tanh导数第36页

《动手深度学习》2.4微积分

《动手深度学习》2.4微积分&2.5自动微分微积分定义：取极限matplotlib绘图相关（拓展内容）这两条曲线的简单绘制方法多元函数微分(向量/矩阵微分)——偏导数拓展到矩阵求导python语法补充：

Mavis00·2023-02-02 08:44

通俗理解深度学习梯度累加(Gradient Accumulation)的原理

首先你得明白什么是梯度，可以看我之前写的一篇博客：微分与梯度的概念理解本质上，梯度是一种方向导数，是一个矢量，因此这里的梯度累加并不是简单的相加，而是类似于初高中物理学的力的合成，梯度作为一种方向导数(

daimashiren_1999·2023-02-02 07:11

Michael Nielsen神经网络与深度学习notes（2）

Part3改进神经网络的方法3-0交叉熵代价函数二次代价函数权重和偏置的偏导数在神经元的输出接近于1时，代价函数对w和b的偏导很小，因此学习速率下降。为了解决这个问题引入交叉熵代价函数。

Sherlyn_CHEN·2023-02-02 02:33

P13 PyTorch 激活函数1

1959年，生物学家对青蛙神经元（synapse)机制的研究，发现了基本结构,当多个输入的时候,输出并不是线性的,而是通过激活函数非线性输出.这里重点研究一些常见的激活函数.目录：1：sigmod2:tanh3

明朝百晓生·2023-02-01 23:37

Pytorch框架学习个人笔记4---反向传播

反向传播的概念我们在第一讲简单的提到过【传送门】一、原理回顾以学习过的线性系统为例，先按照计算图进行前馈过程的运算（包括data和grad）然后根据求导的链式法则计算出loss()的导数。

疯_feng·2023-02-01 19:33

神将网络(3)反向传播算法及推导

现在为了计算使用梯度下降法就要计算偏导数∂θi,j(l)J(θ)\frac{\partial}{\theta^{(l)}_{i,j}}J(\theta)θi,j(l)∂J(θ),我们需要采用一种反向传播的算法

是忘生啊·2023-02-01 19:59

机器学习中的数学基础

如果函数满足一定的条件，泰勒公式可以用函数在某一点的各阶导数值做系数构建一个多项式来近似表达这个函数。

ycttstysmd666·2023-02-01 18:23

2020-04-03李宏毅深度学习与人类语言处理笔记2（DLHLP2020-note3）-models

image.pngimage.pngLAS中的attentionimage.png另一种attention的方式，不是点乘了，而是相加后通过tanh

白骨鱼石·2023-02-01 16:54

（草履虫级别的精讲）卷积神经网络的基本组成结构

目录前言卷积神经网络的基本组成结构一.卷积层1.标准卷积层2.形变卷积3.空洞卷积二.池化层1.最大池化层2.平均池化层三.激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.Leaky_ReLU5.

住在代码的家·2023-02-01 13:42

机器学习之求解无约束最优化问题方法(手推公式版)

文章目录前言1.基础知识1.1方向导数1.2梯度1.3方向导数与梯度的关系1.4泰勒展开公式1.5Jacobian矩阵与Hessian矩阵1.6正定矩阵2.梯度下降法3.牛顿法4.拟牛顿法5.代码实现结束语前言

夏小悠·2023-02-01 12:52

全极点模型

令函数的一次导数为零，解出的自变量的值就是函数的极点，函数求得极大值与极小值的点，就是函数的极点。

wuyeyoulan23·2023-02-01 11:29

[转载] Python之NumPy基础：数组与向量化计算

参考链接：Python中的numpy.tanh本博客为《利用Python进行数据分析》的读书笔记，请勿转载用于其他商业用途。

ey_snail·2023-02-01 10:13

Dirac-Delta函数

Dirac-Delta函数1.广义函数1.1广义函数的概念1.2广义函数的定义示例1.3广义函数的导数2.Dirac-Delta函数2.1测度视角2.2分布视角1.广义函数1.1广义函数的概念自然科学的发展表明

少时诵诗书-·2023-02-01 00:48

深度学习（二、全连接网络FNN）

为了引入非线性变换（因为如果没有非线性变换，即使层数再多也只是做了一些仿射函数而已），在各个层中可能会引入一些激活函数（如sigmonid激活函数将值域映射到0～1，tanh激活函数将值域映射到-1～1

嫩芽新枝·2023-01-31 23:07

第 5 章连续性和可导性

11-21Title:第5章连续性和可导性本章重点：1.在一点处及在一个区间上连续;2.连续函数的一些例子;3.连续函数的介值定理;4.连续函数的最大值与最小值;5.位移、平均速度和瞬时速度;6.切线和导数

熊文鑫·2023-01-31 21:54

Intelligent Scissors 原理与实现

GitHub仓库地址：https://github.com/djybbb/Intelligent-Scissors边缘特征我们观察到，磁力套索会自动地去贴合图像中物体的边缘，而图像的边缘特征可以由图像像素的一阶导数和二阶导数描述

