tanh导数

机器学习题目汇总

解析：（1）非线性：导数不能是常数。（2）几乎处处可微：sigmoid处处可微，ReLU仅在有限点处不可微）。（3）计算简单。
MXL147·2022-12-18 16:08

离散数据的求导-数学理论和代码实现(c++)

f(1)的一阶导数：f’(x1)=(f(1)-f(0))/1。f(2)的二阶导数：f’(x2)=(f(2)-2*f(1)+f(0))/1
Nova555·2022-12-18 16:05

经典数字图像处理2-边缘检测和图像分割

一阶导数sobel计算相邻像素值的变化程度，一般有水平、垂直两个方向，也有斜方向使用的卷积核，可有效检测到对应物体的边缘。二阶导数拉普拉斯得到结果：candy边缘检测算法1.图像去噪（高斯
helloworld_Fly·2022-12-18 12:58

机器学习14 线性回归代码实现（boston房价）

实战代码基础操作（导包，导数据，生成xy，训练集测试集划分，准确度）调参最优参数错误鉴赏完整boston房价数据调参代码线性回归表示注意区分，一般lr缩写表示逻辑回归，线性回归不要用这个缩写模型参数属性方法补充
dd112474·2022-12-18 11:27

DNN和CNN的反向传播算法（全连接层、卷积层、池化层）

  本文章包含DNN和CNN反向传播算法的详细推导，特别是CNN的反向传播算法中对权重求偏导数的公式中补零和卷积核旋转的详细推导。  反向传播算法是用来计算神经网络（NN）的可训练参数的偏导数的算法。
Puppy_L·2022-12-18 09:28

深度学习入门之神经网络的学习

文章目录从数据中学习数据驱动一种方案训练数据和测试数据损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习数值微分导数数值微分的例子偏导数求解两个关于偏导数的例子题目一题目二梯度梯度法神经网络的梯度学习算法的实现
空LA·2022-12-18 09:54

机器学习秋招复习知识点

交叉熵作为损失函数时，参数w的梯度只和当前预测值与实际值的差值有关，没有受到sigmoid导数的影响，且真实值与预测值相差越大，梯度越大，更新速度越快。
知识不足恐惧症·2022-12-18 08:00

吴恩达深度学习第一门课第二周：神经网络的编程基础

文章目录前言一、二分类二、逻辑回归三、逻辑回归的代价函数四、梯度下降法五、导数六、更多的导数例子七、计算图八、使用计算图求导数九、逻辑回归中的梯度下降十、m个样本的梯度下降十一、向量化十二、向量化的更多例子十三
老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

Higher-order function(高阶函数）

微积分中的微分算子是一个很常见的例子，因为它把一个函数映射到它的导数，也是一个函数。在整个数学过程中，高阶函数不应与“函子”一词的其他用法混淆，参见函子(消除歧义)。
xiabe·2022-12-18 02:29

pytorch优化器详解：RMSProp

说明模型每次反向传导都会给各个可学习参数p计算出一个偏导数，用于更新对应的参数p。
拿铁大侠·2022-12-18 01:43

卡尔曼滤波-EKF

GitHubdemoAHRS_EKF_Matlab线性与非线性https://zhuanlan.zhihu.com/p/84365683线性（Linear）系统的一阶导数为常数，线性系统满足比例性
Choopper·2022-12-17 20:21

【深度学习】常见的几种激活函数（含源代码解读）

目录：深度学习中常见的几种激活函数一、前言二、ReLU函数三、sigmoid函数四、tanh函数一、前言激活函数（activationfunction）通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活
旅途中的宽~·2022-12-17 19:51

使用Python画激活函数图像

./(1+np.exp(-x))#1.2定义tanh函数deftanh(x):return(np.exp(x)-np.exp(-x))/(n
weixin_45236595·2022-12-17 19:19

美创科技全面亮相2020年国家网络安全宣传周

2020年，美创科技在郑州、山东、宁波、西安等多个地市，以线上+线下结合的形式，全面倡导数据安全意识，展示数据安全优秀产品、推广数据安全解决方案。
数据库安全·2022-12-17 19:08

全网最全激活函数图像绘制

目录前言单张绘制代码绘制结果SigmoidTanhReLULeaky_ReLUMish多张绘图画在一张图上代码绘制结果前言一键运行即可绘制Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky_ReLU和Mish
住在代码的家·2022-12-17 19:37

二元复合函数求二阶偏导

二元复合函数求二阶偏导设z=F(x+f(2x−y),y),其中F,f二阶连续偏导数，求∂2z∂y2.设z=F(x+f(2x-y),y),其中F,f二阶连续偏导数，求\frac{\partial^2z}{
RedJACK~·2022-12-17 16:39

SIFT算法【1.3】尺度空间构建之关于高斯差分金字塔的一点理解

该方法通过对图像求图像的二阶导数的零交叉点来实现边缘的检测，公式表示如下：
Xayah's feather·2022-12-17 15:33

Lesson 13.5 Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）

Lesson13.5Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）  在进行了一系列的理论推导和代码准备工作之后，接下来，我们介绍参数初始化优化方法，也就是针对tanh和Sigmoid激活函数的Xavier
Grateful_Dead424·2022-12-17 15:08

