tanh导数

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

文章目录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
plum-blossom·2022-11-20 21:18

纯Python实现反向传播（BP算法）(5)

根据链式法则和输入值来求，具体如下该点的局部导数是对上一个结点的偏导（从右到左(上一个结点)）加法节点的
Mike-H·2022-11-20 21:09

反向传播算法 Python实现

反向传播算法Python实现1.BP算法简述2.参数初始化3.激活函数及其导数4.损失函数5.前向传播6.反向传播1.BP算法简述反向传播算法，简称BP算法，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上
V.0·2022-11-20 21:38

机器学习 --- 线性回归

残差平方和是关于参数的函数，为了求残差极小值，令残差关于参数的偏导数为零，会得到残差和为零，即残差均值为零。
Ssaty.·2022-11-20 21:05

【简析】极大似然估计与最小二乘

此时通过对参数求导数，并令一阶导数为零，就可以通过解方程，得到最大似然
ChenVast·2022-11-20 19:08

如何推导最小二乘法，求解多元线性回归参数？

.sklearn中linear_model.LinearRegression参数介绍+案例最小二乘法损失函数求解推导最小二乘法的思路：对损失函数求导，令其为0，求得损失函数最小值时的参数，但前提条件：导数为凸函数
好好学习的星熊·2022-11-20 19:39

最小二乘法——线性回归

凸函数的最小值通常在导数等于0处取得，因此，可以转换为：令，则公式①公式②第四步：将公式①代入公式②得三、C++实现#include#includeusingnamespacestd;/*Eigen*
@Mosquito·2022-11-20 19:59

keras-归一化-激活函数-dropout

将输出压缩在0~1之间，且保证所有元素和为1，表示输入值属于每个输出值的概率大小2、Sigmoid函数f(x)=11+e−xf(x)=\frac{1}{1+\\{e^{-x}}}f(x)=1+e−x13.tanh
Fight_adu·2022-11-20 18:33

Logistic Regression 逻辑回归

Sigmoid函数有一个很重要的特性，便是它的导数，我们对其进行求导：逻
Aroundchange·2022-11-20 17:21

Attention的两种机制——global attention/local attention

下面简单总结几个常用的方法：1、多层感知机方法主要是先将query和key进行拼接，然后接一个激活函数为tanh的全连接层，然后
一枚小码农·2022-11-20 16:02

【浙江大学机器学习胡浩基】05 深度学习

的结构第三节卷积神经网络LeNetLeNet结构降采样层MNIST数据集第四节卷积神经网ALEXNETALEXNET结构相比于LeNet，ALEXNET在以下方面有重要改进第一个改进以ReLU函数代替sigmoid或tanh
南鸢北折·2022-11-20 15:03

神经网络与深度学习 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
Jacobson Cui·2022-11-20 15:48

深度学习中的激活函数

深度学习中的激活函数1、sigmoid2、softmax3、tanh4、ReLU5、LeakyReLU6、PReLU  神经网络用于实现复杂的函数，而非线性激活函数能够使神经网络逼近任意复杂的函数。
CV女神救救我·2022-11-20 14:22

常用激活函数总结（深度学习）

前言  学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词，而且很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。在经过一段时间学习后，决定记录个人学习笔记。
少年云游荡·2022-11-20 14:13

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
cdd04·2022-11-20 12:06

逻辑回归简介

这里写目录标题1.机器学习基本介绍2.逻辑回归算法思想3.逻辑回归公式（sigmoid函数）3.1sigmoid函数3.2逻辑函数图像3.3逻辑函数的导数3.4逻辑函数的概率表达式4.求解θ4.1损失函数法
这篇博客保熟·2022-11-20 11:50

前馈神经网络（多层感知机）基础

1.3.1线性函数（LinearFunction）1.3.2斜面函数（RampFunction）1.3.3阈值函数（ThresholdFunction）1.3.4sigmoid函数1.3.5双曲正切函数（tanh
Drawing1998·2022-11-20 10:49

Chapter3 Pytorch与机器学习有关函数（二）

目录3.4tensor中的填充操作3.4.1tensor.full3.5pytorch中模型的保存/加载/并行化3.6导数、方向导数、偏导数3.6.1重要概念3.6.1.1概念3.6.1如何计算梯度3.6.2torch.autograd.Function3.7pytorch
Courage2022·2022-11-20 10:48

