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【深度学习中的激活函数的整理与使用总结】

激活函数的种类1）线性激活函数2）sigmoid激活函数：3）Tanh激活函数：4）RELU激活函数。

vcsir·2022-11-17 07:42

20.神经网络中常见激活函数的总结

传统的激活函数选择的建议优先Relu再考虑prelu、LeakRelu、Maxout再考虑tanh除非用作二分类的最后一层，其他一般不建议使用sigmoid0.前言在神经网络中，经常要使用到激活函数，对于激活函数的选用

睡觉特早头发特多·2022-11-17 07:36

深度学习中，常用的激活函数理解与总结

引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激活函数，比如sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数，那我们就来详细了解一下激活函数的方方面面。

学无止境还得学·2022-11-17 07:33

论文阅读笔记《Deep Learning of Graph Matching》

核心思想本文首次提出一种基于深度学习的图匹配方法（GMN），提出了从特征提取，仿射矩阵构建，幂迭代，双随机矩阵生成，投票法到损失计算的完整可微分的图匹配流程，并给出了相应的反向传播的导数计算方法。

深视·2022-11-17 07:24

深度学习基础 - 泰勒级数

在说泰勒级数的时候，先说高阶导数s(t)⇔Displacement位移dsdt(t)⇔Velocity速度d2sdt2(t)⇔Acceleration加速度\begin{array}{l}{s(t)\Leftrightarrow

西西弗Sisyphus·2022-11-17 07:21

深度学习基础 - 线性回归

++版本的实现TensorFlow实现线性回归（包括三个例子）PyTorch实现线性回归(推荐的版本包括模型训练、保存、推理使用等)PyTorch版本的线性回归源码下载地址知识脉络梯度下降⇔梯度⇔方向导数

西西弗Sisyphus·2022-11-17 07:50

深度学习的基础 - 导数是什么 - 微分是什么 - 导数和微分有什么区别 - 微分解决什么问题

导数是什么-微分是什么-导数和微分有什么区别-微分解决什么问题flyfish柯西和维尔斯特拉斯时代的极限微积分无穷数列我们先从无穷说起。怎么理解无穷？

西西弗Sisyphus·2022-11-17 07:49

机器学习第四章线性回归算法进阶4.2梯度下降法求解多变量线性回归（《大话Python机器学习》学习笔记）

其中J(θ)：4.2.1梯度下降的含义定义：来自于数学中的微积分，通过对多元函数参数求偏导数，把求得的各参数的偏导数以向量的形式写出来就是梯度。

BianchiHB·2022-11-16 18:56

二元函数对xy同时求导_高等数学期末总复习 DAY4. 利用莱布尼茨定理求高阶导隐函数求导对数求导法参数函数求导等...

DAY4.1.利用莱布尼茨定理求高阶导2.隐函数求导3.对数求导4.参数函数求导5.用导数求切线、法线6.函数的微分1.利用莱布尼茨定理求高阶导只看两点：1、常用导数的高阶公式2、例题例题2.隐函数求导这种方程里面

weixin_39614276·2022-11-16 11:01

eaxsinbx_高等数学导数与微分练习题

作业习题1、求下列函数的导数。(1)yx3(x21)2；(2)y(4)yln(xsinxx；(3)yeaxsinbx；x1x122(5)yarctanxa)；；(6)y(x1x)x。

桑夷·2022-11-16 11:30

高数-导数-参数方程的导数

一、性质：（1）是一阶求导（2）是求二阶导也可写作：---------------------------------------------------------------------------------习题------------------------------1、2、

Jtooo·2022-11-16 11:20

岭回归，LASSO回归与弹性网

话句话说就是特征向量组成的矩阵不是一个满秩矩阵（特征数大于对应矩阵的秩）岭回归岭回归的代价函数是经过L2正则化（正则化可以降低模型复杂度）后的代价函数，如下，并对其求导令导数为0，得到参数θθθ（也即www

Leee_song·2022-11-16 10:46

【机器学习】深入机器学习的梯度优化

一、梯度我们先引出梯度的定义：梯度是一个矢量，其方向上的方向导数最大，其大小正

风度78·2022-11-16 10:09

【XJTUSE计算机图形学】第三章几何造型技术(3)——B样条曲线与曲面

样条曲线与曲面B样条曲线与曲面B样条的递推定义与性质基本概念定义deBoor-Cox递推定义特殊观察性质B样条曲线类型的划分B样条曲线的性质局部性开曲线定义域凸包性贝塞尔曲线是B样条曲线的特例分段参数多项式连续性导数公式变差缩减性仿射不变性几何不变性直线保持性习题

