激活函数求导第8页

清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归

内容：逻辑回归一.二分类之使用SPSS进行分析1.使用SPSS进行变量虚拟化：转化-创建虚变量线性概率模型LPM：连接函数（激活函数）的取法：盲选Sigmoid1.分析-回归-二元回归在此基础上可以在分类中进行对协变量进行虚拟化还可以选择先前回归先后回归预测结果差

别被算法PUA·2024-01-07 15:56

主流大语言模型从预训练到微调的技术原理

引言本文设计的内容主要包含以下几个方面：比较LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的细节：tokenizer、位置编码、LayerNormalization、激活函数等。

智慧医疗探索者·2024-01-07 10:32

百度地图自动精确定位，通过百度地图官方的api接口处理

1、需求导入需要在点击定位按钮时，标记当前定位点出来示例.png2、出现的问题在使用百度地图时，通过官方的api查看，去使用，能够获得到定位的经纬度，但是偏差实在太大，将近有个几公里的差距。

听书先生·2024-01-07 07:03

梯度消失与梯度爆炸的问题小结

本文参考李沐老师动手深度学习,上篇激活函数有遇到这个问题我们来深入探讨一下文章目录前言一、梯度爆炸二、梯度爆炸的问题三、梯度消失四.梯度消失的问题总结前言到目前为止，我们实现的每个模型都是根据某个预先指定的分布来初始化模型的参数

笔写落去·2024-01-07 07:55

权重初始化和激活函数小结

一.权重初始化二.检查激活函数总结前言选择合理的权重初始化和选择合理的激活函数在训练是保证训练的稳定性尤为重要,本文介绍其做法,帮助我们事半功倍.首先我们理想的神经网络是什么样子的?

笔写落去·2024-01-07 07:55

深度学习｜4.1 深L层神经网络 4.2 深层网络的正向传播

}n[i]表示第i层神经节点的个数，w[l]w^{[l]}w[l]代表计算第l层所采用的权重系数，b[l]b^{[l]}b[l]代表计算第l层所用的偏移量，g[i]g^[i]g[i]表示第i层所配置的激活函数

晓源Galois·2024-01-07 07:19

什么是神经网络？

每个神经元接收来自前一层的多个输入，对这些输入进行加权求和，然后通过激活函数产生输出。2、层次结构：神经网络通常由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。输

金木讲编程·2024-01-07 07:48

训练神经网络(上)激活函数

本文介绍几种激活函数,只作为个人笔记.观看视频为cs231n文章目录前言一、Sigmoid函数二、tanh函数三、ReLU函数四、LeakyReLU函数五、ELU函数六.在实际应用中寻找激活函数的做法总结前言激活函数是用来加入非线性因素的

笔写落去·2024-01-07 07:47

《动手学深度学习》学习笔记第5章深度学习计算

有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺5.深度学习计算5.1层和块图5.1.1:多个层被组合成块，形成更大的模型下面的代码生成一个网络：具有256个单元和ReLU激活函数的全连接隐藏层

北方骑马的萝卜·2024-01-07 03:13

李沐-《动手学深度学习》-- 01-预备知识

一、线性代数知识1.矩阵计算a.矩阵求导当y和x分别为标量和向量时候，进行求导得到的矩阵形状，矩阵求导就是矩阵A中的每一个元素对矩阵B中的每一个元素求导梯度指向的是值变化最大的方向分子布局和分母布局：b

叮咚Zz·2024-01-07 00:17

pytorch tutorial : A 60 Minute Blitz

文章目录前言TensorAutoGrad自动求导机制AutoGradinTensorNeuralNetworksLossFunctionBackpropThingsaboutdata前言pytorch用了一段时间

Gitabytes·2024-01-06 22:12

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

改进之处:相对于传统方法，AlexNet通过ReLU激活函数、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。特别之处:引入了深层网络和GPU加速计算

机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

2023/5/7周报

optimizationofNewModel二．第二种newmodel三、深度学习1.深度学习的诞生：2.深度学习的一些术语：3.深度学习的关键步骤：总结摘要通过使用activationfunction激活函数对模型进行改写

user_s1·2024-01-06 07:54

深度学习-非线性激活函数

激活函数是深度学习模型的重要成分，目的是将线性输入转换为非线性。

ymy_ymy22·2024-01-06 06:03

深度学习笔记

激活函数激活函数可以让神经网引入非线性性质，去除线性相关特征映射，是网络捕获数据中的不同特征；relu=max（0，x）输出为0到正无穷sigmod输出为0-1形状为srelu输出为-1-1以0为中心，

warren@伟_·2024-01-06 06:24

神经网络-非线性激活，线性层

非线性激活为什么要使用非线性激活：个人理解是为了给神经网络引入一些非线性的特质下面是查到的资料所得结果如上图的神经网络，在正向传播过程中，若使用线性激活函数(恒等激励函数)即令则隐藏层的输出为可以看到使用线性激活函数神经网络只是把输入线性组合再输出

