化:神经网络的优化方法,掌握学习率、
激活函数
如何原谅奋力过但无声
·
2023-01-24 11:43
#
TensorFlow
神经网络
tensorflow
深度学习
【读论文】Fast-Classifying, High-Accuracy Spiking Deep Networks Through Weight and Threshold Balancing
背景ANN2SNN的主要挑战是脉冲神经元中负值和bias的表示,可以通过训练中使用ReLU为
激活函数
避免,并将bias置0,使用空间
Selena Lau
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2023-01-24 08:11
ANN2SNN
人工智能
深度学习
ANN2SNN
【Takk系列】Zynq\FPGA\PYNQ实现的CNN LeNet加速系列视频教学
卷积神经网络CNN理论基础:包括卷积运算、池化、
激活函数
、全连接网络层等介绍,同时使用Matlab实现,手写网络,不调用第三方集成库,让各位能够清晰明了实际运算的过程。这是后续进行并行优化设计的基础。
Taneeyo
·
2023-01-23 14:29
TAKK系列
fpga开发
cnn
人工智能
zynq
深度理解卷积神经网络
一个最简单的神经元结构,假如有三个输入,都对应一个权重参数,然后通过权重加起来,经过一个
激活函数
,最后输出y。CNN中独特的结构就是卷积层,就是一个卷积核然后根据步幅进行扫描运算,最后输出特征矩阵。
暗紫色的乔松(-_^)
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2023-01-23 11:06
深度学习
cnn
深度学习
神经网络
AI大视觉(十) | Yolo v3中关于交叉熵与均方差损失函数的思考
损失函数(误差函数)是关于模型输出和样本标签值之差的函数,通过对误差函数
求导
来调节权重参数。本质:选取恰当的函数来衡量模型输出分布和样本标签分布之间的接近程度。
AI大道理
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2023-01-23 10:55
目标检测(YOLO)
神经网络
人工智能
深度学习
1.1 pytorch的基础使用方法|自动
求导
机制
文章目录基本使用方法自动
求导
机制基本使用方法importtorch#创建一个矩阵x=torch.empty(5,3)print(x)#赋值随机值x=torch.rand(5,3)print(x)#初始化一个全为零的矩阵
Micoreal
·
2023-01-23 10:22
pytorch
pytorch
python
numpy
返回传播计算方法|神经网络整体架构|神经元个数对结果的影响|正则化与
激活函数
|神经网络过拟合解决方法
文章目录返回传播计算方法神经网络整体架构(暂时留存,等后面补)神经元个数对结果的影响正则化与
激活函数
神经网络过拟合解决方法返回传播计算方法实际上计算L(损失值)的时候并不是只是拿一组w来进行计算,而是由多组
Micoreal
·
2023-01-23 10:22
机器学习
深度学习
神经网络
深度学习
人工智能
深度学习: 回归loss
罗列如下:名称/别称公式
求导
特性L1/MAE1N∑i=1N∣y−y^∣\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\mid{y}-\hat{y}\midN1∑i=1N∣y−y^∣±1N∑i=1Ny^′
JNingWei
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2023-01-23 08:40
深度学习
深度学习
人工智能
回归
机器学习算法模型之神经网络
1.权重w的求解2.
激活函数
的选择3.隐藏层的层数和每一层对应神经元的个数综合以上三个过程的结束,我们的神经网络的框架就算是搭建完成了。
cai_niao_lu
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2023-01-23 07:33
机器学习
机器学习
神经网络
sklearn
python
深度学习
如何科学的搭建一台深度学习服务器?
也就是GPU,深度学习的模型训练的过程中大量张量会在GPU上完成
求导
等计算梯度的运算,但是单单有GPU是不行的,还
千与编程
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2023-01-22 13:11
笔记
深度学习
机器学习
深度学习基础知识
目录1.
