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神经网络激活函数与求导

文章目录神经网络激活函数求导1、Sigmoid激活函数2、Tanh激活函数3、Softmax激活函数神经网络激活函数求导1、Sigmoid激活函数σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1

代码简史·2022-11-08 17:35

神经网络常见激活函数求导

神经网络常见激活函数求导推导1.求导公式2.sigmoid函数3.Tanh函数4.ReLU函数1.求导公式2.sigmoid函数原函数sigmoid(x)=11+e−x\begin{align}sigmoid

荼靡，·2022-11-08 17:03

深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式

文章目录前言一、数值微分1.导数2.偏导数3.梯度二、梯度法1.学习率2.神经网络的梯度计算总结前言上一篇文章介绍了神经网络需要达到的最终目标，即使所定义的损失函数值达到尽可能的小。

阿_旭·2022-11-08 11:26

AI | 第5章深度学习 TensorFlow2 神经网络与卷积神经网络

1.2.2softmax回归2.卷积神经网络2.1概述2.2卷积神经网络的结构特点2.2.1卷积层(ConvolutionalLayer)2.2.2激活函数1.sigmoid2.softmax3.Relu4.Tanh5

多氯环己烷·2022-11-07 23:00

dropout的比例_Keras Lstm中dropout机制

最近发现Lstm中有个比较鸡肋的dropout机制keras.layers.GRU(units,activation='tanh',recurrent_activation='hard_sigmoid'

一稿过·2022-11-07 21:44

03机器学习--梯度下降及python实现

概述不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数思路：由上图可知，在损失函数上的某一个点，希望经过变化到达损失函数最小值点，所以对损失函数求导，导数代表函数增大的

小徐爱吃_山楂锅盔·2022-11-07 16:01

深度学习之激活函数小结

基本激活函数介绍首先看一下一些常见的激活函数：Sigmoid：总结：第一个出现的激活函数，存在以下问题，所以后面基本不使用了1、梯度消失的情况2、不是以0为对称中心（梯度下降比较慢）3、计算公式相对复杂，比较慢tanh

一个热爱学习的深度渣渣·2022-11-07 09:13

深度学习中常见的激活函数

常见激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数Relu激活函数LeakyRelu激活函数P-Relu激活函数ELU激活函数R-Relu激活函数Gelu激活函数swich激活函数Selu激活函数图片引用自

早睡的叶子·2022-11-07 09:10

ln函数的导数

我们都知道，ln⁡\lnln函数的导数为1x\dfrac1xx1，但怎么证明呢？

tanjunming2020·2022-11-06 20:32

数学建模2 数据预处理

注意题目给出的数据不能直接使用，要对数据进行异常处理缺失值1.缺失值太多就要把该项指标删除（40%相当大）2.处理：对精度不高定量数据，使用均值定性数据，使用众数3.对数据精度有要求但对导数没有要求，使用牛顿插值法对导数有要求

DQ_CODING·2022-11-06 09:51

CNN反向求导推导

激活函数logisticfunctionσ(x)=11+e−xhyperbolictangenttanh(x)=e2x−1e2x+1两者之间的关系tanh(x)=2σ(2x)−1对激活函数求导，我们有∂

我是你的春哥！·2022-11-05 14:33

CNN基本部件-常用激活函数

背景知识反向传播算法梯度消失与梯度爆炸激活函数的作用七种常用激活函数Sigmoid型函数tanh(x)型函数修正线性单元（ReLU）LeakyReLU参数化ReLU总结参考资料我们在项目中可能实际上就常用

嵌入式视觉·2022-11-04 13:02

CNN卷积层：ReLU函数

returnxifx>0else0二、传统sigmoid系激活函数Sigmoid与人的神经反应很相似，在很多浅层模型上发挥巨大作用传统神经网络中最常用的两个激活函数，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid

