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激活函数求导
CS231n 课程作业 Assignment One(五)两层神经网络分类器(0816)
两层神经网络分类器–NeuralNetwork(2layers)全连接神经网络、单隐藏层一、原理1.1全连接神经网络基础理论见另一篇文章–全连接神经网络1.2损失函数(待完善,想看可留言)二、实现2.1损失函数与
求导
阿桥今天吃饱了吗
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2023-01-20 18:03
计算机视觉
神经网络
卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络(CNN)的主要结构:输入层、卷积层、
激活函数
、池化层、全连接层、损失函数。不同的卷积神经网络由不同种类及数目的以上网络层组成。卷积层:提取图像特征。多次卷积:得到不同特征。
Annkile
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2023-01-20 18:03
数字图像处理
cnn
深度学习
神经网络
计算机视觉
cs231n assignment1 Two-Layer Neural Network
此次的作业的目的:了解NN的结构和搭建过程:本次实验的两层NN的结构:相当于使用了ReLu最后一层用softmax得出loss理解backpropagation:其目的是为了求任意函数的导数至于
求导
过程
likyoo
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2023-01-20 18:33
Machine
Learning
machine
learning
cs231n assignment1 two-layer-net
two-layer-net首先完成神经网络对scores和损失函数的计算,其中
激活函数
使用RELU函数,即max(0,x)函数。
一叶知秋Autumn
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2023-01-20 18:02
计算机视觉
CS231N
计算机视觉
吴恩达人工智能课总结
神经网络综述1.神经网络概述needsupplement…
激活函数
的必要性深层网络必要性吴恩达使用的logisticlostfunction为什么relu不会导致线性函数带来的问题计算图的应用1.1模型构建模拟人体神经网络建立神经网络
帅与
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2023-01-20 17:56
神经网络
【深度学习数学基础之线性代数】研究使用链式法则进行反向传播的
求导
算法
链式法则简单的说链式法则就是原本y对x求偏导,但是由于过程较为复杂,我们需要将函数进行拆分,通过链式进行分别
求导
,这样会使整个计算更为简单。
lingchen1906
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2023-01-20 17:54
pytorch
深度学习
算法
线性代数
人工智能实践入门Tensorflow2.0笔记-Day2 神经网络优化过程
一、整体知识概览第二章主要讲预备知识、网络复杂度计算、指数衰减学习率、
激活函数
、损失函数、过拟合问题及缓
下雨天的小鱼
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2023-01-20 16:10
tensorflow
python
深度学习
tensorflow
神经网络
机器学习
北京大学Tensorflow2.0笔记
激活函数
目前很少用这个
激活函数
,因为在深度神经网络中更新参数时需要从输出层到输入层逐层进行链式
求导
,而sigmoid函数倒数值为0-0.25之间,链式
求导
需要多层导数连续相乘,会出现多个0-0.25之间的连续相乘
WY~峰
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2023-01-20 16:08
tensorflow2.0笔记
深度学习
tensorflow
正则化
神经网络
机器学习
【2-神经网络优化】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
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2023-01-20 16:07
#
TensorFlow
神经网络
tensorflow
深度学习
【pytorch学习笔记】pytorch 搭建NIN网络+Fashion-Mnist数据集
目录NIN网络pytorch搭建NIN网络参考NIN网络论文《NetworkInNetwork》在传统的CNN模型中,卷积层通过filter进行卷积操作,再使用非线性
激活函数
进行处理,产生特征映射(featuremapping
是安澜啊
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2023-01-20 15:57
pytorch
动手学深度学习
pytorch
学习
深度学习
Network in Network 算法解析
globalaveragepooling层代替;mplconv结构的提出:conventional的卷积层可以认为是linearmodel,为什么呢,因为局部接收域上的每每一个tile与卷积核进行加权求和,然后接一个
激活函数
Tom Hardy
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2023-01-20 15:20
深度学习
Morrios灵敏度分析法
灵敏度分析分为局部灵敏度分析和全局灵敏度分析;局部灵敏度分析包括:直接
求导
法、有限差分法、格林函数法。全局灵敏度分析算法有筛选法、蒙特卡洛方法、基于方差的方法。
Refrain*
