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深度学习

Epoch，Iteration，Batchsize反向传播CNN本质和优势局部卷积（提取局部特征）权值共享（降低训练难度）Pooling（降维，将低层次组合为高层次的特征）多层次结构鞍点的定义和特点若某个一阶导数为

酸辣土豆·2023-01-21 19:02

python人工智能数据算法（下）

文章目录差分法逼近微分背景引入差分法简介差分的不同形式及其代码实现蒙特卡罗方法背景引入蒙特卡罗方法原理蒙特卡罗方法应用计算圆周率计算定积分梯度下降算法算法简介方向导数与梯度梯度下降基于梯度下降算法的线性回归算法总结差分法逼近微分背景引入几乎所有的机器学习算法在训练或者预测式都是求解最优化问题

心随而动·2023-01-21 17:12

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

桃桃tao·2023-01-21 14:19

深度学习入门Affine层关于偏置的反向传播

m1.因为偏导数与其对应的参数形状是一致的，所以dy与y同型。

即兴表演233·2023-01-21 14:48

【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

sjh752422969·2023-01-21 12:36

「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·2023-01-21 10:24

最优化理论与方法_《数值与最优化方法》（目录）

目录《数值与最优化方法》（一）包括：一.无约束最优化计算方法1.1数学基础1.1.1等值线；1.1.2可微与梯度；1.1.3方向导数；1.1.4Hesse矩阵；1.1.5多元函数的Taylor展开；1.1.6

weixin_39861918·2023-01-21 08:15

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·2023-01-20 18:33

【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

其实就是求复合函数导数的过程。用链式法则（将这些梯度表达式链接起来相乘

lingchen1906·2023-01-20 17:54

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·2023-01-20 16:08

吴恩达机器学习笔记：（三）梯度下降法

梯度下降法知识点：偏导数、微积分、局部最优解概念介绍梯度下降法目的是为了“下降”，下降的方法是按照“梯度”。

时间之里·2023-01-20 15:56

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·2023-01-20 09:51

tf.keras.layers.LSTM和tf.keras.layers.ConvLSTM2D

tf.keras.layers.LSTMtf.keras.layers.ConvLSTM2Dtf.keras.layers.LSTM函数原型：tf.keras.layers.LSTM(units,activation='tanh

zy_ky·2023-01-20 09:11

PCA降维小白实战初探

记录利用PCA主成分分析法对python自带的鸢尾花数据集进行降维的过程，没有直接的调用PCA库，而是用协方差矩阵一步一步算的，利于加深印象，方便以后复习~导库导数据#PCA降维鸢尾花实战importnumpyasnpimportpandasaspddf

上课不要摸鱼江·2023-01-20 05:29

深度学习中常用激活函数分析

激活函数主要分为：饱和激活函数（SaturatedNeurons）非饱和函数（One-sidedSaturations）经典的Sigmoid和Tanh就是典型的饱和激活函数，而ReLU以及其变体为非饱和激活函数

Le0v1n·2023-01-20 02:18

【MR】几何雅可比vs解析雅可比 + python加载Indy7的URDF逆动力学仿真（MR+Pybullet）对比...

Python加载urdf解析为MR参数，Pybullet加载urdf，逆动力学仿真知识点：几何雅可比，就是关节空间速度映射到末端的空间速度解析雅可比，就是不同姿态表示下所求的导数，比如欧拉角表示法，用来表示末端姿态的变化

十年一梦实验室·2023-01-20 00:52

边缘检测Sobel、laplacian、canny算子

常用的图像边缘检测方法分为以下两种：一阶导数的边缘算子:通过模板作为核与图像的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值来提取图像的边缘。代表算子为sobel、scharr算子。

Master___Yang·2023-01-19 17:27

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·2023-01-19 17:23

一维测量的一种实现

针对一维边缘（图像灰度剖面），即一个灰度数值序列，我们视为一元离散函数，则认为其一阶导数的绝对值局部最大值也是二阶导数的过零点为边缘，同时我们可以通过一阶导数的符号确定

zhashung001·2023-01-19 12:49

吴恩达机器学习Day2

代价函数的导数项，决定下坡的方向；重复这两个式子，直到收敛（达到了一个局部最小值，在这个最小值下，参数w和b不再随着你采取的每一个额外步骤而改变很多）。

Tezzz·2023-01-19 12:43

深度学习面经总结

（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（例如sigmoid，tanh

Fighting_1997·2023-01-19 12:41

边缘检测算子Soble、Laplace、Canny

sobel算子：一阶导数算子，引入局部平均运算，对噪声具有平滑作用，抗噪声能力强，计算量较大，但定位精度不高，得到的边缘比较粗，适用于精度要求不高的场合。laplacian算子：二

try_again_later·2023-01-19 12:33

HALCON边缘检测

HALCON边缘检测边缘检测的算法分类基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向，是基于一阶导数的边缘检测算法基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界

