tanh导数

Grad-CAM学习理解的第一天（未完）

还请路过的大佬多指教1、Grad-CAM操作：在CNN中，网络进行前向传播（一般取最后一个卷积层）得到特征图A与该类别的输出预测值，为了能够理解网络这个“小黑盒”，对输出预测值反向传播（即输出预测值对特征图A求偏导数
皮皮虾_1·2022-11-24 05:32

八种常见回归算法解析及代码

目录一、线性回归1、最小二乘法-导数/偏导为0求参数最小二乘法求解参数优缺点2、迭代求解参数-梯度下降、坐标轴下降、最小角回归2.1使用梯度下降-对回归系数中w的每个元素分别求偏导并乘以学习率，迭代更新
TingXiao-Ul·2022-11-24 04:24

极限、导数

一、极限1.数列极限1.1定义定义：,有。1.2几何解释1.3性质唯一性：收敛数列的极限唯一，数列收敛则极限唯一；有界性：收敛数列一定有界，数列收敛则必有界，有界但不一定收敛；保号性：收敛数列具有保号性，当数列极限趋于a时，那就存在一个正整数N，使得n>N时，数列值与a保持同号。同理性：收敛数列的任一子数列收敛于同一极限，若两个子数列收敛于不同的极限，则原数列必发散。2.函数极限2.1自变量x趋于
岗小李·2022-11-24 03:13

pytorch实现AlexNet

(2)使用了ReLu激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数以及Tanh激活函数。(3）使用了LRN局部响应归一化。(4）在全连接层的前两层中使用了Dropout随机失活神经元操作，以减少过拟合。
计算机视觉从零学·2022-11-24 02:25

误差反向传播法(激活函数层的实现)

ReLU层激活函数ReLU（RectifiedLinearUnit）由下式表示：可以求出y关于x的导数：如果正向传播时的输入x大于0，则反向传播会将上游的值原封不动地传给下游。
fakerth·2022-11-24 02:25

误差的反向传播

毫无疑问，代价函数在各个参数的偏导数为0的位置才是极小值位置。因此，反向传播的最终含义是求:∂C∂wjkl\frac{\partialC}{\partialw_{jk}^l}∂w
kakarotte99·2022-11-24 02:55

深度学习视频基础（四）：误差反向传播算法

如果在输出层得不到期望的输出值，则取输出与期望之间的差异作为损失值，转入反向传播，逐层求出目标函数对各神经元权值的偏导数，构成目标函数对权值向量的梯量，作为修改权值的
左小田^O^·2022-11-24 02:22

误差反向传播

前馈网络模型的训练，通常基于模型参数的导数。而误差反向传播，就是其中最为高效的一种求解导数的算法。但是，误差反向传播并不是很容易被理解。作者是数学专业出身，也花了不少功夫来理解这个东西。
数据与智能·2022-11-24 02:51

PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数Sigmoid；Tanh；ReLU及其梯度、LOSS及其梯度、感知机（单层感知机）、感知机2（多输出的）、链式法则、MLP反向传播推导、2D函数优化实例

PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU）及其梯度、LOSS及其梯度（MSE均方误差、CrossEntropyLoss交叉熵损失函数和两种求导方法）、感知机（
Henrik698·2022-11-24 01:59

常见激活函数持续更新)sigmoid Tanh Relu Leaky-ReLU RReLU

 激活函数是来向神经网络中引入非线性因素的，通过激活函数，神经网络就可以拟合各种曲线。sigmoid公式：函数图像： Sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)。它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。存在的问题：1）sigmoid函数饱和使梯度消失(Sigmoidsaturateandk
a little cabbage·2022-11-24 01:49

深度学习-常用激活函数-上篇

深度学习-常用激活函数-上篇Sigmoid激活函数Tanh激活函数Relu激活函数LeakyRelu激活函数RRelu激活函数PRelu激活函数ELU激活函数激活函数-下篇Sigmoid激活函数sigmoid
JF_Ma·2022-11-24 01:17

边缘检测算法——Laplace算子

常用的拉普拉斯模板定义如下：拉普拉斯算子计算图像的二阶导数，对于图像噪声比较敏感。拉普拉斯算子的结果为标量，表示边缘的宽度。但是它经常产生双像素宽边缘，而且不能提供方向信息，因此较少使用于边缘检测。
简 。单·2022-11-23 23:11

yolov5的激活函数

SGD算法的收敛速度比sigmoid和tanh快；（梯度不会饱和，解决了梯度消失问题）计算复杂度低，不需要进行指数运算，适合用于后向传
博观而约取,厚积而薄发·2022-11-23 22:20

作业8：RNN - 简单循环网络

目录神经网络与深度学习作业8：RNN-简单循环网络1.使用Numpy实现SRN2.在1的基础上，增加激活函数tanh3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN4.分析“二进制加法”源代码5
岳轩子·2022-11-23 19:43