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2023-01-20 12:51
实习算法小结
python
Pytorch梯度下降优化
目录一、
激活函数
1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数二、损失函数及
求导
1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其
求导
三、链式法则1.单层感知机梯度
Swayzzu
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2023-01-20 09:51
深度学习
pytorch
人工智能
python
tf.keras.layers.Dense详解
tf.keras.layers.Dense的作用tf.keras.layers.Dense是神经网络全连接层,实现这个计算过程output=activation(dot(input,kernel)+bias)就是常见的WX+B,再加一个
激活函数
象象家的小蜜桃
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2023-01-20 09:10
tensorflow2使用
keras
python
深度学习
神经网络量化硬件实现
神经网络量化硬件实现量化算子几种不同的取整方式量化图量化方式PPQ对应的方法使用量化计算乘法算子加法算子
激活函数
算子量化矩阵乘送到L2上的操作非线性算子总结
麻花地
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2023-01-20 08:57
环境部署
使用模型
深度学习环境
人工智能
深度学习
算法
遗传算法
它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出,其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在
求导
和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法,能自动获取和指导优化的搜索空间
chshji666666
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2023-01-20 08:12
程序算法
算法
优化
生物
扩展
algorithm
框架
深度学习中常用
激活函数
分析
0.引言0.1什么是
激活函数
,有什么作用
激活函数
是向神经网络中引入非线性因素,通过
激活函数
神经网络就可以拟合各种曲线。
Le0v1n
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2023-01-20 02:18
深度学习
面试题
机器学习
深度学习
神经网络
机器学习
4、线性、逻辑回归比较
然后对B
求导
,得到残差的极小值,梯度下降更
爱补鱼的猫
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2023-01-19 20:35
学习笔记
逻辑回归
回归
PyTorch (三): 常见的网络层
目录全连接层卷积层池化层最大池化层平均池化层全局平均池化层
激活函数
层Sigmoid层ReLU层Softmax层LogSoftmax层Dropout层BN层LSTM层损失函数层NLLLossCrossEntropyLoss
连理o
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2023-01-19 18:13
#
PyTorch
深度学习
神经网络
卷积神经网络
对全连接层(fully connected layer)的通俗理解
如果说卷积层、池化层和
激活函数
层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中,全连接层可由卷积操
qq_29631521
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2023-01-19 17:56
深度学习
python
人工智能
2.深度学习模型使用:(卷积层,池化层,全连接层)
文章目录前言一、卷积层二、池化层三、线性层(全连接层)3.1全连接3.2
激活函数
1.sigmoid2.tanh3.Relu3.3Drop层3.4Bath_Normal层前言网络模型在算法中比较常用,对于大部分的网络结构模型都包含以下各层
Master___Yang
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2023-01-19 17:23
PyTorch笔记
深度学习
人工智能
神经网络
pytorch 自动构建任意层的深度神经网络(DNN)
在设计自己的网络时,需要考虑网络大小,隐藏层层数,
激活函数
和参数初始化方法。最笨拙的方法就是固定下来,发生变化就要手动调整一次。
夜晓岚渺渺
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2023-01-19 16:21
python
神经网络
pytorch
dnn
深度学习
YOLO系列详细解读:YOLO V3
采用"leakyReLU"作为
激活函数
。端到端进行训练。一
坚硬果壳_
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2023-01-19 12:46
目标检测
深度学习入门基础CNN系列——池化(Pooling)和Sigmoid、ReLU
激活函数
想要入门深度学习的小伙伴们,可以了解下本博主的其它基础内容:我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——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池化(Pooling)池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征代替网络在该位置的输出,其好处是当输入数据做出少量平移时,经过池化函数后