_°andrew°_·2023-01-19 12:30

halcon sobel边缘检测sobel_amp

sobel_amp（图片：边缘图像：滤波器方式，掩膜大小:)描述sobel_amp计算图像的一阶导数，并用作边缘检测器。

小邢同学·2023-01-19 12:30

深度学习 GAN生成对抗网络-1010格式数据生成简单案例

一、前言本文不花费大量的篇幅来推导数学公式，而是使用一个非常简单的案例来帮助我们了解GAN生成对抗网络。

李乾文·2023-01-19 10:42

Radius vector (半径矢量)

矢量r⃗\vec{r}r的导数满足：r⃗⋅(drdt)=12ddt(r⃗⋅r⃗)=12ddt(r2)=rdrdt=rv\b

勤奋的大熊猫·2023-01-19 09:15

深度学习Pytorch--梯度与反向传播笔记

赤坂·龙之介·2023-01-19 06:10

Derivative Filter(导数过滤器)

DerivativeFilter(导数过滤器)DerivativeFilter的解释：(1)为梯度。因为传统的梯度为，当时，梯度为。由公式(2)的推导可知，公式梯度为：。

菜鸟你好·2023-01-18 20:27

c++ opencv数字图像处理：锐化（高通）空间滤波器基础，锐化空间滤波之拉普拉斯（二阶导数滤波）

文章目录前言一、锐化空间滤波基础二、拉普拉斯锐化滤波1.拉普拉斯算子2.代码前言数字图像处理c++opencv（VS2019opencv4.53）持续更新一、锐化空间滤波基础一阶导数定义为差分二阶导数定义为差分二

‭刘燚·2023-01-18 20:26

数字图像处理中一元函数f(x)的二阶导数=f(x+1)+f(x-1)-2f(x)的由来

介绍了数字图像处理中一元函数的一阶导数的由来。

LaoYuanPython·2023-01-18 20:24

为什么说数字图像的一阶微分为f(x+1)-f(x)?

老猿按照自己的理解来解析一下：在《人工智能数学基础–导数1：基础概念及运算》中介绍：“导数（Derivative），也叫导函数值。又名微商，是微积分中的重要基础概念。

LaoYuanPython·2023-01-18 20:23

人工智能数学基础--导数1：基础概念及运算

一、导数的定义导数（Derivative），也叫导函数值。又名微商，是微积分中的重要基础概念。

LaoYuanPython·2023-01-18 20:53

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·2023-01-18 20:53

数字图像处理学习--导数运算与锐化空间滤波

引言本文内容是老猿学习冈萨雷斯《数字图像处理》后的学习总结和感悟，中文版在介绍本文内容时翻译存在比较多的问题，本文是对中文版的完善、补充以及学习感悟的总结。在学习过程中对一些细节进行了一些思考耽误了一些时间，不过也将这些思考单独发布了博文赚点原力值。一、锐化处理简介锐化空间滤波器（SharpeningSpatialFilters），用于图像锐化处理（sharpening）的主要目的是突出灰度的过渡

LaoYuanPython·2023-01-18 20:52

机器学习学习笔记2（Ng课程cs229）

牛顿方法简单的来说就是通过求当前点的导数得到下一个点.用到的性质是导数值等于该点切线和横轴夹角的正切值.极大似然估计收敛速度：quadraticconversions二次收敛θ为矩阵时每次迭代都需要重新计算

-慢慢-·2023-01-18 17:42

机器学习随记【day07-08】

且可以将其用矩阵相乘表示代价函数单变量与多变量梯度下降比对特征缩放举例视频中举房价为例子，有两个变量x1为0-200的面积x2为1-5的数量卧室以θ1、θ2为变量绘制等高图(立椭圆的图形特征可以用梯度下降的步伐或者导数大小来理解