枫叶思念·2022-11-04 13:27

Pytorch学习笔记3

Pytorch学习笔记3激活函数：Sigmoid函数求导theta‘=theta（1-theta）a=torch.linspace(-100,100,10)torch.sigmoid(a)Tanh激活函数

深度学不学习·2022-11-04 11:09

【LeNet-5】手写数字识别MNIST

目录1、LeNet5模型2、训练模型3、输出1、LeNet5模型模型特点：每个卷积层包含3个部分：卷积、池化（AveragePooling）、非线性激活函数(Tanh)classLeNet5(nn.Module

Enzo 想砸电脑·2022-11-04 06:06

计算机图形学-基本图形生成算法

画线算法Bresenham改进算法圆光栅化算法中点算法中点整数算法中点整数优化算法直线的扫描转换：最佳逼近于该直线的一组象素；按扫描线顺序，对这些象素进行写操作一、直线段的生成1.DDA算法原理：直线的一阶导数连续

帮帮的姐姐·2022-11-02 20:55

01-数学基础

高等数学1.导数的定义及求解2.偏导数的定义及求解3.方向导数与梯度线性代数1.向量的概念及运算2.矩阵的概念（单位阵，逆矩阵，对称矩阵，奇异矩阵，转置矩阵）3.矩阵的运算（加减，乘法）4.欧式变换概率论

Goafan·2022-11-02 15:41

高等数学基础06：方向导数

函数：z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)如果函数的增量，与这两点距离的比例存在，则称此为在P点沿着L的方向导数函数：f(x,y)f(x,y)f(x,y)在X轴正向e1⃗={1,0}\vec

曾牛·2022-11-02 15:33

01.高等数学基础

.极限2.1符号表示2.2极限充要条件2.3极限中的无穷小2.4极限中的无穷大2.5无穷小的比较3.函数的连续性3.1函数连续性定义3.2函数连续性满足的条件3.3函数的间断点3.4函数间断点分类4.导数

其木王·王子·2022-11-02 15:59

【深度学习】梯度下降算法和随机梯度下降算法

导语梯度是神经网络中最为核心的概念，在介绍梯度之前我们要先知道数学中的导数以及偏微分的理论概念。

霜霖❀·2022-11-01 17:31

机器学习之-梯度下降法学习笔记

梯度与方向导数的关系为：梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致，而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。现在假设我们要求函数的最值，采用梯度下降法，如图所示：以一个人下山为例。

xxzzg·2022-11-01 17:31

关于梯度下降的学习笔记

什么是梯度下降：梯度下降可拆分为梯度+下降，在一阶函数中，某一点的梯度表示函数在该点处的导数（导数的正负号表示函数上升的方向），梯度下降是基于微积分中导数的概念，大部分的机器学习模型都有直接或间接地运用梯度下降的算法

颉度·2022-11-01 17:58

第六章梯度下降法学习笔记上

目录6-1什么是梯度下降法6-2模拟实现梯度下降法6-3线性回归中的梯度下降法6-1什么是梯度下降法加负号则J减小图中导数为负值，则J增加的方向在x轴的负方向，也就是theta减小的，我们希望找到最小值

天人合一peng·2022-11-01 17:55

卷积神经网络架构

使用的是sigmoid和Tanh函数首次提出了卷积神经网络的卷积层、池化层、和全连接层以及权值共享，感受野等概念。2.AlexNet具有历史意义的一个网

闲看庭前梦落花·2022-11-01 11:25

分段概率密度矩估计_高数/线代/概率论--2020考研计算机数学重点

结合10年真题，求函数极限、一元函数求导数与极值、多元函数求偏导与极值、求不定积分、求定积分、求二重积分都是高频题型，这些常规题型学

Orca是只鲸·2022-11-01 07:26

机器学习—逻辑回归

文章目录一.简介二.逻辑函数公式2.1概率估算公式2.2逻辑函数2.3逻辑回归模型预测函数三.训练和成本函数3.1简介3.2单个训练实例的成本3.3逻辑回归的成本函数3.4逻辑回归成本函数的偏导数四.鸢尾花案例分析

jakiechaipush·2022-10-31 21:23

非线性规划（凸规划，无约束最优化方法，约束最优化方法）

一元函数：二阶导数>=0,曲线凹，即下凸。二元函数：图解法凸集：集合中任意取两个点x1和x2，若x1和x2之间的任意一个点都在该集合中，则该集合为凸集。凸规划凸规划：可行域是凸集，函数是凸函数。