雨落俊泉·2022-11-16 07:04

【机器学习算法面试题】四.深度神经网络中激活函数有哪些？

文章目录1.Sigmoid型函数1.1.Logistic函数1.2.Tanh函数1.3.Hard-Logistic函数1.4.Hard-Tanh函数2.整流线性单元(ReLU)函数2.1.ReLU函数2.2

Allenpandas·2022-11-16 07:25

曲线积分与曲面积分总结_2020考研数学核心知识点梳理总结

导数与微分1、导数与微分的定义(函数可导性、用定义求导数)2、导数的计算(“三个法则一个表”：四则运算、复合函数、反函数，基本初等函数导数表;“三种类型”：幂指型、隐函数、参数方程;高阶导数)3、导数的应用

weixin_39603778·2022-11-15 22:47

【深度学习笔记—1】：激活函数

Python】【深度学习】【排序算法】目录一、激活函数1.1激活函数的位置1.2激活函数的作用1.3激活函数的性质二、激活函数种类2.1线性(Linear)函数2.2Sigmoid函数2.3双曲正切函数(tanh

米开朗琪罗~·2022-11-15 19:13

[2022-11-13]神经网络与深度学习 hw8 -RNN造轮子篇

contentshw8-RNN造轮子篇task1numpy实现RNN类和简单前向部分&task2增加tanh激活函数概念类基本构造类构造方法类初始化类前向传播Overview测试task3使用nn中的类实现

三工修·2022-11-15 17:42

机器学习入门（七）神经网络--代价函数、前向反向传播算法及问题

1.2代价函数介绍二、前向传播与反向传播2.1我们要做的事情2.2理解前向传播2.3理解反向传播2.4利用前向传播与反向传播实现神经网络2.5举例三、梯度检验3.0什么是梯度检测3.1方法：用数值逼近导数

Courage2022·2022-11-15 17:11

pytorch学习笔记——requires_grad

根据PyTorch的自动求导机制，如果一个tensor设置require_grad为True的情况下，才会对这个tensor以及由这个tensor计算出来的其他tensor求导，并将导数值存在tensor

phily123·2022-11-15 13:44

机器学习（14）——激活函数

文章目录1定义2激活函数的必要性3常用的激活函数3.1单位阶跃函数3.2Logistic函数3.3Tanh函数3.4ReLU函数3.5LeakyReLU函数3.6Softmax函数4选择恰当的激活函数1

八岁爱玩耍·2022-11-15 09:08

Chapter5 深度学习基础

文章目录1、激活函数1.1、sigmoid函数1.2、tanh函数1.3、ReLU函数1.4、softmax函数2、损失函数2.1、平均绝对误差损失函数(L1Loss)2.2、均方误差损失函数(MSELoss

CityD·2022-11-15 09:00

Meta Learning Gradient Descent as LSTM 李宏毅机器学习笔记

zi输入门，zf遗忘门，zo输出门ct=z和zi做点乘+zf和ct-1点乘（选择选择ct-1还是遗忘）ht=zo和tanh(ct)yt=激活（W’ht）二、LSTM与Gradientdes

宋老板的笔记·2022-11-14 15:25

机器学习中的数学知识1——导数、向量、偏导与梯度

1.导数导数定义为函数的自变量变化值趋向于0时，函数的变化量与自变量的变化量的比值的极限，即如果该极限存在，则称函数在该点可导。导数的几何意义就是函数在某一点处的切线的斜率。以下列出了各种基本函

qq_37791263·2022-11-14 13:44

AI 数学基础知识-方向导数与梯度、范数矩阵、SVD分解、PCA、凸函数

数分方向导数和梯度之后学梯度下降算法需要，考研时没学留下的坑，赶紧补下面又通过一个案例计算说明：梯度方向的方向导数=梯度的模线性代数a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=np.array