阿元呐·2023-01-31 17:15

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记05：多层感知机、详细代码实现

图片分类数据集、详细代码实现文章目录一、感知机1.1单层感知机1.2训练感知机1.3收敛定理1.4XOR问题1.5总结二、多层感知机2.1解决XOR问题2.2激活函数2.2.1Sigmoid激活函数2.2.2Tanh

鱼儿听雨眠·2023-01-31 14:59

（九）学习笔记：动手深度学习（多层感知机 + 代码实现）

1.1感知机的基本概念1.2感知机的训练算法1.3感知机的收敛定理1.4感知机的缺陷1.5感知机总结2.多层感知机2.1多层感知机的简介2.2常见激活函数2.2.1ReLU函数2.2.2sigmoid函数tanh

卡拉比丘流形·2023-01-31 14:27

QRNN(Quasi-Recurrent Neural Networks)

第二层为pooling层,用于减少特征数目,但语常用的pooling层不同的是,qrnn采用fo-pool方法,具体计算如下.卷积层:对于输入X,分别通过三个卷积层和非线性层得到Z,F,O,公式如下:Z=tanh

imperfect00·2023-01-31 14:23

2022.4.15_ch06-神经网络

全连接层：张量实现，层实现神经网络：张量实现，层实现激活函数：Sigmoid，ReLU，LeakyReLU，Tanh输出层设计：[0,1]区间，和为1；[-1,1]误差计算：均方差，交叉熵汽车油耗预测实战神经网络代码

dgyzmyx_·2023-01-31 13:32

逻辑回归

逻辑回归逻辑回归先从线形回归引入，即通过一些数据去拟合一个函数,再来一个新的数据，可以通过这个函数(模型)得到它对应的输出通过均方误差求解函数参数上式子分别对w,b求导并令导数为0解出将上述的线形模型整体输入

迷途的Go·2023-01-31 12:41

矩阵求导公式

4a033b090100pwjq.html求导公式(撇号为转置）：Y=A*X-->DY/DX=A'Y=X*A-->DY/DX=AY=A'*X*B-->DY/DX=A*B'Y=A'*X'*B-->DY/DX=B*A'乘积的导数

荒诞艺术家·2023-01-31 10:15

矩阵求导常用公式

矩阵求导常用公式1引言2向量的导数2.1向量对标量求导Vector-by-scalar2.2标量对向量求导Scalar-by-vector2.3向量对向量求导Vector-by-vector3矩阵的导数

小何才露尖尖角·2023-01-31 10:44

Online Safe Trajectory Generation For Quadrotors Using Fast Marching Method and Bernstein Basis Poly

(b)第二个问题是如何有效地约束自由空间内的整个轨迹及其导数在硬约束的可行空

中南大学苹果实验室·2023-01-31 07:26

Python中曲率与弯曲的转换_python – numpy中的曲线曲率

编辑：我把这个答案放在一起几个小时,所以我错过了你最新的编辑,表明你只需要曲率.希望这个答案无论如何都会有所帮助.除了做一些曲线拟合,我们的近似导数的方法是通过finitedifferences.谢天谢地

weixin_39703926·2023-01-31 07:25

Tanh

Tanh激活函数Tanh导数Tanh激活函数又叫作双曲正切激活函数（hyperbolictangentactivationfunction）。

e6fa7dc2796d·2023-01-31 05:21

科技云报道：红遍全球的云原生数据库，未来将走向何方？

全球知名咨询公司Gartner指出，云将主导数据库市场的未来，到2022年，75%的数据库将被部署或迁

科技云报道·2023-01-31 04:33

TypeScript 基本数据类型实例详解

目录TypeScript介绍类型分配类型推导数组元组objectnull和undefined特殊类型anyunknownnevervoidTypeScript介绍TypeScript是JavaScript

·2023-01-31 03:51

机器人基础知识三

Laplacian算子也是计算图像梯度的一个利器，它相当于二阶Sobel算子的导数。scharr滤波器主要是配合sobel算子运算的，分别计算x方向或y方向的图像差分，其参数与sobel基本一致。

好一点，更好一点·2023-01-30 23:27

Day 3 梯度消失、梯度爆炸

知识点归纳DP神经网络里应该避免使用sigmoid或者tanh函数——>这两个激活函数会把元素转移到[0,1]和[-1,1]之间，加速梯度消失协变量偏移：虽然输入的分布可能随时间改变，但是标记函数，即条件分布

Crystality·2023-01-30 23:23

考研数学-武忠祥每日一题

0808，导数定义（二），正确0807，导数定义（一），不会做。好题0806，函数的导数，经典错误。

lzk_1049668876·2023-01-30 19:04

灰色预测GM(1.1)模型及matlab程序负荷预测

设有负荷变量为的原始数据列:(3-1)生成一阶累加数据列：(3-2)其中(3-3)一阶微分方程的解呈指数增长形式，与序列增长规律相同，可认为序列满足下列方程：(3-4)根据导数定义得：(3-5)离散形式下

