tanh导数第52页

梯度与Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子

后来在看到图像分割这一模块后才恍然大悟，其实图像的梯度可以用一阶导数和二阶偏导数来求解。但是图像以矩阵的形式存储的，不能像数学理论中对直线或者曲线求导一样，对一幅图像的求导相当于对一个平面、曲面求导。

老司机的诗和远方·2022-12-03 16:41

Robert,prewitt,Sobel边缘检测

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/52079628图像的边缘检测，是根据灰度的突变或者说不连续来检测，对于其中的算子有一阶导数和二价导数

NCHFGFB·2022-12-03 16:11

[数值分析拟合]Matlab三次样条插值拟合数据

三次样条插值是一种运用极为广泛的工程插值算法，本文章编写的函数默认使用端点处的导数值代替给定的两端点的导数值使用三转角构造法进行插值（该函数也可传入端点导数数值进行分析），对数据进行方便而迅速的拟合（但是目前没有三弯矩构造法

程序菜鸟一只·2022-12-03 14:51

Opencv之图像边缘检测：3.Laplacian算子（cv2.Laplacian）

3.1原理介绍Laplacian（拉普拉斯）算子是一种二阶导数算子，其具有旋转不变性，可以满足不同方向的图像边缘锐化（边缘检测）的要求。通常情况下，其算子的系数之和需要为零。

Justth.·2022-12-03 14:07

Opencv之图像边缘检测：2.Scharr算子（cv2.Scharr）

2.1原理介绍：在离散的空间上，有很多方法可以用来计算近似导数，在使用3×3的Sobel算子时，可能计算结果并不太精准。

Justth.·2022-12-03 14:37

Opencv之图像边缘检测：1.Sobel算子（cv2.Sobel）

严格来讲，图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。将上述运算关系进一步优化，可以得到更复杂的边缘信息。

Justth.·2022-12-03 14:36

pytorch中nn.RNN()汇总

nn.RNN(input_size,hidden_size,num_layers=1,nonlinearity=tanh,bias=True,batch_first=False,dropout=0,bidirectional

·2022-12-03 08:25

C#，动态规划（DP）模拟退火（Simulated Annealing）算法与源代码

例如，函数f(x)=x^2+2x可以通过将一阶导数设置为零来优化，从而获得产生最小值f(-1)=-1的解x=-1。这种技术适用于变量很少的简单函数。然而，通常情况下，研究人员

深度混淆·2022-12-03 08:22

自学神经网络系列——7 前馈神经网络前置知识

前馈神经网络前置知识一感知机算法1模型形式2线性分类器3存在问题4python实现（1）与门（2）与非门（3）或门5多层感知机解决异或问题二神经网络结构1常见的激活函数（1）sigmoid激活函数（2）Tanh

ML_python_get√·2022-12-03 04:26

PyTorch 学习日记（2）——优化器

1、优化器Optim优化器用通俗的话来说就是一种算法，是一种计算导数的算法。各种优化器的目的和发明它们的初衷其实就是能让用户选择一种适合自己场景的优化器。

Mr_Chen2020·2022-12-03 02:42

pytorch-多层感知机MLP

常用的激活函数包括ReLU函数、sigmoid函数和tanh函数

我渊啊我渊啊·2022-12-03 00:43

多层感知机MLP——笔记

文章目录多层感知机感知机：多层感知机：隐藏层激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数简介实现小结【注】线性函数与非线性函数的区别多层感知机感知机：二分类模型，最早的AI模型之一求解算法等价于批量大小为一的梯度下降不能拟合

l_aiya·2022-12-03 00:39

拉格朗日乘数法讲解及案例

解：第一步：设L=f(x,y,z)+λφ(x,y,z);第二步：求L的驻点，即对各个自变量求L的偏导数，并使其为0;第三步：解方程组，根据题意求极值点。案例

我的身前一尺是我的世界·2022-12-02 22:55

Tensorflow tf.gradients 详解

colocate_gradients_with_ops=False,gate_gradients=False,aggregation_method=None)在xs中构造了ys的w.r.t.x和的符号偏导数

