激活函数求导

基于MATLAB的数值微分与拟合多项式求导

目录前言一.数值微分算法中心公式一：中心公式二：二.中心差分算法及其MATLAB的实现方法例题一三.用插值、拟合多项式求导数例题二四.二元函数的梯度计算前言由导数的定义得：进行细化区分为三种：（1）向前差商公式
唠嗑！·2023-01-14 10:40

[数值计算-19]：万能的任意函数的数值求导数方法

https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120378620目录第1章前言第2章导数的数值定义第3章导数的数值计算3.1定义支持任意一元函数的求导的函数
文火冰糖的硅基工坊·2023-01-14 10:08

PyTorch学习DAY1定义以及张量的操作

它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）包含自动求导系统的的深度神经网络。
沙鳄鱼·2023-01-14 10:34

day08-----pytorch

34405401/122277501.深度学习介绍2.常见神经网络结构介绍2.1前馈神经网络2.2反馈神经网络2.3图网络3.深度学习框架4.PyTorch4.1Storage和Tensor4.2自动求导
遨游的菜鸡·2023-01-14 10:04

数学建模---数值微积分

从而，在实际应用中求导
热爱生活的hhpp·2023-01-14 10:22

GRU门控循环单元自学笔记（动手学深度学习）

前言：在上一章节中，通过对RNN模型计算图进行反向传播链式求导推理，可以看出普通RNN模型可能存在梯度爆炸或梯度消失的问题（因为存在矩阵的次幂项）。
王大大可·2023-01-14 10:50

【转】RNN、LSTM、Transformer、BERT简介与区别

RNN激活函数只有tanh；LSTM通
追赶早晨·2023-01-14 09:23

rbf神经网络_其他神经网络和深度神经网络

径向基函数网络采用径向基函数（radialbasisfunction，RBF）作为单隐藏层神经元激活函数的前馈神经网络叫作RBF网络，其输出层是对隐藏层神经元输出的线性组合，径向基神经网络模型可表示∶式中
weixin_39541121·2023-01-14 00:40

AlexNet网络详解(实现花的种类识别)

AlexNet的亮点1.AlexNet在激活函数上选取了非线性非饱和的relu函数，在训
fakerth·2023-01-14 00:04

神经网络反向传播算法（BP算法）

传播原理：反向传播主要依赖于链式法则复合函数求导   如下图，y是复合函数：反向传播的优
若只如初見~~·2023-01-14 00:59

机器学习算法——神经网络3（误差逆传播算法-BP算法）

隐含层和输出层神经元都是拥有激活函数的功能神经元。
Vicky_xiduoduo·2023-01-14 00:24

AlexNet学习

数据集ILSVRC，是imagenet的子集有1000个类别亮点首次利用GPU进行网络加速使用ReLU激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数（求导麻烦，梯度消失）LRN局部响应归一化。
小甜瓜zzw·2023-01-14 00:22

激活函数的入门讲解

在实际的神经网络中，我们不能直接使用逻辑回归，必须在其外面再套上一个函数，我们称之为激活函数。激活函数非常重要，没有激活函数，神经网络的智商永远高不起来。
zha_zha_wei·2023-01-13 22:08

每日一学：洛必达法则及其使用条件

每日一学：洛必达法则及其使用条件每日一学：洛必达法则及其使用条件洛必达法则使用洛必达法则的条件每日一学：洛必达法则及其使用条件洛必达法则洛必达法则是在一定条件下通过分子分母分别求导再求极限来确定未定式值的方法
自由堂·2023-01-13 19:36

回归，分类评价指标及案例

b、MSE（MeanSquareError）均方误差通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。用了MSE为代价函数的模型因为要最小
古月a·2023-01-13 17:01

最小二乘法介绍

公式：下面主要介绍用矩阵求导的推导和最小二乘法的几何解释（此时y(x)为线性函数）。在最小二乘法的基础上求
kfcc1997·2023-01-13 16:41

多元线性回归（高斯分布---＞最小二乘法）

深入理解回归2.2、误差分析2.3、最大似然估计2.4、高斯分布-概率密度函数2.5、误差总似然2.6、最小二乘法MSE2.7、归纳总结升华3、正规方程3.1、最小二乘法矩阵表示3.2、矩阵转置公式与求导公式
代码简史·2023-01-13 16:11

最小二乘法推导及实现

在高等数学中，要求一个函数的最小值的思路为：1.对函数求导2.让导数等于0求某一个w,b使得L最小先对L求偏导∂L∂b=∂∑i=1n(wxi
paradise smile·2023-01-13 16:10

一文掌握 TensorFlow 基础

TensorFlow是一个深度学习库，由Google开源，可以对定义在Tensor(张量)上的函数自动求导。
Alice熹爱学习·2023-01-13 11:20