海星？海欣！·2022-11-14 13:10

深度学习之梯度

一、数学知识：一、简介导数(derivate)：高中所学的二维空间中的增长速率。(标量)偏微分(partialderivate)：对于空间中，某一方向的增长。

nefu_0iq·2022-11-14 13:40

一、基础知识(1)-范数、导数

一、范数1.1向量范数定义：满足正定、齐次、三角不等式，则称从向量空间到实数域的非负函数的范数lpl_plp范数：∣∣v∣∣p=(∣v1∣p+∣v2∣p+...+∣vn∣p)1p||v||_p=(|v_1|^p+|v_2|^p+...+|v_n|^p)^{\frac{1}{p}}∣∣v∣∣p=(∣v1∣p+∣v2∣p+...+∣vn∣p)p1l∞范数l_{\infty}范数l∞范数：∣∣v∣∣∞=

nefu_0iq·2022-11-14 13:07

梯度下降python编程实现_梯度下降的原理及Python实现

多元函数的各个变量的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数，那么它的梯度或者就是1.2下降了什么？在机器学习里，我们用梯度下降是用来求解一个损失函数的最小值，所谓下降

weixin_39895862·2022-11-14 12:03

python实现牛顿法和梯度下降法求解对率回归_最优化问题中，牛顿法为什么比梯度下降法求解需要的迭代次数更少？...

多图预警本文讲你肯定能懂的机器学习多维极值求解，主要讲梯度下降和牛顿法的区别应该能够完美的回答题主的问题事先说明本文面向学习过高等数学统计学和线性代数基础知识的本科生，并假设读者拥有基本的矩阵运算和求导运算的相关知识，类似梯度，方向导数

weixin_39616961·2022-11-14 12:32

线性反向传播（机器学习）

第二步：反向传播（1）求W的偏导数•链式法则：因为=其中=2+3=2+1，故而•直接求导：==(2+3)(2+1)=4+2+6^2+3z，故而•两种方法的运算结果一致。目标：=150。

唯见江心秋月白、·2022-11-14 11:30

梯度下降法python实现

文章目录1、导数2、偏导数3、梯度4、梯度下降法概念解释梯度的负方向是变量的更新方向数学表达示例NN中求权重和偏置的梯度1、导数导数表示某个瞬间的变化量。

doubleslow;·2022-11-14 11:58

机器学习：梯度下降法超详细指南

机器学习：梯度下降法为什么需要梯度下降法为什么梯度方向是下降最快的反方向一阶导数偏导数方向导数梯度验证实现过程梯度下降法与最小二乘法的差异最小二乘法梯度下降法局限性学习率起始点为什么需要梯度下降法1.梯度下降法是迭代法的一种

HanZee·2022-11-14 11:27

[数值计算-18]：最小二乘的求解法3 - 链式求导与梯度下降法求解loss函数的最优化参数（Python, 超详细、可视化）

blog.csdn.net/HiWangWenBing本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/119978818目录前置文章第1章导数与偏导

文火冰糖的硅基工坊·2022-11-14 11:24

梯度下降（机器学习）

下降：与导数相反的方向。第三步：单变量函数的梯度下降简单计算一下Xn+1=1.2-0.3*2*1.2=0.48Y=0.48*0

唯见江心秋月白、·2022-11-14 11:54

线性回归-梯度下降法

梯度：在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。沿着梯度向量的方向更易找到函数最大值，沿着梯度向量相反的方向更易找到最小值。2、一元线

星星点灯er·2022-11-14 09:05

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

SRN1.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.RNNCellnn.RNN总结:5.实现“Character-LevelLanguageModels

刘先生TT·2022-11-14 07:17

二元函数对xy同时求导_矩阵求导与矩阵微分

矩阵求导与矩阵微分符号定义使用大写的粗体字母表示矩阵使用小写的粗体字母表示向量，这里默认为列向量使用小写的正体字母表示标量需要明白的是，矩阵求导的意义在哪来，我们回想一下函数求导的意义，最大的作用就是寻找极值，导数为

weixin_39569753·2022-11-13 18:40

python矩阵运算法则_导数与梯度、矩阵运算性质、科学计算库numpy

一、实验介绍1.1实验内容虽然在实验一中我想尽量少的引入(会让人放弃继续学习的)数学概念，但我似乎还是失败了。不过这几乎是没有办法的事，要想真正学会深度学习，没有一定的数学基础(高等数学、线性代数、概率论、信息论等)，(几乎)是不可能的。学深度学习不学其中的原理你可能能够学会搭建模型，但当模型出了问题或者无法训练出好的结果时，不懂原理是很难调试的。不过话说回来，要想理解深度学习中的基本概念(而不是