激活函数
2.损失函数3.归一化3.1归一化3.1.1将特征数据缩放到一个范围scaletoarange3.1.2均值方差归一化(standardization)3.1.3RobustScaler3.2
zhao_crystal
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2023-01-22 12:31
深度学习
深度学习
人工智能
深度学习几个基础知识
写出饱和型
激活函数
、非饱和型
激活函数
有哪些,并写出各个
激活函数
的定义和特点。九、防止过拟合的主要方法
大橙子C7
·
2023-01-22 12:55
深度学习
目标检测
计算机视觉
中国地质大学(北京) 研究生 数学课《机器学习》期末考试 考试范围+考试题目+参考答案 2022秋
考试范围2.1机器学习相关知识(科普类)2.2上课时黑板写的数学计算、推导和证明等2.3两次课程报告的内容3考试真题4参考答案4.1机器学习应用4.2学习率选择4.3奇异值分解4.4稠密连接卷积网络4.5
激活函数
qq_26071927
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2023-01-22 11:45
北地
研究生
计算机
期末
人工智能
深度残差网络+自适应参数化ReLU
激活函数
(调参记录3)
续上一篇:深度残差网络+自适应参数化ReLU
激活函数
(调参记录2)https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105595917本文继续测试深度残差网络和自适应参数化
dangqing1988
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2023-01-22 10:06
深度学习
神经网络
机器学习
Paper Reading:MobileNetV3
的方法去寻找一个速度更快的的网络ArchitectureEfficientMobileBuildingBlocksMobileMobileblock在MobileNetv2的基础上加了一个SE模块,并且使用swish新的
激活函数
同时利用
yzhang_1
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2023-01-22 00:47
DeepLearning
computer
vision
Model
compression
吴恩达机器学习打卡day3
图2 课程视频P23——正规方程图3形象的展示了梯度下降法求解代价函数最小值到最后的情况,对于普通的一元二次函数,通过
求导
、令式子等于0
学吧 学无止境
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2023-01-21 21:31
机器学习
人工智能
深度学习-学习笔记(数值稳定性)
为了保持数值的稳定,我们需要选择合适的参数初始化方案和合理的非线性
激活函数
。梯度的计算一个d层的神经网络,每一层用lll表示,则h(l)\boldsymbol{
J_Wu
·
2023-01-21 19:31
深度学习-学习笔记
深度学习
神经网络
【动手学深度学习PyTorch版】8 数值稳定性、模型初始化、
激活函数
上一篇移步【动手学深度学习PyTorch版】7丢弃法_水w的博客-CSDN博客目录一、数值稳定性1.1数值稳定性◼数值稳定性常见的两个问题:◼梯度爆炸:举例MLP◼梯度消失◼总结1.2如何使得训练更稳定◼常见的方法◼Xavier初始:常用权重初始化的方法一、数值稳定性1.1数值稳定性◼数值稳定性常见的两个问题:当神经网络变得很深的时候,数值非常容易变得不稳定。假设,我们有个d层的神经网络,由于神经
水w
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2023-01-21 19:29
#
深度学习
1024程序员节
动手学深度学习(十六)——数值稳定性和模型初始化(公式说明)
三、模型初始化和
激活函数
3.1权重初始化3.2让每一层的方差都是一个常数Xavier初始化:以多层感知机为例假设线性的
激活函数
3.3总结一、数值稳定性——梯度消失和梯度爆炸考虑一个具有LLL层、输入x\
留小星
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2023-01-21 19:57
动手学深度学习:pytorch
李沐《动手学深度学习》课程笔记:14 数值稳定性 + 模型初始化和
激活函数
目录14数值稳定性+模型初始化和
激活函数
1.数值稳定性2.模型初始化和
激活函数
14数值稳定性+模型初始化和
激活函数
1.数值稳定性考虑一个具有L层、输入x和输出o的深层网络。
非文的NLP修炼笔记
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2023-01-21 19:56
#
李沐《动手学深度学习》课程笔记
深度学习
人工智能
基于EasyExcel锁定指定列导出数据到excel
最近在做系统报表时中有一个需求时这样的,需要查询系统数据导出excel,并要
求导
出的excel列中有一些时锁定的有一些时不锁定的,即使实现动态列锁定的效果。
llp1110
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2023-01-21 17:11
代码片段
excel
第五章 误差反向传播法——计算图&链式法则&反向传播&简单层的实现&
激活函数
层的实现&Affine/Softmax层的实现&误差反向传播法的实现