非常适合初学者的机器学习的数学基础笔记.pdf

如何在有限的计算资源下找出最优解，在目标函数及其导数的各种情形下，应该如何选择优化方法；各种方法的时间空间复杂度、收敛性如何；还要知道怎样构造目标函数，才便
夕小瑶·2022-11-23 19:55

机器学习数学基础学习笔记

机器学习数学基础学习笔记1、微积分1.1导数一阶导数，是函数的切线斜率二阶导数，是切线斜率的变化速度，即曲线的弯曲程度，也称为“曲率”（curvature）1.2偏导数偏导数，是多元函数关于某个自变量的导数
Adam1378·2022-11-23 18:39

李群、李代数在SLAM中的应用

文章目录李群、李代数李群、李代书与坐标变换的对应关系SE(3)上的李代数求导数左乘扰动、右乘扰动怎么选取用左or右扰动？
qq_45401419·2022-11-23 18:18

g2o优化器

文章目录理论基础知识g2o优化器优化器程序调用优化算法待优化变量求解器理论基础知识知道求矩阵求导数什么的大概就够了。然后大致看一下这个文章，理解一些优化下降的算法。
憨憨2号·2022-11-23 18:46

pytorch优化器详解：Adam

目录说明Adam原理梯度滑动平均偏差纠正Adam计算过程pytorchAdam参数paramslrbetasepsweight_decayamsgrad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
拿铁大侠·2022-11-23 18:12

pytorch 优化器

梯度下降常见的基本概念导数：函数在指定坐标轴上的变化率；方向导数：指定方向上的变化率；梯
Mick..·2022-11-23 18:39

深度学习面试题

Sigmoid、ReLU、Tanh都是常见的激活函数。2，反向传播的过程？3，CNN中常见的层有哪些?分别是什么作用？4，简述一下sigmoid函数5，神经网络中哪些方法可以避免过拟合？
baobei0112·2022-11-23 18:29

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

目录1.使用Numpy实现SRN2.在1的基础上，增加激活函数tanh3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN4.分析“二进制加法”源代码（选做）5.实现“Character-LevelLanguageModels
AI-2 刘子豪·2022-11-23 16:48

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

目录1.使用Numpy实现SRN编辑2.在1的基础上，增加激活函数tanh3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN编辑4.分析“二进制加法”源代码（选做）编辑5.实现“Character-LevelLanguageModels
HBU_fangerfang·2022-11-23 16:44

opencv拉普拉斯边缘锐化cvLaplace算法的运用

因此如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为：(1)f的拉普拉斯算子也是笛卡尔坐标系xi中的所有非混合二阶偏导数求和。
托沃斯-勒夫·2022-11-23 16:56

（十一）Canny 边缘检测算法

Canny边缘检测算法一、边缘检测的步骤1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。
淡定的炮仗·2022-11-23 15:44

（十）边缘提取（检测）

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，由亮到暗为负边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位。
淡定的炮仗·2022-11-23 15:14

深度学习 复习注意

1.梯度下降梯度(Gradient)：陡峭度，代价函数的导数，对抛物线而言即曲线的斜率。
生命苦短 必须喜感·2022-11-23 15:02

opencv 图像梯度

SobelScharr其实就是求一阶或二阶导数。Scharr是对Sobel(使用小的卷积核求解梯度角度时)的优化。Laplacian是求二阶导数。
Mick..·2022-11-23 13:11

【lstm预测】基于鲸鱼算法优化lstm预测matlab源码

在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。图3.RNNcellLSTM同样是这样的结构，但是重复的模块拥有一个不同的结构。
Matlab科研辅导帮·2022-11-23 13:18

深度学习系列笔记03多层感知机（上）

文章目录1感知机2多层感知机2.1在网络中加入隐藏层2.2非线性的变化2.3常用激活函数2.3.1ReLU函数2.3.2sigmoid函数2.3.3tanh函数3多层感知机的从零开始实现3.1初始化模型参数
三木今天学习了嘛·2022-11-23 12:27

深度学习笔记

降维5.矩阵求导6.自动求导7.线性回归基础优化算法8.softmax回归1.预测与分类2.分类标签的表示3.softmax网络架构4.softmax运算5.小批量样本的矢量化6.似然估计7.损失函数的导数
水云青岚·2022-11-23 12:43

吴恩达DeepLearning 第一课第四周随笔

第四周4.1深度神经网络符号约定L=4______（神经网络层数）4.2校正矩阵的维数校正要点：，，dZ，dA，dW，db都与它们被导数（Z,A,W,b）的维数相同4.3为什么使用深层表示按神经网络的概念
weixin_30945039·2022-11-23 12:33

sklearn_SVM:SVC真实案例：天气预测_菜菜视频学习笔记

SVC真实案例：天气预测1.导库导数据，探索特征2.分训练集和测试集,优先探索标签3.探索特征3.1描述性统计与异常值3.2处理困难特征：日期3.3处理困难特征：地点3.4处理分类型变量：缺失值3.5处理分类型变量
chenburong2021·2022-11-23 11:30

