tanh导数

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

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
Persevere~~~·2022-11-19 13:06

深度学习Matplotlib操作

（梯度下降法推荐B站梗直哥视频）简单讲解：就是找到山谷在哪里的问题，通过函数值减去学习率乘这一点的导数得到下一步的值，重复多次，次数由迭代周期决定。
峙峙峙·2022-11-19 13:04

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

文章目录前言一、使用Numpy实现SRN二、在1的基础上，增加激活函数tanh三、分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN四、分析“二进制加法”源代码（选做）五、实现“Character-LevelLanguageModels
别被打脸·2022-11-19 13:26

【深度学习】pytorch 炼丹过程各元素深度解析(持续更新)

文章目录梯度优化器(optimizer)作用参数常用方法/类学习率调度器(lr_scheduler)作用评价指标准确率召回率精确度引用梯度导数-损失值（y）与特征值（x）的导数，这里是特征值还是权值和偏置我也在推敲
欧阳枫落·2022-11-19 13:18

图像锐化算法Laplacian

直接提取高频的方法有sobel算法、laplcian算子，sobel算子是图像的一阶导数，提取的是梯度信息，分水平和
chenyu128·2022-11-19 12:12

保研面试/考研复试机器学习问题整理

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111，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。
一匹好人呀·2022-11-19 11:26

计算机保研er必备

汉诺塔稳定排序的意义桶排序这三种排序算法都利用了桶的概念，但对桶的使用方法上有明显差异：冒泡排序改进贪心算法vs动态规划vs分治法判断图是否存在环内核级线程、用户级线程分段和分页梯度、方向导数矩阵乘和线性变换线性空间相似矩阵正定矩阵合同矩阵集合的大小完全图
Julie Y·2022-11-19 11:20

CNN的反向传播

在一般的全联接神经网络中，我们通过反向传播算法计算参数的导数。BP算法本质上可以认为是链式法则在矩阵求导上的运用。
辽宁大学·2022-11-19 09:53

反函数求导习题

反函数求导例1求函数y=tan⁡hxy=\tanhxy=tanhx的反函数x=x(y)x=x(y)x=x(y)的导数。
tanjunming2020·2022-11-19 09:20

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SRN3.1用torch.nn.RNNCell()3.2用nn.RNN（）4.
萐茀37·2022-11-19 08:29

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记五

五、应用导数方法实现图像增强1.图像导数——梯度和拉普拉斯算子（1）梯度（一阶导）幅值的峰值表示边缘位置（2）拉普拉斯近似于图像的二阶导数，用于检测边缘，如果在输入图像的一阶图像中有尖峰或谷的位置，那么在输入图像的二阶导数的相应位置上有零交叉点
苏哩·2022-11-19 07:51

CNN Pytorch 图像识别 —— 深度学习 分类_5

常见的激活函数（sigmoid、tanh、relu）-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/63775557深度学习基础系列（三）|sigmoid、tanh和relu激活函数的直观解释
112233456789·2022-11-19 07:46

李沐动手学深度学习-学习笔记之多层感知机

博客_隐藏层H=σ(XW(1)+b(1))O=HW(2)+b(2).σ为激活函数并且σ不能为线性函数，如果σ是线性函数那么输出的O也为线性函数，就等价于单层感知机了1.2.激活函数sigmoid函数、tanh
zizz7177·2022-11-19 06:37

动手学深度学习Pytorch（一）——多层感知机

文章目录1.参考资料2.感知机3.多层感知机3.1隐藏层3.2激活函数3.2.1Sigmoid激活函数3.2.2Tanh激活函数3.2.3ReLu激活函数3.3多类分类1.参考资料[1]动手学深度学习v2
冠long馨·2022-11-19 06:46

DAMA数据治理学习笔记-数据架构

使用总览图来指导数据集成、控制数据资产，并使数据投资与业务战略保持一致。企业架构
挨踢诗人·2022-11-19 06:51

利用MNIST数据集训练神经网络模型，并可以精准识别手写数字

'''1---神经网络有单层感知器和多层感知器，多层感知器又叫MLP算法，多层神经网络算法又叫深度学习算法''''''2---在生成隐藏层之后要对结果进行非线性矫正（relu）和（tanh）双曲正切处理
漂泊的小森·2022-11-19 06:14

pytorch实现L2正则化code（一个简单的完整模型训练代码）

偏导数（1）偏置b的学习规则不变，仍为其中，η为学习率。（2）权重的学习规则变为：通过因子（1-ηλ/n）重新调整权重，因此L2正则化也叫权重衰减。
爱吃酸菜鱼的小猫咪·2022-11-19 05:58

《PyTorch 深度学习实践》第4讲--反向传播算法

深度学习实践》第4讲–反向传播算法@《PyTorch深度学习实践》第4讲–反向传播算法1.张量预备知识Tensor中重要的两个成员，data用于保存权重本身的值ω\omegaω,grad用于保存损失函数对权重的导数
浅忆笙歌暖·2022-11-19 04:30

李宏毅机器学习day2

一：理解偏差和方差学习误差为什么是偏差和方差而产生的，并且推导数学公式过拟合，欠拟合 经典打靶的例子。靶心就是真实模型。我们首先根据数据，选择所对应的模型。如线形模型或回归模型。
qq_34116299·2022-11-19 04:59

python递归迭代_python递归迭代导数多项式函数

我正在尝试编写一个类来初始化某些参数，这些参数将在不同的方法中再次使用。然而，当我基于初始化的值编写一个简单的递归算法时，我总是收到一条错误消息，我真的不知道如何自己解决它。在算法应该是这样的：defnormal_recursion(poly):iflen(poly)==1:returnpoly[0]else:returnpoly[0]+normal_recursion(poly[1:])>>>p
weixin_39575648·2022-11-19 03:06