EversChen5·2022-12-02 22:12

图像边缘检测原理

1.求边缘检测就是求解图像灰度值的变化值因为图像就是一个复杂的函数，求解一个函数的变化值，当然是使用导数进行求解。

亿点卡顿·2022-12-02 19:37

边缘检测算法原理

边缘检测算法有如下四个步骤：滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能．需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失

iteye_8029·2022-12-02 19:37

OpenCV——边缘检测原理

函数值的变化趋势可以用函数的导数描述。

我有一個夢想·2022-12-02 19:35

边缘检测原理

边缘有正负之分，就像导数有正值也有负值一样：由暗到亮为正，由亮到暗为负求边缘幅度的算法：sobel，Roberts，prewitt，Laplacian，Canny算子Canny算子效果比其他的要好，但是实现起来有点麻烦边缘检测主要是

秃头研究生·2022-12-02 19:04

（python 作业）线性回归预测房价

也就是对这个方程式对w求偏导数，在对b求偏导

羊之战神·2022-12-02 18:09

积分上限函数的导数例题笔记

delta哥22：30复合函数求导原则：（利用区间可加性质）（分离型复合函数）把关于t积分上限函数看做一个整体（换元法）注意是f(u)...du，因为dt=...du...指代没写出来的函数给个例题（下面的例题会有进阶的写法）下方全是例题part1既然都出现积分上限函数直接就想怎么去进行求导，极限出现求导当然首想就是洛他！洛出来就可以结合等价无穷小替换来结束此题了part2先别直接求导，应该先把x

Weobo·2022-12-02 17:00

matlab用辛普森公式求积分_变限积分函数求导以及高阶导数求法的一些总结

特此总结一下课上求导数的方法（怕自己忘了）。

weixin_39612817·2022-12-02 17:27

搭建深度学习框架（七)：softmax+交叉熵损失函数的实现

softmax函数实现如下：那么softmax函数对y求导，可得导数为：softma

枭志·2022-12-02 17:26

变限积分的导数

前往我的主页以获得更好的阅读体验变限积分的导数-DearXuan的主页https://blog.dearxuan.com/2022/08/08/%E5%8F%98%E9%99%90%E7%A7%AF%E5%

Dear_Xuan·2022-12-02 17:23

#微积分#积分上限函数

1.积分上限函数的定义：如上推出之函数就是积分上限函数；2.积分上限函数的导数3.特殊情况：对于上限、下限都是函数积分的导数，我们可做如下计算：

「已注销」·2022-12-02 17:50

梯度消失与梯度爆炸产生、原理和解决方案

一、什么是梯度消失和梯度爆炸在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。

小wu学cv·2022-12-02 17:15

基于matlab的边缘检测算法程序设计（含Canny算子）

概述边缘可以认为是图像中一定数量点亮度发生变化的地方，边缘检测大体上就是计算这个亮度变化的导数（在离散数据中体现为差分），依据导数的大小，判断亮度变化大小，从而界定目标与背景。

芸兮·2022-12-02 17:30

LSTM的梯度、学习率、前项传播等

梯度：在每一次学习迭代中使用反向传播算法计算损失函数对每一个权重或偏置的导数从权重或偏置中减去这个梯度方向的标量值以降低网络的损失。

若初雪舞·2022-12-02 15:23

【隐私计算】SIRNN: A Math Library for Secure RNN Inference

:SIRNN:AMathLibraryforSecureRNNInferenceCode:https://github.com/mpc-msri/EzPC.2主要贡献为数学函数（指数、sigmoid、tanh

Mr.zwX·2022-12-02 13:33

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习

Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习神经网络的学习一、从数据中学习1.1数据驱动1.2训练数据和测试数据二、损失函数2.1均方误差2.2交叉熵误差三、mini-batch学习四、梯度法3.1导数

thunder1015·2022-12-02 12:26

RNN&LSTM结构篇

RecurrentNeuralNetworks传统的RNN在每个神经单元中只有一个tanh激活函数，如上图所示，第t个神经元的输入不仅仅有xt，还有上个神经元的状态ht-1/或者是上一个神经元的输出yt

u010976596·2022-12-02 11:36

Python实现K-Means、DBSCAN聚类降噪并对比

importcsvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomimportpywtfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.clusterimportDBSCAN2.导数据

kabit·2022-12-02 02:48

基于OpenCvSharp的数字图像处理 - 锐化、边缘检测

还是叫明·2022-12-02 02:25

深度学习基础——正则化和优化

正则化正则化所有损害优化的方法都是正则化提高神经网络泛化能力L1和L2正则化提前终止Dropout数据增强L1,L2正则化L1w一范数的加和:会起到产生更加稀疏解的作用L2导数为2W,正则化就是将权重按照其大小比例缩减