多读书好嘛·2023-01-18 14:16

如何用计算图计算逻辑回归的偏导数

在计算逻辑回归的偏导数时，我们可以使用计算图来描述计算过程。

夏虫冰语·2023-01-18 13:36

吴恩达机器学习笔记：（二）代价函数

本例中代价函数的定义θ1，θ2寻找θ1，θ2参数最优值寻找θ1的最优解当θ1=1时当θ1=0.5时当θ1=0时如上图右侧所示，寻当θ1的最优解相当于寻找曲线偏导数等于零的点上图为两个参数同时作用时候生成的数据三维图下图为数据对应的等高线

时间之里·2023-01-18 12:04

CS231n学习笔记--2.NN2

1.不能将神经网络所有的权重都初始化为0，这样会导致所有的神经元输出都是相同的，进而在反向传播时所有的导数就都是相同的，导致所有的参数更新也是相同的。

技术备忘录·2023-01-18 11:30

Python有限差分法——向前差分，向后差分和中心差分的Python程序

有限差分法以Taylor级数展开等方法，把控制方程中的导数用网格节点上的函数值的差商代替进行离散，从而建立以网格节点上的值为未知数的代数方程组。

Fo*(Bi)·2023-01-18 09:55

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_39889487·2023-01-18 09:24

浅 CNN 中激活函数选择、 kernel大小以及channel数量

所以这样看来，当CNN没有深到极易发生gradientvanishing时，sigmoid或者tanh依然是首选。Kernelsize关注的feature比较细微时宜

Whisper321·2023-01-18 01:16

沐神学习笔记——长短期记忆网络（LSTM）【动手学深度学习v2】

隐藏状态隐藏状态：对候选记忆单元又做一个tanh(变到-1~+1之间)。所以这个Ct可以到-2~+2之间。所以为了保证隐藏状态是-1~+1之间，又对Ct做一次tanh。上图的Ot是说要不要输出࿰

东方-教育技术博主·2023-01-17 15:50

python pandas ExcelWriter警告：save is not part of the public API, will be removed in a future version

升级了Python，然后pandas写的ExcelWriter也跟着升级了，然后是执行原来的导数据到Excel的代码报错警告：提示：save()已经是过时的用法。

爱因斯坦！·2023-01-17 14:31

pytorch学习--autograd与逻辑回归

=None,retain_graph=None,create_graph=Falsetensors:用于求导的张量，如lossretain_graph:用于保存计算图create_graph:用于创建导数计算图

ZHANGYAN·2023-01-17 10:20

【动手学深度学习】 2预备知识

课程学习需要预备的知识原因重点线性代数处理表格数据矩阵运算微积分决定以何种方式调整参数损失函数（lossfunction）——衡量“模型有多糟糕”这个问题的分数梯度（gradient）——连结一个多元函数对其所有变量的偏导数

sumshine_·2023-01-17 09:56

word/ppt 中怎么在数字字母上面加横线、波浪线、箭头等符号

word/ppt中怎么在数字字母上面加横线、波浪线、箭头等符号解释：该动作在word中称作插入标注符号在ppt中称作插入导数符号该篇博客只讲解在ppt中插入导数符号的方法，注：该方法在word中同样适用第一步

捌椒·2023-01-17 09:46

深度学习 | 误差反向传播法

反向传播（backwardpropagation）：是从右向左进行计算，传递的是局部导数。局部计算：计算图的特征是可以通过传递“局部计算”获得最终结果。“局部”这个词的意思是“与自己相关的某个小范

小沈同学_·2023-01-17 07:47

数字图像处理之边缘检测

图像边缘指的是图像中像素灰度值突然发生变化的区域，如果将图像的每一行像素和每一列像素都描述成一个关于灰度值的函数，那么图像边缘对应灰度值函数中函数值突然变大的区域（这个很好理解，在图像边缘处，灰度值变化大，导数必然变变大

cv研究僧·2023-01-17 05:21

激活函数（sigmoid、tanh、ReLU、leaky ReLU）

sigmoid函数公式：其导数为：sigmoid函数图形为：sigmoid函数具有平滑易于求导的优点，但是它的计算量大，反向传播时，容易

流泪的猪·2023-01-16 17:55

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