卷积神经网络基础概念理解（一）

Filter）3.通道（Channels）4.感受野5.填充（Padding）6.步长（Stride）7.空洞卷积8.卷积计算（Convolution）9.池化10.全连接（FC）11.隐藏层12.梯度13.激活函数
猪悟道·2023-01-13 10:28

激活函数的选择

局限性：在逆向传播中使用链式求导法则对神经网络模型中的权重调整幅度进行计算时，多个较小的梯度相乘后，会严重影响神经网络参数的调整，第一层的初始权重很难通过反向传播发生变化，容易出现梯度消失的状况。
ciaowzq·2023-01-13 10:56

深度学习常见的激活函数

正如从图中所看到，激活函数是分段线性的x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=torch.relu(x)d2l.plot(x
菜小鸡同志要永远朝光明前进·2023-01-13 09:16

深度学习技术汇总

深度学习1背景2基础知识汇总3深度学习框架4数据集5数据预处理6模型构建6.1常见模型结构6.2激活函数6.3其它6.3.1卷积6.3.2池化6.3.3感受野7模型配置后向传播7.1损失函数7.1.1损失函数
晓码bigdata·2023-01-13 08:06

模型评估指标总结笔记——回归/分类/聚类

缺点：由于有绝对值，使得某些点无法求导。（2）MSE（均方误差）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。缺点：MSE与我们目标变量的量纲不一样。
什么都一般的咸鱼·2023-01-13 08:05

【安装DGL（可用清华源）和pyg】；选择adam等优化器；激活函数选择

使用pipinstall安装.whl文件出现isnotasupportedwheelonthisplatform解决办法_michelle__7的博客-CSDN博客Linksfordgl后来发现我搞错了自己的python，应该是3.9我以为是3.6再后来用清华源就对了，不会有超时的错误了。pipinstalldgl-0.6.1-cp39-cp39-win_amd64.whl-iSimpleInde
爱吃甜的火龙果巧克力·2023-01-13 07:15

Pytorch学习09——卷积

1、Linear线性层（或者叫全连接层）后面跟激活函数2、感受野（receptivefield）和权值共享（weightsharing）感受野源自人看事物是一部分一部分的看所以对于卷积核来说，每次扫过图片的大小就是卷积核的大小权值共享指的就是卷积核里的权值不变
简简单单的貔貅·2023-01-13 07:39

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--数值微分、梯度法

像这样用微小的差分求导数的过程就称为数值微分而基于数学推导式推导的导数称为解析性求
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-13 00:36

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--神经网络的梯度

假设权重变化的函数是w，而w就是t的函数，所以有：代码实现：importos,sysimportnumpyasnpsys.path.append(os.pardir)defsoftmax(x):#一种神经网络的激活函数
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-13 00:28

矩阵对矩阵求导，标量对矩阵求导，链式法则

bdZdX=dZdY∗dYdX\frac{dZ}{dX}=\frac{dZ}{dY}*\frac{dY}{dX}dXdZ=dYdZ∗dXdY是错误的写法，因为维度不一致:dZdX或dZdY是标量对矩阵求导
防搞活机·2023-01-12 21:03

tf2梯度计算为None的情况

一般来说结果为None，表示输入变量之间没有构成可求导的关系，同时也需要理解tf.GradientTape()求导的原理，是根据输入的target和source构建好的图进行求导，其中的变量可以视为节点
正在吃饭的派大星·2023-01-12 21:32

torch.autograd在写求导代码时，参与计算的非torch.Tensor类型的数值返回梯度只能为None，不可训练参数梯度可以不是None

torch.autograd在写求导代码时，参与计算的非torch.Tensor类型的数值返回梯度只能为None，并且不可训练参数的梯度可以不为None，但是反向传播后查询其梯度时只有None与之对应，
skk1faker·2023-01-12 21:31

一个简单的神经网络例子

其中w1、w2、w3分别表示甲、乙、丙的权重，激活函数使用的是sigmoid，也就是：权重进行随机，然后利用已知的值进行训练，不
·2023-01-12 20:58

一个简单的神经网络例子

其中w1、w2、w3分别表示甲、乙、丙的权重，激活函数使用的是sigmoid，也就是：权重进行随机，然后利用已知的值进行训练，不
·2023-01-12 20:26

1、Pytorch初见

深度学习learing1、PyTorch初见2、开发环境安装3、回归问题1、Pytorch初见深度学习learing前言一、GPU加速gpu_accelerate.py二、自动求导autograd_demo.py
Chance Z·2023-01-12 20:24