深度学习caffe教程

阅读目录Caffe的优势Caffe的网络定义数据及其导数以blobs的形式在层间流动。
老吴的私房菜·2022-11-20 09:42

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

NNDL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tanh!
凉堇·2022-11-20 08:36

DataWhale西瓜书第一第二章学习笔记

视频绪论人工智能机器学习深度学习计算机视觉自然语言处理推荐系统高等数学：会求偏导数线性代数：会矩阵运算概率论与数理统计：随机变量是什么内容定位：西瓜书里的算法的公式推导本科数学视频：张宇考研数学系列第一章
akriver·2022-11-20 08:53

YOLOv5基础知识点——激活函数

（附常用激活函数）-知乎(zhihu.com)多种激活函数详解详解激活函数（Sigmoid/Tanh/ReLU/LeakyReLu等）-知乎(zhihu.com)激活函数面试问答算法面试问题二（激活函数相关
MUTA️·2022-11-20 07:10

4.2非线性最小二乘法：NLS

换句话说，与模型参数或系数有关的退化模型的偏导数是模型参数的函数时就为非线性最小二乘法。式4.2关于参数b的偏导数是此处偏导数任然与b相关。
weixin_42371104·2022-11-20 07:54

用最小二乘法求解多元线性回归的参数

求解极值的第一步往往是求解一阶导数并让一阶导数等于0，最小二乘法也不能免俗。因此，首先在残差平方和RSS上对参数向量求导。
Zen of Data Analysis·2022-11-20 07:06

深度学习预备知识

深度学习预备知识1、基础数学知识（线性代数、高等数学、概率论部分知识）•导数概念、如何求导、•矩阵概念、矩阵基本运算、•概率的概念、正态分布的概念等【注意】以上内容入门深度学习足够，强烈不建议大家拿上一本数学教材从头到尾去读
[山青花欲燃]·2022-11-20 06:56

深度学习--激活函数知识点（持续更新）

Activationfunction）（一）前言1.概念：2.使用原因3.性质4.选择（二）具体分类1.饱和激活函数1.1对数几率函数，Logistic-Sigmoid函数1.2双曲正切HyperbolicTangent（Tanh
Kevin404ar·2022-11-20 06:18

OpenCV学习-P34-P38 Opencv边缘检测

OpenCV学习-P34-P37Opencv边缘检测Sobel检测算子Laplacian检测算子Canny边缘检测算法边缘检测总结边缘检测分为两类：基于搜索和基于零穿越基于搜索：寻找图像的一阶导数的最大值来检测边界
CptOctopus·2022-11-20 04:45

深度学习-吴恩达-笔记-3-浅层神经网络

目录神经网络概述神经网络的表示计算一个神经网络的输出多样本向量化向量化实现的解释激活函数为什么需要非线性激活函数激活函数的导数神经网络的梯度下降直观理解反向传播随机初始化【此为本人学习吴恩达的深度学习课程的笔记记录
Leon.ENV·2022-11-20 04:46

吴恩达机器学习之逻辑回归(二分类)

代价函数的推导代价函数对θ求偏导数的推导正则化逻辑回归正则化逻辑回归案例python代码实现:案例中几个问题的解析为什么不需要对θ1进行正则化为什么要引入正则化数据集的链接逻辑回归二分类逻辑回归二
请多努力·2022-11-20 03:42

机器学习策略

指导数据收集和模型改善的算法(策略）yesnoyesyesnonoyesnoyesnoyesnoistheperformanceonthetrainingsetacceptable?
VictoryZhou_·2022-11-20 03:00

李沐-动手学习深度学习v2

1.2detach还是不太理解2.前置知识2.1矩阵计算亚导数，将导数扩展到不可微的地方矢量求导（大概知道它们后面长什么样）内积比较奇怪orz分子布局一般用分子布局方法向量关于向量的求导上图的解释：自己对自己求导得到一个
Ashley_ly·2022-11-20 03:55

LSTM模型

LSTM模型1.什么是LSTMLSTM全名叫做Longshort-termmemory，翻译过来就是长短期记忆2.与RNN有什么区别：严谨的描述：1.RNN模型的结构中激活函数只有tanh；2.LSTM
China_Musk·2022-11-20 02:26

pytorch 张量tensor的自动微分(求导)