神经网络学习笔记（2）——代价函数与梯度下降简介

目录代价函数梯度下降梯度偏导数方向导数公式：参考结合上篇文章的内容，我们不妨来想一下，在最开始的时候，整个网络是混乱的，那么我们要怎样才能找到最合适的权重和偏置呢？
野指针小李·2022-12-16 23:06

数据化建设知识图谱（文末附PDF下载）

一、前言导读如今，国家大力倡导数字化，随之而来的各种数据概念也铺天盖地，数字化转型、数据中台、智慧XXX......面对这些高举的概念，身为IT工程师和数据建设者该如何着手，想必都有不少困惑和苦水。
大数据阶梯之路·2022-12-16 21:30

日均数亿推送稳定性监控实践

前言：得物消息中心每天推送数亿消息给得物用户，每天引导数百万的有效用户点击，为得物App提供了强大，高效且低成本的用户触达渠道。
·2022-12-16 18:45

opencv中的Rodrigues()函数

第三个参数是可选的输出雅可比矩阵（3x9或者9x3），是输入与输出数组的偏导数。
冯相文要加油呀·2022-12-16 18:27

机器学习项目中Xgboost深入理解（二）梯度及GB的理解

1.梯度Gradient梯度是一个向量（矢量），表示梯度是方向导数在某一点的最大值。
云从天上来·2022-12-16 15:54

全微分 与 方向导数

在M=f（x、y、z…）上的p点的方向导数在取到极限的情况下，**以直代曲（由二元情况猜想得到），**此时方向导数所代表的是在p点附近M的增长性；而f（x、y、z…）的全微分等于f（x、y、z…）在x、
柳家山头号矿工·2022-12-16 14:28

微分与导数

1.微分表达自变量增量与因变量增量的线性关系2.可微必连续，连续不一定可微3.可微必可导，对一元函数，可导必可微4.导数不存在的点不代表切线不存在有了数列极限、连续函数的基础，我们可以进去进入微分与导数的学习了
整得咔咔响·2022-12-16 14:58

深度学习（一） cross-entropy和sofrmax

学习慢=>偏导数∂C/∂w和∂C/∂b值小回顾之前学习的Cost函数:回顾sigmoid函数:当神经元的输出接近1或0时，曲线很平缓，因而会使偏导数∂C/∂w和∂C/∂b值小,致使学习很慢如何增快学习？
mdzzzzzz·2022-12-16 13:13

《封号码罗》数据分析与人工智能之sklearn模型Ridge岭回归（十一）

第一部分#线性回归：#如果不计算截距，本质就是矩阵运算，线性代数中的知识#如果要计算截距，只能使用梯度下降，多个参数系数，相当于多个变量#求偏导数#线性回归改进和升级#Ridge岭回归，通过对系数的大小缩减来解决普通最小二乘的一些问题
Python 键盘上的舞者·2022-12-16 11:08

机器学习面试

曲线下面积-PR-AUC回归问题：MAE、MSE、RMSE优化方法梯度下降、批梯度下降、随机梯度下降、momentum、Adagrade、RMSProp、Adam激活函数sigmoid和softmax、tanh
workerrrr·2022-12-16 10:52

PyTorch的自动求导

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。
小小川_·2022-12-16 06:10

pytorch如何计算导数_关于PyTorch 自动求导机制详解

自动求导机制从后向中排除子图每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。requires_grad如果有一个单一的输入操作需要梯度，它的输出也需要梯度。相反，只有所有输入都不需要梯度，输出才不需要。如果其中所有的变量都不需要梯度进行，后向计算不会在子图中执行。>>>x=Variable(torch.randn(5,5))
weixin_39656686·2022-12-16 06:08

pytorch如何计算导数_PyTorch 自动求导机制

本说明将概述autograd的工作方式并记录操作。不一定要完全了解所有这些内容，但我们建议您熟悉它，因为它可以帮助您编写更高效，更简洁的程序，并可以帮助您进行调试。从向后排除子图每个张量都有一个标志：requires_grad，允许从梯度计算中细粒度地排除子图，并可以提高效率。requires_grad如果某个操作的单个输入需要进行渐变，则其输出也将需要进行渐变。相反，仅当所有输入都不需要渐变时，
weixin_39987926·2022-12-16 06:08

PyTorch自动求导

Autograd模块PyTorch的Autograd模块是应用所有神经网络的核心内容，在张量（Tensor）上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分，也就是自动求导的方法，从而简化了手动计算导数的复杂过程
我是YJJ啊·2022-12-16 06:05

pytorch求导

前言：构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。
Tai Fook·2022-12-16 06:03

[Pytorch系列-21]：Pytorch基础 - 全自动链式求导backward

backward_文火冰糖（王文兵）的博客-CSDN博客目录第一章Pytorch自动求导的两种方法1.1半自动1.2全自动第2章自动求导的基本原理2.1自动链式求导的基本原理2.2前向计算数据流图与反向链式求导数据流图
文火冰糖的硅基工坊·2022-12-16 06:01