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。
五元钱·2023-01-12 19:13

8. 类神经网络训练不起来怎么办（五）Batch normalization

五）特征的变化范围不一样，对Loss的影响不一样不同dimension范围变化到0-1范围在Deeplearning中，还要对z或者a做Normalization对z做还是对a做：总体上没有区别，如果激活函数是
Shannnon_sun·2023-01-12 19:13

白话机器学习数学——梯度下降与牛顿迭代

由于机器学习的模型涉及多个函数的变量及参数值，我们无法通过简单的多元函数求导找到函数的极值点。因此通常我们采用迭代法，从一个初始点x0x_0x0开
伯纳乌纯白·2023-01-12 19:12

CNN（Convolutional Neural Network）

卷积层的激活函数使用的是ReLU。我们在DNN中介绍过ReLU的激活函数，它其实很简单，就是ReLU(x)=max(0,x)。在卷积层后面是池化层(Poolinglayer)，这个也是CNN
梦码城·2023-01-12 19:09

《白话机器学习》（一）机器学习算法推导过程中的数学基础知识

一.向量、矩阵求导１．∂Ax→∂x→=AT\frac{\partial{A\overrightarrow{x}}}{\partial\overrightarrow{x}}=A^T∂x∂Ax=AT２．
四叶草hah·2023-01-12 19:07

Softsign Tanh 速度对比

我最近对softsign这个函数比较偏爱，但是测试的时候，有时候发现其速度并不令人满意网上资料很少，搜到了一篇博客深度学习日常发问（三）：激活函数性能对比_明曦君的博客-CSDN博客_mish激活函数和
zhqh100·2023-01-12 19:15

第二章.线性回归以及非线性回归—梯度下降法

,θ1)到达一个全局最小值或局部极小值2.图像分析：1).图像层面分析代价函数：①.红色区域表示代价函数的值比较大，蓝色区域表示代价函数的值比较小②.先给(θ0,θ1)赋一个初始值，然后进行迭代（就是求导
七巷少年^ω^·2023-01-12 18:52

机器学习之keras：keras中的complie、fit、predict、save函数说明

一、模型定义keras中模型定义十分简单，主要通过add函数来添加layers，而这些layers包含比如卷积层Conv2D、池化层Pool，全连接层Dense,激活函数层Activation等。
JacksonKim·2023-01-12 17:36

深度学习_准备工作

深度学习常用函数学习率问题反向传播：神经网络可以表达非线性的原因参数初始化常用函数sigmoid：Relu激活函数sigmoid存在的主要缺点是当网络层数较多的时候容易发生梯度消失因为在sigmoid中
沧海磐石·2023-01-12 14:53

python随机分组的思路_「Python」每日一练：学生学习小组分组程序

编程要求：（1）要求使用嵌套列表保存数据；（2）要求导入随机数模块思路分析（1）首先将学生名单，用列表表示，使用随机数函数将列表元素随机排序。
weixin_39949954·2023-01-12 14:23

python学习小组分组程序_【Python】每日一练：学生学习小组分组程序

编程要求：(1)要求使用嵌套列表保存数据；(2)要求导入随机数模块思路分析(1)首先将学生名单，用列表表示，使用随机数函数将列表元素随机排序。(2)将学生分成4组，每组3人，使用嵌套列表存储分组学生。
yisac·2023-01-12 14:53

多项式与函数

求多项式在x处的值polyvalm(p,x)//以矩阵为计算单位，求值多项式求根roots(p)//求多项式的根多项式乘除conv(a,b)//实现向量a,b卷积devconv(a,b)//除法多项式求导和积分多项式展开多
惊鸿.Jh·2023-01-12 13:35

297个机器学习彩图知识点（9）

1.鞍点2.损失函数的饱和3.饱和4.均匀分布5.单位阶跃激活函数6.上采样7.验证曲线8.梯度消失9.方差膨胀因子10.方差11.方差阈值法12.RSS13.值缩放14.随机缺失15.完全随机迷失16
冷冻工厂·2023-01-12 13:05

Make Your First GAN With PyTorch：3.针对手写数字识别网络改进的讨论

本文目录1.损失函数2.激活函数3.优化方法4.规范化（Normalisation）5.综合改进6.要点总结本书的上一章开发了一个神经网络来对手写数字的图像进行分类，虽然网络设计简单，但效果不错，使用MNIST
soih0718·2023-01-12 11:20

刘二大人——反向传播

用来保存损失对权重的倒数计算梯度x*w时x自动转化为tensor数据类型，计算loss，调用loss函数时就计算出了loss，这两个函数是构建计算图backward()调用时计算图自动消失，对每个数的链式求导会保存在该数中
qq_54282734·2023-01-12 11:49

Relu激活函数及其变种

神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的抽象表达能力。
AI剑客·2023-01-12 11:48
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