意义：PyTorch张量可以记住它们自己从何而来，根据产生它们的操作和父张量，它们可以根据输入自动提供这些操作的导数链。
k_a_i_and·2022-11-20 02:48

神经网络的前向传播与反向传播及用numpy搭建神经网络

文章目录前言一.全连接神经网络1.1从单个感知机到神经网络1.2DNN的基本结构1.3前向传播算法1.4梯度下降算法1.5反向传播算法1.6激活函数1.relu函数2.sigmoid函数3.tanh函数
刘皮狠·2022-11-20 01:02

LM算法与非线性最小二乘问题

LM算法的实现并不算难，它的关键是用模型函数f对待估参数向量p在其邻域内做线性近似，忽略掉二阶以上的导数项，从而转化为线性最小二乘问题，它具有收敛速度快等优点。LM
weixin_30725467·2022-11-20 01:56

SLAM中的非线性最小二乘问题求解方法及应用

下面讨论如何求解这样一个优化问题方法一：求导分析，得到了导数为零处的极值，比较它们的函数值大小即可。
走走走走走走你·2022-11-20 01:20

DNN全连接神经网络BP反向传播算法代码注释

importnumpydefsigmoid(x):#激活函数return1/(1+numpy.exp(-x))defder_sigmoid(x):#激活函数的导数returnsigmoid(x)*(1-
思想的牛仔·2022-11-20 01:35

二、pytorch核心概念：2.自动微分机制

本博客是阅读eatpytorchin20day第二章的个人笔记自动微分机制1.利用backward方法求导数backward方法求梯度，梯度结果存在变量的grad属性下。
crud_player·2022-11-19 23:42

Pytorch

具体包括pytorch张量的生成，以及运算、切片、连接等操作，还包括神经网络中经常使用的激活函数，比如sigmoid、relu、tanh，还提供了与numpy的交互操作二，torch.Tensorimporttorcha
不会做题正电荷·2022-11-19 23:07

动手学深度学习--课堂笔记 autograd

梯度与导数：梯度是某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点出沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）方向导数：对于多元函数来说，除了沿坐标轴方向上的导数，在非坐标轴方向上也可以求导数
weixin_46480637·2022-11-19 22:19

pycharm笔记-动手学深度学习（李沐）自动微分课后习题

1、为什么计算二阶导数比一阶导数的开销要更大？因为二阶导数是在一阶导数运算的基础上进行的，所以二阶导数要比一阶导数的开销要大。2、在运行反向传播函数后，立即再次运行它，看看会发生什么？
weixin_46480637·2022-11-19 22:19

神经网络与深度学习作业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
Sun.02·2022-11-19 21:30

地心的PyTorch学习（三）

目录一.梯度二.损失Loss（1）平方损失函数（2）交叉熵损失函数三.实现梯度下降算法一.梯度梯度（gradient）是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向
cdxSunny·2022-11-19 17:00

BN（Batch Normalization）：批量归一化

现在的神经网络通常都特别深，在输出层像输入层传播导数的过程中，梯度很容易被激活函数或是权重以指数级的规模缩小或放大，从而产生“梯度消失”或“梯度爆炸”的现象，造成训练速度下降和效果不理想。
studyeboy·2022-11-19 16:03

动手学深度学习（二十三）——批量归一化（BN）

1.批量归一化  现在的神经网络通常都特别深，在输出层向输入层传播导数的过程中，梯度很容易被激活函数或是权重以指数级的规模缩小或放大，从而产生“梯度消失”或“梯度爆炸”的现象，造成训练速度下降和效果不理想
留小星·2022-11-19 16:55

AlexNet模型及代码详解

（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Droupout随机失活神经元操
工藤新三·2022-11-19 15:09

Alexnet详解以及tesnsorflow实现alexnet；什么是alexnet alexnet能做什么；alexnet教程

（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。（smoid求导比较麻烦而且当网路比较深的时候会出现梯度消失）（3）使用了LRN局部响应归一化。
别出BUG求求了·2022-11-19 15:08

AlexNet模型详细分析

（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
小兔崽崽！·2022-11-19 15:32

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
沐一mu·2022-11-19 14:54

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SRN5.实现“Character-LevelLanguageModels”源代码
.星.·2022-11-19 13:44
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