心无旁骛~
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2023-01-19 12:45
深度学习基础
深度学习
cnn
计算机视觉
深度学习面经总结
1.BN层的作用优势:(1)BN使得网络中每层输入数据的分布相对稳定,加速模型学习速度(2)BN使得模型对网络中的参数不那么敏感,简化调参过程,使得网络学习更加稳定(3)BN允许网络使用饱和性
激活函数
(
Fighting_1997
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2023-01-19 12:41
计算机视觉
Python
神经网络
深度学习
计算机视觉
人工智能
理论上sigmoid等函数可以拟合所有函数,为什么我们还是追求深的神经网络,而不是宽的神经网络
想要读懂这篇文章,你需要知道什么是神经网络的深度:神经网络的层数,更确切地说,隐藏层数什么是神经网络宽度:在一个层上,神经元的数量深度为2,宽度为6的神经网络为什么
激活函数
如sigmoid可以拟合理论上所有的函数
吸血猫teriri
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2023-01-19 10:51
神经网络
深度学习
机器学习
机器学习——Logistics回归
θ2,……θn,如均值,方差或特定分布函数等计算每个样本X1,X2,...,Xn的概率密度f(Xi;θ1,...,θm).假定样本i.i.d,则可根据样本的概率密度累乘构造似然函数:通过似然函数最大化(
求导
为零
蓝の影
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2023-01-19 10:17
算法
机器学习
c++
深度学习(1)——Pytorch基础
深度学习(1)——Pytorch基础作者:夏风喃喃参考:《动手学深度学习第二版》李沐文章目录深度学习(1)——Pytorch基础一.数据操作二.数据预处理三.绘图四.自动
求导
五.概率论导入相关包:importtorch
夏风喃喃
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2023-01-19 08:15
深度学习
深度学习
python
pytorch
numpy
神经网络
(1)预备知识
目录1.1基础知识1.1.1入门1.1.2运算1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5转换为其他python对象1.2数据预处理1.3线性代数1.4微分1.5自动
求导
1.6概率1.1.1入门importtorch
pku_mzj
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2023-01-19 08:14
动手学深度学习
python
深度学习
BSRN网络——《Blueprint Separable Residual Network for Efficient Image Super-Resolution》论文解读
EfficientSeparableDistillationBlock:BlueprintShallowResidualBlock(BSRB):ESA和CCA:实验:BSRN的实现细节:BSRN-S(比赛)的实现细节:不同卷积分解的效果:ESA和CCA的有效性:不同
激活函数
对比
子壹
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2023-01-19 07:54
超分辨率重建
深度学习
计算机视觉
网络
神经网络不收敛原因总结
没有对数据进行归一化忘记检查输入和输出没有对数据进行预处理没有对数据正则化使用过大的样本使用不正确的学习率在输出层使用错误的
激活函数
网络中包含坏梯度初始化权重错误过深的网络隐藏单元数量错误1没有对数据进行归一化问题描述
落雨飞辰
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2023-01-19 05:27
机器学习
神经网络
机器学习
人工智能
神经网络不收敛原因
神经网络不收敛的原因没有对数据进行归一化忘记检查输入和输出没有对数据进行预处理没有对数据正则化使用过大的样本使用不正确的学习率在输出层使用错误的
激活函数
网络中包含坏梯度初始化权重错误过深的网络隐藏单元数量错误
Tail_mm
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2023-01-19 05:57
神经网络
深度学习
centernet损失函数修改记录
想将centernet中w,h的loss修正关联起来,采用iouloss进行优化,于是需修改loss函数,注意事项如下:(1)loss函数本身到网络的输出层存在一个函数,这个函数
求导
,再逐层链式向前
求导
ydestspring
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2023-01-19 01:38
mmdetection
python
损失函数
pytorch
深度学习
神经网络
【CV-目标检测】
》文章目录***《目标检测》***一、网络结构1.FPN2.PAN3.SPP4.输出头5.csp1-x|csp2-x区别二、神经网络相关知识点1.卷积1.1定义1.2感受野计算1.3计算量`参数量2.
激活函数
不见山_
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2023-01-18 21:05
我的CV学习之路
目标检测
深度学习
神经网络
一元函数中的导数、微分和不定积分的关系
在同济大学高等数学教材里,关于微分和不定积分有如下介绍:老猿在这里思考了很久,到底是微分与积分运算互逆,还是
求导
数与积分运算互逆?导数与微分是什么关系?