*数值微分虽然简单,也容易实现,但缺点是计算上比较浪费时间1.计算图*正向传播是从计算图出发点到结束点的传播*反向传播传递“局部导数”,将导数的值写在箭头的下方*计算图的优点是,可以通过正向传播和反向传播高效的计算各个变量的导数值2.链式法则*链式法则:如果某个函数由复合函数表示,则该复合函数的导数可以用构成复合函数的各个函数的导数的乘积表示3.反向传播(1)加法节点的反向传播加法节点的反向传播只
桃桃tao
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2023-01-21 14:19
深度学习入门(已完结)
算法
深度学习
人工智能
深度学习入门(9)神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现
无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门(5)如何对神经网络模型训练结果进行评价深度学习入门(6)误差反向传播基础---计算图与链式法则使用深度学习入门(7)误差反向传播计算方式及简单计算层的实现深度学习入门(8)
激活函数
阿_旭
·
2023-01-21 14:18
深度学习入门
深度学习
人工智能
softmax层实现
python
Affine层实现
CIFAR-10数据集分类实验报告
PyTorch看作加入了GPU支持的numpy,并且它是一个拥有自动
求导
功能的强大的深度神经网络。2BP神经网络相关知识2.1
激活函数
激
Ma lidong
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2023-01-21 13:57
作业
神经网络
卷积神经网络
【AI】反向传播的基本原理(06)
目录1、有个小印象2、易混淆的函数3、反向传播概念4、图解反向传播算法4.1、三层神经网络4.2、前向传播过程4.3、计算误差4.4、反向传播算快速法修正W5、链式
求导
法则6、梯度下降修正W7、举例推导
sjh752422969
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2023-01-21 12:37
计算机视觉
神经网络
深度学习
机器学习
【AI】梯度下降的数学原理(05)
目录1、导数的概念2、导数的求法3、
求导
的几何意义4、多元函数及偏导5、梯度的概念和计算方法5.1梯度的概念5.2梯度的计算方法5.3梯度方向,函数值变化最迅猛的原因1、导数的概念导数:一个函数在某一点导数
sjh752422969
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2023-01-21 12:36
计算机视觉
线性代数
人工智能
机器学习
S03: 1.1 Autograd 自动
求导
第一章基于Autograd的Tensor类1.1Autograd自动
求导
本章是《手写深度学习框架》的第一章节。与很多
oio328Loio
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2023-01-21 10:59
手写深度学习框架
神经网络
「SymPy」符号运算(4) 微积分与有限差分
目录导言积分不定积分定积分多重积分
求导
一阶导数高阶导数偏导数有限差分常微分差分差分系数高阶差分偏微分差分导言在前几篇中,我们学习了SymPy的基本语法、方程求解等基础知识传送链接:「SymPy」符号运算
行吟客
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2023-01-21 10:24
SymPy符号运算系列
算法
人工智能
深度学习入门基础CNN系列——批归一化(Batch Normalization)和丢弃法(dropout)
填充(padding)与步幅(stride)深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念深度学习入门基础CNN系列——池化(Pooling)和Sigmoid、ReLU
激活函数
一
心无旁骛~
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2023-01-21 10:53
深度学习基础
深度学习
cnn
batch
初学者之路——————卷积神经网络
全连接层通过
激活函数
进行输入图像的激活,与卷积层
MapleCL
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2023-01-21 09:12
深度学习
“深度学习”学习日记。误差反向传播法--算法实现
2023.1.18经过学习了计算图、链式法则、加法层、乘法层、
激活函数
层、Affine层、Softmax层的反向传播的实现。
Anthony陪你度过漫长岁月
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2023-01-21 08:27
深度学习
人工智能
python
MNIST
python机器学习(一)算法学习的步骤、机器学习的应用及流程(获取数据、特征工程、模型、模型评估)
机器学习入门机器学习中需要理论性的知识,如数学知识为微积分(
求导
过程,线性回归的梯度下降法),线性代数(多元线性回归,高纬度的数据,矩阵等),概率论(贝叶斯算法),统计学(贯穿整个学习过程),算法根据数学基础一步步的推导出来的
hwwaizs
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2023-01-20 20:16
python机器学习
算法
python
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