机器学习必会技能之微积分【一文到底】

机器学习必会技能——微积分【一文到底】文章目录机器学习必会技能——微积分【一文到底】1微积分的四类问题2深入理解导数的本质3深入理解复合函数求导4理解多元函数偏导5梯度究竟是什么？
Ding Jiaxiong·2022-12-16 06:30

Python3实现打格点算法的GPU加速

比如计算数值的积分，计算数值的二阶导数(海森矩阵)等等。这里我们所介绍的打格点的算法，正是一种典型的离散化方法。这个对空间做离散化的方法，可以在很大程度上简化运算量。
DechinPhy·2022-12-16 03:44

第一门课：神经网络和深度学习（第三周）——浅层神经网络

浅层神经网络1.神经网络概览2.神经网络的表示3.神经网络的输出4.多样本向量化5.激活函数6.为什么需要非线性激活函数7.激活函数的导数8.直观理解反向传播9.随机初始化1.神经网络概览对于以往由逻辑单元组成的简单神经网络
青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:13

第一门课：神经网络和深度学习（第二周）——神经网络的编程基础

神经网络的编程基础1.二分类2.逻辑回归3.逻辑回归的代价函数4.梯度下降法5.导数6.计算图的导数计算7.逻辑回归中的梯度下降(※)8.m个样本的梯度下降9.向量化10.向量化的更多例子11.向量化logistic
青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:42

【OpenCv】边缘处理

原理：边缘是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，一般对图像求取导数求得，运用卷积操作进行运算。常用的算子有Robert算子、Sobel算子、拉普拉斯算子。
追梦会发光·2022-12-15 21:28

MIT自适应律MRAC的理解和MATLAB实现

什么是灵敏度导数？
刘凯数据分析·2022-12-15 19:32

直观理解-梯度下降及MIT自适应控制律

若是一维函数，y=f(x)，那么梯度就是f函数的导数，，物理意义上就是函数f的切线方向。若是二维函数，,那么梯度就是f函数的偏导数，,物理意义上就是函数f曲面的切面，而偏导数相当
ayuan0211·2022-12-15 19:29

可编程的，协议独立的软件交换机（论文阅读）

PISCES：可编程的，协议独立的软件交换机摘要虚拟机监视器使用软件交换机来引导数据包进出虚拟机(vm)。
巴川笑笑生·2022-12-15 18:27

PISCES: A Programmable, Protocol-Independent Software Switch(总结)

PISCES:AProgrammable,Protocol-IndependentSoftwareSwitch重要性虚拟机监视器使用软件交换机来引导数据包进出虚拟机。
巴川笑笑生·2022-12-15 18:57

OpenCL优化案例研究 (4)

它使用两个3x3核与原始图像结合来近似求导数。有两个内核，一个是水平方向，另一个是垂直方向，如图9-7所示。图9-7Sobel滤波的双向操作9.3.1
weixin_38498942·2022-12-15 15:25

深度学习学习笔记——BN

作用：1、既可以使得训练集测试集同分布，2、又可以使得每一层和不同batch同分布使用地方：每一层激活函数之前，（1）sigmoid、tanh激活函数之前可以防止梯度衰减梯度消失。
phily123·2022-12-15 15:19

python variable shape 不匹配_Python：keras形状不匹配错误(Python: keras shape mismatch error)...

kerasshapemismatcherror)我正在尝试在keras构建一个非常简单的多层感知器(MLP)：model=Sequential()model.add(Dense(16,8,init='uniform',activation='tanh
weixin_39816062·2022-12-14 20:02

李代数的导数

扰动模型BCH公式与近似模型李群李代数的关系已知，当我们将两个李群的矩阵相乘时，李代数的运算应该时什么呢。我们知道李群的形式为：对于上式，我们等价变换：那么这个式子是否成立呢，显然在标量时是成立的，但是在矩阵形式时不成立，应该以BCH（bakerCampbellhausdorff）给出：其中[，]为李括号，李括号的运算为：BCH公式中，当向量为小量时，小量二次以上的项都将被忽略，所以BCH公式的近
qq_40007147·2022-12-14 19:37

JupyterLab深度定制开发实践

2、根据数据分析任务，准备数据集，并编写获取相关数据集的导数SQL语句。3、在公司数据仓库内，执行导数任务，输出相关csv数据集。4、在本地利用单机python/R来进行探索性数据分析。
szwx855·2022-12-14 15:01

Torch_5_LSTM 探究一下模型定义与输入数据的参数设置

、O和C~\tilde{\mathbf{C}}C~，有It=σ(XtWxi+Ht−1Whi+bi),Ft=σ(XtWxf+Ht−1Whf+bf),Ot=σ(XtWxo+Ht−1Who+bo),C~t=tanh
aaaaaaze·2022-12-14 14:03

MATLAB 迭代法解方程

MATLAB迭代法解方程1、代码如下：%%牛顿迭代法解方程functionx=newton_interation(fun,dfun,x0,EPS)%简单牛顿迭代法%fun即迭代函数，dfun即迭代函数的一阶导数
寂静的以·2022-12-14 13:18
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