LaoYuanPython
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2023-01-18 20:53
老猿Python
人工智能数学基础
高等数学
导数
微分
不定积分
Chisel教程——12.Scala中的函数式编程(用Chisel实现可配置
激活函数
的神经网络神经元)
Scala中的函数式编程(用Chisel实现可配置
激活函数
的神经网络神经元)动机前面的部分已经看到过很多函数了,现在我们可以自己定义函数然后高效利用它们了。
计算机体系结构-3rr0r
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2023-01-18 20:45
Chisel速成班教程
神经网络
人工智能
fpga开发
Chisel
scala
一篇博客带你掌握pytorch基础,学以致用(包括张量创建,索引,切片,计算,Variable对象的创建,和梯度求解,再到
激活函数
的使用,神经网络的搭建、训练、优化、测试)
一篇博客带你掌握pytorch基础,学以致用1.将numpy的ndarray对象转换为pytorch的张量在Pytroch中,Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,译作张量。熟悉numpy的同学对这个定义应该感到很熟悉,就像ndarray一样,一维Tensor叫Vector,二维Tensor叫Matrix,三维及以上称为Tensor。而numpy和Tensor确实有很多的相似之处,两者
Mr Gao
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2023-01-18 20:14
机器学习
python
神经网络
python
算法
pytorch
机器学习
CBAM注意力机制——pytorch实现
CBAM的结构:①通道注意力机制(Channelattentionmodule):输入特征分别经过全局最大池化和全局平均池化,池化结果经过一个权值共享的MLP,得到的权重相加,最后经过sigmoid
激活函数
得到通道注意力权重
CV_Peach
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2023-01-18 18:04
pytorch
深度学习
人工智能
Pytorch深度学习实践 第六讲 逻辑回归
)Logistic函数(仅仅是sigmiod函数中最典型的一种):x→+,(x)→1;x→-,(x)→0;x=0,(x)=1/2计算图:相比线性单元,Logistic回归单元后面多了一个Sigmiod
激活函数
啥都不会的研究生←_←
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2023-01-18 17:05
pytorch学习
Pythorch torch.nn 与 torch.nn.functional的区别
我们知道在torch.nn和torch.nn.functional中有许多类似的
激活函数
或者损失函数,例如:torch.nn.ReLU和torch.nn.functional.relutorch.nn.MSEloss
xytywh
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2023-01-18 14:30
Pytorch
Pytorch
torch.nn
bilibili西瓜书白板推导day1
通过函数
求导
得到极值点,求得极大似然估计。频率派将参数看为常量,
zm_zsy
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2023-01-18 14:46
机器学习
机器学习
LSTM预测结果是一条直线
2.可能是最后全连接层dense的
激活函数
的原因,将其去掉,或者改为sigmoid。
MarineKings
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2023-01-18 11:51
lstm
MobilenetV2网络结构
1.MobilenetV2均采用PW(Point-wise)+DW(Depth-wise)的卷积方式提取特征V2版本在DW卷积之前新加入一个PW卷积,能动态改变特征通道V2去掉了第二个PW的
激活函数
,最大程度保留有效特征借鉴
青葱岁月夏小凡
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2023-01-18 11:46
深度学习
MobileNetV2网络结构分析
层级结构如图1所示,它由一层深度卷积(DepthwiseConvolution,DW)与一层逐点卷积(PointwiseConvolution,PW)组合而成的,每一层卷积之后都紧跟着批规范化和ReLU
激活函数
m0_46811875
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2023-01-18 11:43
MobileNetv2
自动驾驶
人工智能
机器学习
【MobileNetV2 FLOPs】MobileNetV2网络结构详解并获取网络计算量与参数量
文章目录1MobileNetV2简介2线性
激活函数
的使用原因3Invertedresidualblock和residualblock的区别4一种常规MobileNetv2结构5MobilenetV2代码
寻找永不遗憾
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2023-01-18 11:42
神经网络结构解读
pytorch
python
神经网络
CS231n课程学习笔记(六)——常用的
激活函数
总结
翻译笔记:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21462488?refer=intelligentunit1.Sigmoidσ(x)=1(1+e−x)Sigmoid函数将实数压缩到[0,1]之间,如下图左所示。现在sigmoid函数已经不太受欢迎,实际很少使用了,这是因为它有两个主要缺点:Sigmoid函数饱和使梯度消失,当神经元的激活在接近0或者1时会饱和,在这些区域,梯度
StarCoo
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2023-01-18 11:32
深度学习
激活函数
1. 神经网络系列--基本原理
神经网络基本原理前言符号约定1.3神经网络的基本工作原理简介1.3.1神经元细胞的数学模型输入input权重weights偏移bias求和计算sum
激活函数
activation小结1.3.2神经网络的训练过程单层神经网络模型训练流程前提条件步骤
五弦木头
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2023-01-18 10:56
神经网络
神经网络
人工智能
计算机视觉算法
(有三个矩阵A,B,C,A为4*2,C为4*1,A*B=C.求B矩阵)求B,A矩阵是一个非奇异矩阵,不可逆,所以让A转置左乘A构成满秩矩阵C,可得B等于C逆乘上A转置再乘C图像是由波组成的介绍了矩阵的
求导
CV顶刊顶会
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2023-01-18 09:33
初学
Pytorch使用autograd.Function自定义拓展神经网络
1.可导对于可连续
求导
的神经网络构建时采用nn.Module类即可,此时仅仅需要改写__init__和forward方法,torch会自动
求导
,如下面的例子:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun
lemonade117
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2023-01-18 09:00
Pytorch
python求差分_数值偏微分方程-差分法(Python)
同样地,在计算机里无法取极限
求导
数,只能通过离散化之后,用有限差商代
weixin_39889487
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2023-01-18 09:24
python求差分
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