Star_.·2024-01-06 06:23

神经网络框架的基本设计

一、神经网络框架设计的基本流程确定网络结构、激活函数、损失函数、优化算法，模型的训练与验证，模型的评估和优化，模型的部署。

广煜永不挂科·2024-01-05 21:38

偏导函数公式以及使用 python 计算

在计算上，可以通过类似于一元函数求导的方法，将其他自变量

草明·2024-01-05 16:29

vue blob流下载，文件名从后端获取，并解决文件名乱码

fileDownload.jsexportdefault{install(Vue){Vue.prototype.FileDownload=function(data){lettext=data.text||'正在请求导出

hibiscusxin·2024-01-05 16:17

【激活函数】GELU 激活函数

1、介绍GELU(GaussianErrorLinearUnits)是一种基于高斯误差函数的激活函数，相较于ReLU等激活函数，GELU更加平滑，有助于提高训练过程的收敛速度和性能。

daphne odera�·2024-01-05 15:28

【激活函数】深度学习中你必须了解的几种激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU 和 ELU 激活函数（2024最新整理）

激活函数（activationfunction）的作用是对网络提取到的特征信息进行非线性映射，提供网络非线性建模的能力。

daphne odera�·2024-01-05 15:55

控制障碍函数(Control Barrier Function,CBF) 二、示例

我们定义系统的状态为x=[pvz]∈R3x=\begin{bmatrix}p\\v\\z\end{bmatrix}\in\mathbb{R}^3x=pvz∈R3对其求导为x˙=[v−1mFr(

LyaJpunov·2024-01-05 13:03

新手也能理解的PyTorch激活函数详解

目录torch.nn子模块Non-linearActivationsnn.ELU主要特点与注意事项使用方法与技巧示例代码图示nn.HardshrinkHardshrink函数定义参数形状示例代码图示nn.HardsigmoidHardsigmoid函数定义参数形状示例代码图示nn.HardtanhHardTanh函数定义参数形状示例代码图示nn.HardswishHardswish函数定义参数形状

E寻数据·2024-01-05 12:20

自然语言处理

RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？RNN和CNN对比，RNN对文本的时间序列的优点。LSTMLSTM基本原理LSTM怎么能解决梯度消失问题？LSTM用来解决RNN的什么问题？

搬砖成就梦想·2024-01-05 12:08

你的轻量化设计能有效提高模型的推理速度吗？

文章目录前言预备知识模型指标MACs计算卷积MACs全连接MACs激活函数MACsBNMACs存储访问存储构成内存访问量轻量化结构MobileNetsShuffleNetShuffleNetV1ShuffleNetV1

东荷新绿·2024-01-05 11:00

基于卷积神经网络的回归分析

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数卷积神经网络的回归分析完整代码：卷积神经网络的回归分析（代码完整

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-05 08:21

神经网络的核心：帮助新手理解 PyTorch 非线性激活函数

目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.Softmax2dSoftmax2d函数简介函数工作原理输入和输出形状使用技巧与注意事项示例代码nn.LogSoftmaxLogSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧

E寻数据·2024-01-05 07:10

神经网络中的梯度爆炸

激活函数：使用具有梯度饱和性的激活

Recursions·2024-01-05 03:15

EM算法及公式推导

但函数中存在对数函数内部带有求和的形式，这样非常难以求导。比如在高斯混合模型中，隐变量是一维离散的变量。12......k......其中均是待估计参数，

XI-C-Li·2024-01-04 21:02

Pytorch与激活函数——Sigmoid函数, ReLU函数, Tanh函数

Pytorch与激活函数Sigmoid函数ReLU函数Tanh函数本章内容提示：了解常用的激活函数，利用激活函数，建立简单的三层神经网络模型。

Sophia&Anna·2024-01-04 20:36

你有这3+1项能力，公司裁员名单不会有你的名字？

第二、核心技术，带团队现在好多公司都是市场需求导向的公司，没有公司核心技术。经过这么几年发展才会在

合伙人频道小磊磊·2024-01-04 19:08

互联网的程序员们下班也在学习吗？

正如个人追求导致学习目的不同，每个人

SiKi学院·2024-01-04 11:42

神经网络中的重要概念

以下是一些神经网络中的重要概念，并对它们进行细致的讲解：神经元（Neuron）：神经元是神经网络的基本单元，它接收来自其他神经元的输入信号，并通过激活函数产生输出信号。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-04 11:15