基于统计自适应线性回归-目标尺寸预测

然而，由于指数函数的性质，指数回归模型可以将损失函数的导数传播到网络中的所有参
tt姐whaosoft·2022-11-19 03:56

AlexNet网络结构的实现和详解

AlexNet网络结构特点：1.首次利用GPU进行网络加速训练（GPU处理速度是CPU的20-50倍）2.使用了ReLU激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数（缺点：求导麻烦、容易梯度消失）以及tanh
Dragon_0010·2022-11-19 03:25

机器学习数学基础之高数篇——函数极限和导数（python版）

不知道大家有没有类似的经历，斗志满满地翻开厚厚的机器学习书，很快被一个个公式炸蒙了。想要学习机器学习算法，却很难看的懂里面的数学公式，实际应用只会调用库里的函数，无法优化算法。学好机器学习，没有数学知识是不行的。数学知识的积累是一个漫长的过程，罗马也不是一夜建成的。如果想要入门机器学习，数学基础比较薄弱，想打牢相关数学基础，可以关注笔者，一起学习（数学大佬也可以来扫一眼python代码）~接下来我
水龙吟唱·2022-11-19 03:23

梯度下降算法拟合线性函数的python实现

对于线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数。令代价函数为error_1=(（my_y-y)**2)/2，不难发现其导数便是样本点与拟合点的残差。
不想秃头的男孩·2022-11-19 03:15

【数学/多项式】用列表去实现一元多项式函数的四则运算，和它的n阶导数的Python算法实现

目录前言一元多项式函数一元多项式函数的n阶导数一元多项式函数的加减法一元多项式函数的乘法完全代码运行结果总结前言这篇文章将主要讲述如何用代码去实现，初等数学里面的一元多项式环相关的问题，编程所用的语言虽然是
南山归隐士·2022-11-19 03:13

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SRNnn.RNNCell()nn.RNN（）4.分析“二进制加法”源代码（选做）
Stacey.933·2022-11-19 02:54

学习笔记：基于python 的推荐系统

先任取点（x0,f(x0))，求f(x)在该点x0的导数f′(x0),在用x0减去导数值f′（x0）
海盐味的小圆饼·2022-11-19 02:52

2021-07 李宏毅机器学习打卡Task04：深度学习简介和反向传播(下)

学习地址李宏毅机器学习B站视频地址李宏毅机器学习开源笔记地址论坛版块反向传播背景梯度下降参数更新依旧使用梯度下降，只是计算梯度时使用更高效的方法即反向传播机制链式求导法则反向传播的基础即链式法则，通过一层一层的误差导数向前传播完成所有梯度的计算反向传播具体机制主要分两个部分
wizzniu·2022-11-19 02:19

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

NNDL作业8：RNN-简单循环网络一、使用Numpy实现SRN二、在1的基础上，增加激活函数tanh三、分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN1、用torch.nn.RNNCell()2
叶雨柳光·2022-11-19 02:57

通道注意力机制_注意力机制+ReLU激活函数=自适应参数化ReLU

我们首先来介绍几种最常见的激活函数，即Sigmoid、Tanh和ReLU激活函数，分别如下图所示。Sig
weixin_39628405·2022-11-19 01:43

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
Perfect(*^ω^*)·2022-11-19 00:52

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5.实现“Character-LevelLanguageModels
笼子里的薛定谔·2022-11-19 00:12

神经网络与深度学习作业8：RNN - 简单循环网络

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（选做
小鬼缠身、·2022-11-19 00:34

基于加权最小二乘法的相位解包裹算法

随后，学者们对质量图进行了创新及改善，提出了各种各样的加权最小二乘解包裹算法，比如有学者提出了基于相位导数方差相关图的加权最小二乘解包裹算法，Agu
简单光学·2022-11-18 17:52

（三）Logistic回归的梯度下降

一、单个样本的Logistic回归的梯度下降法在本节中，我们学习如何计算偏导数来实现Logistic回归的梯度下降法。我们将使用导数流程图来计算梯度。
奕星星奕·2022-11-18 16:11

Unity3D 法线转换&切线空间

利用偏导数，在Unity里面显示法线：什么是切线空间？
YF云飞·2022-11-17 21:37

无法初始化链接服务器 "(null)" 的 OLE DB 访问接口 "Microsoft.Jet.OLEDB.4.0" 的数据源对象。

SQLServer与Excel之间导数据时候执行SQL遇到问题执行如下SQL语句select*fromopenrowset('Microsoft.Jet.OLEDB.4.0','Excel8.0;HDR
gqltt·2022-11-17 10:47

深度学习-激活函数：饱和激活函数【Sigmoid、tanh】、非饱和激活函数【ReLU、Leaky ReLU、RReLU、PReLU、ELU、Maxout】

深度学习-激活函数：饱和激活函数【Sigmoid、tanh】、非饱和激活函数【ReLU、LeakyReLU、RReLU、PReLU、ELU、Maxout】一、激活函数的定义：二、激活函数的用途1、无激活函数的神经网络
u013250861·2022-11-17 07:42
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