无意识积累中·2022-12-02 01:16

机器学习 | 数学基础（一）

【方向导数与梯度】方向导数是函数定义域内某点P在特定方向l上的导数。梯度是指方向导数取值最大的方向。梯度是一个矢量。梯度指向函数值增加最快的方向。【一点的梯度方向应该如何确定？】

Hygge0+·2022-12-01 19:00

PyTorch | 激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU和Leaky ReLU）

PyTorch|激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU）1.简介2.函数饱和性3.以零为中心3.1收敛速度3.2参数更新3.3更新方向3.4以零为中心的影响4.Sigmoid（S型生长曲线）5.Tanh

软耳朵DONG·2022-12-01 18:36

人工智能数学基础--概率与统计12：连续随机变量的概率密度函数以及正态分布

离散随机变量的概率函数及常见的二项分布、泊松分布》介绍了概率分布函数的概念：设X为随机变量（包括离散和非离散），则函数：P(X≤x）=F(x)(-∞导数

LaoYuanPython·2022-12-01 18:06

求导的扫盲

文章目录基本公式（记住，背会）一些重要的高阶导数公式某点处的导数计算某点处的导数值使用导数的定义计算导数与微分的四则运算四则运算求导的基本公式基本公式（记住，背会）(C)′=0\left(C\right

iml6yu·2022-12-01 16:15

机器学习_Xgboost手推重温

一、XGB手推1.1xgb核心框架0-定义损失函数1-计算损失函数导数g0,h02-基于Gain值，贪婪生成树（这里简单用了一层决策树）3-计算分支的平均预测值w4-计算当前迭代的预测值y_hat=y_hat_before_cumsum

Scc_hy·2022-12-01 13:22

积分专题笔记-曲线面积分三大公式

积分专题笔记-曲线面积分三大公式一、格林公式01格林公式设PPP，QQQ在封闭曲线Γ\GammaΓ包围的有界闭区域DDD上连续且具有连续的一阶偏导数，DDD的边界CCC是分段光滑曲线，则有公式：(二重积分与在其边界上的第二型曲线积分的关系

繁星依月·2022-12-01 10:56

跟着李沐学深度学习-矩阵计算-detach,backward函数

向量的导数如果y是标量x是标量，结果就是标量。如果y是标量x是相邻则求导是x维度相同的向量。如果y是向量x是标量，那么求出来的导数和y维度相同。

五道口职业技术学院-吴彦祖·2022-12-01 10:24

深度学习之矩阵计算

目录矩阵计算（求导数）标量导数亚导数：遇到导数不可微的函数可采用分段函数表示导数梯度物理意义：深度学习的应用：梯度计算向量链式法则自动求导计算图显式构造隐式构造自动求导的两种模式复杂度求导是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤矩阵计算

Summerke123·2022-12-01 10:54

3.矩阵计算及导数基础

1.梯度将导数拓展到向量。

chnyi6_ya·2022-12-01 10:53

torch代码解析为什么要使用optimizer.zero_grad()

optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0.在学习pytorch的时候注意到，对于每个batch大都执行了这样的操作：#zerotheparametergradientsoptimizer.zero_grad

scut_salmon·2022-12-01 08:40

PyTorch深度学习笔记之五（使用神经网络拟合数据）

比如:o=tanh(wx+b)o=tanh(

执假以为真·2022-12-01 08:24

Stanford 机器学习笔记 Week10 Large Scale Machine Learning

比如在计算偏导数时，当m很大时对m个元素求和的开销会很大。

Baoli1008·2022-12-01 07:22

编程题目： PAT 1010. 一元多项式求导 (25)

1010.一元多项式求导(25)时间限制400ms内存限制32000kB代码长度限制8000B判题程序Standard设计函数求一元多项式的导数。

evil_1_live·2022-11-30 21:13

【基础编程】一元多项式求导

一元多项式求导题目要求：设计函数求一元多项式的导数。输入格式：以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。

墨客T·2022-11-30 21:12

PAT 1010 一元多项式求导题目解析 C语言实现

设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn−1。）输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。

北秋i·2022-11-30 21:12

PAT 1010 乙等（一元多项式求导）c++

1010.一元多项式求导(25)时间限制400ms内存限制65536kB代码长度限制8000B判题程序Standard设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为n*xn-1。）

Jierk_liu·2022-11-30 21:40

1010. 一元多项式求导 (25) Python 2 编译

设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为n*xn-1。）输入格式：以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。

weenjoy·2022-11-30 21:40

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