-Yii·2022-10-31 18:10

深度学习入门（八）多层感知机

深度学习入门（八）多层感知机前言感知机训练感知机收敛定理XOR问题总结多层感知机学习XOR单隐藏层单分类sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数多类分类多隐藏层总结多层感知机（教材）1隐藏层

澪mio·2022-10-31 11:08

梯度、散度、旋度、拉普拉斯算子

梯度运算的对象是纯量（即标量，只有大小，没有方向），运算出来的结果是向量（矢量，既有大小，又有方向）定义：函数在某点的梯度是一个向量，它的方向与取得最大方向导数的方向一致，而它的模则是方向导数的最大值。

纵有千堆雪与长街·2022-10-31 07:37

数学模拟总结反思

；；错误题型：级数求和；总结：1.2.卷2：105难度：中等偏下扣分分布：选择-15；填空-15；大题-15；错误分布：计算-35；思维-5；知识点-5；；错误题型：等价；解空间维数;向量相关性；方向导数总结

lzk_1049668876·2022-10-30 02:06

【数学模拟卷总结】2022李林四套卷数学二第一套

题目复盘写这个系列也是为了逼着自己做总结中规中矩，泰勒写开就行分段函数写明白就能选出正确的这题答案有点麻烦了，其实画图就能看明白，我在做这个题目的时候也做麻烦了，看到二阶导数就用思维定式想到二阶泰勒公式

魔理沙偷走了BUG·2022-10-30 02:33

【数学模拟卷总结】2022李林四套卷数学二第三套

导数定义确定f(x)f(x)f(x)在x=ax=ax=a的右邻域是f(x)>f(a)f(x)>f(a)f(x)>f(a)，在x=bx=bx=b的左邻域是f(x)>f(b)f(x)>f(b)f(x)>f(

魔理沙偷走了BUG·2022-10-30 02:59

【小白学习PyTorch教程】二、动态计算图和GPU支持操作

「@Author：Runsen」动态计算图在深度学习中使用PyTorch的主要原因之一，是我们可以自动获得定义的函数的梯度/导数。当我们操作我们的输入时，会自动创建一个计算图。

风度78·2022-10-28 15:27

优化方法 - 牛顿法以及Python实现

一开始没太搞明白为什么是教材上的迭代方式，其中最为困惑的就是为什么就直接假设以f(x0)f(x_0)f(x0)展开的f(x)f(x)f(x)处的导数，也就是f′(x)f'(x)f′(x)为0，并且以这个条件引出了迭代公式呢

ANTennaaa·2022-10-28 15:27

牛顿法及Python实现

泰勒公式的意义：如果函数满足一定的条件，泰勒公式可以用函数在某一点的各阶导数值做系数构建一个多项式来近似表达这个函数。

Dfreedom.·2022-10-28 15:55

机器学习（二）多元梯度

多元梯度机器学习公式的变化特征缩放归一化作业一已经用过这个方法了学习率学习率太小的话收敛速度慢学习率太大的话会导致这样的结果可能不会每次迭代都下降甚至可能不收敛特征和多项式回归将一个变量的多次拟合在一个方程中正规方程法导数为

Charliefive·2022-10-28 14:23

欧拉公式的三种证明方法：导数、幂级数、极坐标

目录欧拉公式(Euler'sformula)证明方法1:使用导数方法2:使用幂级数方法3:使用极坐标虚数转极坐标背景知识开始证明欧拉公式(Euler’sformula)eix=cos⁡x+isin⁡xe