训练神经网络的7个技巧

文章目录前言一、学习和泛化二、技巧1：随机梯度下降与批量学习三、技巧2：打乱样本顺序四、技巧3：标准化输入五、技巧4：激活函数六、技巧5：选择目标值七、技巧6：初始化权重八、技巧7：选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

pytorch06：权重初始化

慕溪同学·2024-01-04 10:47

RNN 为什么不能直接反向传播？为什么会出现梯度消失和梯度爆炸？

首先我们回顾一下普通的反向传播，过程如下所示：、、我们为了简便暂时不考虑激活函数，我们可以用以下的链式法则计算：这个是非常简单的，现在我们来看看RNN是什么样子的：这样我们就不能直接求偏导了，如果我们还是按照上面那种方法求偏导

Humprey·2024-01-04 08:26

YOLOv8改进更换轻量化模型MobileNetV3

这个操作单元通过使用非线性激活函数，如ReLU6，并且在残差连接中使用线性投影，来提高网络的特征表示能

学yolo的小白·2024-01-04 04:57

php大数据导出

概述：最近公司项目要求把数据除了页面输出也希望有导出功能，虽然之前也做过几个导出功能，但这次数据量相对比较大，差不多一天数据就20W条，要求导7天或者30天，那么数据量就轻松破百万了甚至破千万，因此开发的过程中发现了一些大数据导出的坑

IthinkIcanfly·2024-01-04 01:14

python手写线性回归

性能度量常用性能度量均方误差：最小二乘法基于均方误差最小化进行模型求解的方法求解w和b使均方误差最小化的过程称为线性回归模型的最小二乘参数估计（parametereatimation）基于最小二乘法求解一元线性回归对w求导对

大太阳小白·2024-01-04 01:01

普通最小二乘法平面直线回归问题的三种实现(Python)

但这篇文章有个缺点，就是跳跃性有点强，比如矩阵求导那里，我看了就很不理解为什么可以这样求导，并且评论中也有人问但作者并没有给出回复。由于对矩阵

飞机火车巴雷特·2024-01-04 01:29

49、Resnet - 残差结构

前面我们介绍了Resnet中常见的算法，包括：卷积，池化，批归一化和激活函数，本机介绍一个在Resnet网络中最重要的一个结构算法，称之为残差结构。

董董灿是个攻城狮·2024-01-04 00:43

【LLM】大型语言模型：2023年完整指南

这种需求导致了利用语言模型的网站和解决方案的不断开发。ChatGPT在2023年1月创下了用户群增长最快的记录，证明了语言模型将继续存在。

架构师研究会·2024-01-03 22:50

神经网络：激活函数的介绍

神经网络的激活函数是一种非线性函数，它被应用于每个神经元的输出，以引入非线性性质到网络中。激活函数的目的是将输入转换为输出，并且将输出限制在特定的范围内。

亦旧sea·2024-01-03 21:37

人工智能、神经网络，pytorch的功能介绍和部分示例代码

自动求导（Autograd）：PyTorch的核心特性之一，它可以自动计算张量的导数，大大简化了深度学习模型的训练过程。模型（Model）：在Py

亦旧sea·2024-01-03 21:06

autograd与逻辑回归

一、autograd—自动求导系统torch.autograd.backward()torch.autograd.backward()是PyTorch中用于计算梯度的函数。

-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

怎样证明神经元是可以训练的？神经学习学习可能会越学越差吗？怎样估评学习的效果好坏？学习有止境吗？

每个神经元对输入数据进行加权求和并加上偏差，然后通过一个激活函数来生成

小黄人软件·2024-01-03 08:01

常用 Normalization 方法的总结：BN、LN、IN、GN

它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行Norm的。我们将输入的featuremap

残剑天下论·2024-01-03 06:38

机器学习基础面试点

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82105066一.常见手推公式部分1.1LR手推、求导、梯度更新1.2SVM原形式、对偶形式1.3FM公式推导1.4GBDT手推1.5XGB

mylaf·2024-01-03 05:07

矩阵微分笔记（2）

目录前言基本求导规则1.向量变元的实值标量函数1.14个法则1.2常用公式2.矩阵变元的实值标量函数2.14个法则2.2常用公式参考前言这篇笔记的内容是基于参考的文章写出的，公式部分可以会沿用文章本来的式

碧蓝的天空丶·2024-01-03 04:21

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

实现方式2：使用两个输出节点和Softmax激活函数，通常使用CrossEntropyLoss。多分类任务：使用与类别数相等的输出节点和Softmax激活，损失函数是

马鹏森·2024-01-02 23:32

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