不知庐山真面目·2022-11-13 18:09

pytorch 之 optimizer.zero_grad()

optimizer.zero_grad()功能梯度初始化为零，把loss关于weight的导数变成0为什么每一轮batch都需要设置optimizer.zero_grad根据pytorch中的backward

木槿qwer·2022-11-13 15:17

Python求函数导数并绘制切线

下面我们通过Python来求函数y=0.01x**2+0.1*x的导数，并绘制函数图像以及函数在某一点的切线。首先，我们给出导数的数学定义式：其次，我们先来写一写函数导数的实现代码。

feiwen110·2022-11-13 11:42

切线和倒数_导数法求切线

根据导数的几何意义，切点处导数等于切线斜率，这也作为我们求解函数切线方程的基础.求切线，我们需要两个要素：①切点坐标，②切点斜率.1、已经切点：直接通过求切点导数来求切线斜率，然后用点斜式方程求解切线方程

恋之心缘·2022-11-13 11:11

,利用导数求切线方程的基本步骤是什么？？？急用,,,。谢谢.....

,利用导数求切线方程的基本步骤是什么？？？急用,,,。谢谢..如何利用倒数求函数的切线方程？,利用导数求切线方程的基本步骤是什么？？？急用,,,。

黑化个derrrrrr·2022-11-13 11:11

数学概念：导数和切线方程

导数是微积分的重要基础概念。当函数y=f（x）的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx,y方向上的增量Δy与Δx的比值在Δx趋于0时的极限如果存在。那么这个极限就是x0处的导数。即为f‘（x0）。

万万2014·2022-11-13 11:10

导数求切线例题

求xy+ln⁡y=1xy+\lny=1xy+lny=1在点(1,1)(1,1)(1,1)上的切线方程。解：\qquad等式两边同时对xxx求导得y+xy′+y′y=0y+xy'+\dfrac{y'}{y}=0y+xy′+yy′=0\qquad将(1,1)(1,1)(1,1)代入方程得1+y′+y′=01+y'+y'=01+y′+y′=0，解得y′=−12y'=-\dfrac12y′=−21\qqu

tanjunming2020·2022-11-13 11:09

导数与梯度，切线和法向量

一个经典例子如下：（来自web上某个《几何应用》ppt）其中的向量n是F(x,y,z)的偏导数。然而，这两者求法看似无关啊，

李柒岁·2022-11-13 11:37

什么是导数和切线？以及他们的关系？

当自变量x在x0处有增量Δx，相应地函数取得增量Δy=f（x0+Δx）-f（x0）；如果Δy与Δx之比当Δx→0时极限存在，则称函数y=f（x）在点x0处可导，并称这个极限为函数y=f（x）在点x0处的导数

土地公公爷·2022-11-13 11:07

利用莱布尼茨定理求高阶导隐函数求导对数求导法参数函数求导用导数求切线、法线函数的微分

文章目录DAY4.1.利用莱布尼茨定理求高阶导2.隐函数求导3.对数求导4.参数函数求导5.用导数求切线、法线6.函数的微分1.利用莱布尼茨定理求高阶导只看两点：1、常用导数的高阶公式2、例题例题：2.

鱼不辞水·2022-11-13 11:27

导数求切线

对于一个连续的函数，切点处的导数等于切线斜率。我们只需要知道切点坐标和切点斜率，就能求切线方程。例1过(1,e)(1,e)(1,e)作y=exy=e^xy=ex的切线，求切线方程。

tanjunming2020·2022-11-13 11:26

神经网络技巧篇之寻找最优参数的方法

在神经网络的学习中，其中一个重要目的就是找到使损失函数的值尽可能小的参数，为了找到这个最优参数，我们使用梯度（导数）作为线索，沿着梯度方向来更新参数，并重复这个步骤，从而逐渐靠近最优参数，这个过程叫做随机梯度下降法

寅恪光潜·2022-11-12 17:40

【力学】关于力学的一些基础知识

（偶数阶导数）数值色散:是一种与波有关的波动现象。每个阵型的传播速度相同，那就说明是无色散的。

十子木·2022-11-11 15:42

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