动手学深度学习v2笔记-Day7-基础知识总结

自动微分深度学习其实就是一个复合函数微分可以解决深度学习中的优化问题系统自动构建计算图来跟踪变量参与的计算，并且根据这个计算图来进行自动求导反向传播可以加快梯度的运算，且节省空间每次求导不重新分配内存，pytorch默认每次累加梯度（函数对于变量计算出的包含n个偏导数的向量
CabbSir·2022-11-23 11:09

关于pytorch复现模型的一些报错总结

1.RuntimeError:OneofthedifferentiatedTensorsdoesnotrequiregrad关于这个报错的意思是：有一个参数不需要计算导数此torch.autograd.grad
snow5618·2022-11-23 10:13

深度学习基础--神经网络（4）参数更新策略，梯度法

导数导数：表示某个瞬间的变化量，公式定义：df(x)dx=limh→0f(x+h)−f(x)h(4.4)\frac{df(x)}{dx}=lim_{h\to0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}
兔子骑士叫旺仔·2022-11-23 07:38

计算机视觉（三）：基于Scipy图像处理技术，图像模糊（灰色、彩色图像高斯模糊）、图像导数（sobel算子滤波）

文章目录一、scipy方法实现图像模糊1、灰度图像模糊2、彩色图像模糊二、图像导数1、梯度的计算2、导数的计算一、scipy方法实现图像模糊小花今天和我说：“她想要一种朦胧美”，我直接安排图像的高斯模糊是经典的图像卷积案例
天海一直在·2022-11-23 06:55

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

目录1.使用Numpy实现SRN2.在1的基础上，增加激活函数tanh3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN3.1用torch.nn.RNNCell()3.2用nn.RNN（）4.分析
乳酸蔓越莓吐司·2022-11-23 06:23

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

简单循环网络（SimpleRecurrentNetwork，SRN）只有一个隐藏层的神经网络．目录1.使用Numpy实现SRN2.在1的基础上，增加激活函数tanh3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN
_Gypsophila___·2022-11-23 05:31

数字图像处理之拉普拉斯算子

数学原理离散函数导数离散函数的导数退化成了差分，一维一阶差分公式和二阶差分公式分别为，Laplace算子的差分形式分别对L
zqx951102·2022-11-23 05:00

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

简单循环网络（SimpleRecurrentNetwork，SRN）只有一个隐藏层的神经网络．目录1.使用Numpy实现SRN2.在1的基础上，增加激活函数tanh3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN
冰冻胖头鱼·2022-11-23 04:02

cp13_2_PNN Training_tfrecord files_image process_mnist_gradient_iris_exponent_Adagrad_Adam_tanh_Relu

cp13_ParallelizingNNTrainingwTF_printoptions(precision)_squeeze_shuffle_batch_repeat_imageprocess_map_celeba_tfrecordhttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/11238682013_Loading&Prep4_[...
LIQING LIN·2022-11-23 03:31

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.激活函数tanh性质：importtorchimportnumpyasnpclassRNNCell:def
weixin_51715088·2022-11-23 00:49

【翻译】Paparazzi: Surface Editing by way of Multi-View Image Processing

1INTRODUCTION2RELATEDWORK3OVERVIEW3.1基于能量的图像过滤器3.2随机多视图优化3.3迭代图像过滤器4设计注意事项4.1相机采样4.2光照和阴影4.3网格质量5可微分渲染器5.1可见性5.2解析导数
顺利毕业啊·2022-11-23 00:38

牛顿法,拟牛顿法,梯度下降,随机梯度下降

本文总结了牛顿法,拟牛顿法,梯度下降和随机梯度下降的概念和计算公式.牛顿法首先考虑一维问题.对于一个一维的函数,如果这个函数连续可微,并且导数可以计算,那么计算这个函数的最优解可以看成求解方程f′(x)
phantom66·2022-11-23 00:18

python图像分割

孤立点的检测一阶导数通常会产生粗边缘。二阶导数对精细细节（细线、孤立点、噪声）有更强的响应。
Mick..·2022-11-22 23:54

干货来袭！3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第3天）概率分析篇：条件概率、全概率与贝叶斯公式

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、概率与机器学习1.1概率1.2机器学习中的概率二
小胡说人工智能·2022-11-22 22:31

3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第2天）微积分篇：极限与导数、梯度下降与积分

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、极限与导数1.1极限1.2导数1.2.1
小胡说人工智能·2022-11-22 22:01

XGBoost股票预测

不同于GBDT的是只会用到一阶导数信息，XGBoost会利用泰勒展开式把损失函数展开到二阶之后求导，利用了二阶导数信息，这样在训练集上的收敛就会更快参数介绍主要参数解释max_depth数的最大深度，一般值为
GarryCarlos·2022-11-22 22:24

李沐动手学深度学习第四章-4.7前向传播、反向传播和计算图

在自动微分之前，即使是对复杂模型的微小调整也需要手工重新计算复杂的导数，学术论文也不得不分配大量页面来推导更新规则。
nousefully·2022-11-22 22:36
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