November丶Chopin·2022-10-28 13:47

高阶导数习题

‾y^{(12)}=\underline{\qquad}y(12)=，y(13)=‾y^{(13)}=\underline{\qquad}y(13)=解题思路：这道题看上去很吓人，再一看就能发现要求的导数的求导次数都大于等于

tanjunming2020·2022-10-28 07:56

深度学习4大激活函数

本文将介绍深度学习中的4个常见的激活函数，从原函数公式、导数函数及二者的可视化来进行对比：Sigmoid函

尤尔小屋的猫·2022-10-27 22:22

深度学习PyTorch笔记（13）：多层感知机

activationfunction）7.2.1ReLU函数（修正线性单元Rectifiedlinearunit，ReLU）7.2.1.1pReLU7.2.2sigmoid函数（挤压函数，squashingfunction）7.2.3tanh

三耳01·2022-10-27 11:23

凸优化及拉格朗日对偶问题

2、凸性条件1根据一阶导数（函数的梯度）来判断

Weiyaner·2022-10-27 09:47

洛必达法则的使用条件

文章目录前言：1.使用洛必达法则求导n阶导数之后的得到的n+1阶导数存在且连续。2.洛必达法则使用的常用结论是什么？3.那么，为什么函数n阶可导，我们可以使用洛必达n-1次？

Super__Tiger·2022-10-26 19:45

【自然语言处理】深度学习基础

2.1Embedding层2.2网络结构2.2.1网络结构-DNN2.2.2网络结构-RNN2.2.3网络结构-CNN2.2.4总结2.3池化层2.4Dropout层2.5激活函数2.5.1Sigmoid2.5.2tanh2.5.3Relu2.6

吃_早餐·2022-10-25 14:03

OpenCV-python学习笔记（九）——图像梯度

1.水平方向偏导数的近似值P5x=(P3-P1)+2(P6-P4)+P9-P72.垂直方向偏导数的近似值P5y=(P7-P1)+2(P8-P2)+P9-P3sobel函数：dst

蔡蔡不吃香菜·2022-10-25 12:29

[课程笔记]（李沐-动手学深度学习）

文章目录矩阵计算标量导数亚导数梯度自动求导向量链式求导法则自动求导复杂度自动求导实现softmax回归+损失函数softmax回归损失函数QA权重衰退丢弃法Dropout从零开始实现dropout数值稳定性

初之代·2022-10-24 18:22

跟李沐学AI-动手学深度学习-感知机+多层感知机

目录感知机训练感知机收敛定理XOR问题总结多层感知机学习XOR单隐藏层单隐藏层-单分类激活函数sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数多类分类多隐藏层总结感知机给定输入x，权重w，和偏移b

洋-葱·2022-10-24 18:49

CS224n课堂笔记1-自然语言处理与深度学习简介

多元微积分，线性代数（例如，MATH51，CME100）基本概率和统计（例如CS109或其他统计课程）机器学习的基础知识（例如，来自CS229或CS221）损失函数采用简单的导数用梯度下降进行优化。

乐清sss·2022-10-24 18:08

每天五分钟机器学习：实际编程中如何完成梯度下降算法？

梯度下降假设我们现在有一个代价函数J（θ），而我们想要使用梯度下降算法使其最小化，我们需要编写一个代码，这个代码就是，当我们输入θ时，它会计算两样东西：第一个：计算此时参数θ对应的损失J(θ)第二个：此时J(θ)对此时参数θ的偏导数假如我们已经完成了这两项

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:13

Pytorch优化器#1

梯度是一个向量，方向是导数取得最大值的方

Qinghuan1958·2022-10-24 07:45

MATLAB微分和导数

MATLAB提供用于计算符号导数的diff命令。以最简单的形式，将要微分的功能传递给diff命令作为参数。

与你你你·2022-10-23 11:41

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