电磁MATLAB·2023-01-30 15:04

复盘7.8一7.14

白天为女儿找了一门专门辅导数学的老师，晚上带她去游泳。儿子在家自由发挥，和周围的同龄小朋友玩的兴致盎然。

阿慧_2017·2023-01-30 14:41

机器学习数学基础

文章目录第一章、机器学习数学基础1.1线性代数1.1.1矩阵中的基本概念1.1.2矩阵的加法1.1.3矩阵的乘法1.1.4矩阵的转置1.1.5矩阵的运算法则1.1.6矩阵的逆1.2微积分1.2.1导数1.2.2

LiuV.·2023-01-30 12:45

神经网络基础知识之激活函数

文章目录激活函数简介1、Sigmod激活函数2、Tanh激活函数3、Relu激活函数4、对比激活函数简介神经网络本身对数据信息能够进行并行处理，同时在处理过程中具有较强的自学习能力以及非线性逼近能力，而激活函数作为神经网络中神经元的核心

七层楼的疯子·2023-01-30 12:44

梯度上升和梯度下降

如用梯度下降法求此函数的极小值，在x1,x2点分别可导，在x1处导数为负数，在此函数中，(-∞,0)区间，对任意一点xi，导数都为负数

风筝__·2023-01-30 11:55

ElasticSearch处理数据库里面的null值

背景博主有次在给ES导数的时候，将Hive内的一个字段导入ES内，一直报错说什么null值异常，要么就是如果这个field有null，那么当它是null的时候这条记录的这个field不见了，其他不为

╭⌒若隐_RowYet——大数据·2023-01-30 09:17

刘二PyTorch深度学习（五）——Logistic Regression

1.分类问题的输出其实是一个概率2.二分类：只有两个分类的问题（0和1）3.饱和函数：导函数图像类似于正态分布，x越接近0，图像斜率越大，离0越远，斜率越小，当超过某一阈值时，导数值越来越小，最后趋近于

zhaoweiaier·2023-01-30 08:33

PyTorch深度学习：逻辑斯蒂回归

logistic函数的导数符合正态分布sigmoid函数：特点：①：饱和性②：单调递增③：有极限值其他sigmoi

BlackdogC·2023-01-30 08:01

深度学习中的损失函数

优点：导数连续。缺点：容易受异常点的影响，因为误差大的时候平方根达，不

yanggali99·2023-01-29 23:31

一文解决Opencv四大经典算子——sobel算子、scharr算子、laplacian算子、canny算子

Sobel算子sobel算子对图像求一阶导数。一阶导数越大，说明像素在该方向的变化越大，边缘信号越强。

爱睡觉的咋·2023-01-29 22:03

利用Labview实现曲线拟合

样条插值（Spline）返回区间个数为n的样条插值，结果中包含样条插值函数在内接点处的二阶导数。设计思路整体思路程序可以实现三种不同方式

厚切软吐司·2023-01-29 14:49

近三年的数字化转型实践思考二

从开始的有点不知所措，到跟着咨询上路，到主导数据中台建设，到核心流程再造的“凤凰”大项目完成，第一阶段目标基本实现。亲自经历过了，才会有深刻体会。

了了侠·2023-01-29 14:36

链式法则（chain rule）

链式法则链式法则：两个函数组合起来的复合函数，导数等于里面函数代入外函数值的导乘以里面函数之导数；QuotientRuleChainrule代码实现

鹿衔草啊·2023-01-29 13:35

阿菊的OpenCv7——一分钟了解特征检测中的角点(Corner)以及斑点(blob)

以下是关于角点的几种具体描述：一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点；两条及两条以上边缘的交点；图像中梯度值和梯

fuhao7i·2023-01-29 11:30

BP神经网络算法原理讲解以及底层代码复现

##这里主要解释了梯度下降原理和3层网络的构建过程以及BP算法流程，利用链式法则对误差函数求偏导数的过程（算法的数学原理）接下来是我简单构建的一个3层神经网络的代码过程。

朱比特·2023-01-29 11:15

用Python绘制傅里叶级数和泰勒级数逼近已知函数的动态过程

Taylor级数，通过多项式来逼近有限区间内的函数，其一般形式为f(x)=∑n=0Nanxnf(x)=\sum_{n=0}^Na_nx^nf(x)=n=0∑Nanxn其中最著名的应该是自然指数，根据其导数不变的特点

微小冷·2023-01-29 11:01

python 最小二乘回归高斯核_python实现简单的线性回归-最小二乘法（一元一次）...

解决方法：寻找该函数的极值==>找到它导数为0的驻点，然后去判断哪些驻点为最小值。

weixin_39968592·2023-01-29 09:02

激活函数sigmoid、tanh、relu

转载自《动手学深度学习》(PyTorch版)在线书籍：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorchgithub：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch激活函数在不引入激活函数的神经网络中，多层神经网络经过线性变换，仍然等价于一个单层的神经网络。例如：只有一层的全连接神经网络公式为：H=XWo+bo

ywm_up·2023-01-29 09:21

深度学习三种常见的激活函数sigmoid、tanh和ReLU

问题在笔试问答题或面试中偶尔有涉及到激活函数的问题，这里简单总结一下深度学习中常见的三种激活函数sigmoid、tanh和ReLU，以及它们各自的特点和用途。激活函数激活函数的作用是什么？

qq_1041357701·2023-01-29 09:20

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