tanh导数

Python 实现一个简单的神经网络（附代码）

目录⭐前言⭐⭐砖块：神经元⭐一个简单的例子编码一个神经元把神经元组装成网络例子：前馈编码神经网络：前馈训练神经网络第一部分损失损失计算例子代码：MSE损失训练神经网络第二部分例子：计算偏导数代码：一个完整的神经网络后话
Dr.sky_·2022-10-23 09:01

【AI面试题】AlexNet、VGGNet、GoogLeNet，ResNet等网络之间的区别是什么

AlexNet：AlexNet相比传统的CNN，主要改动包括DataAugmentation（数据增强）、Dropout方法，激活函数用ReLU代替了传统的Tanh或者Siigmoid、采用了LocalResponseNormalization
姚路遥遥·2022-10-21 15:19

梯度下降对比理解

一、什么是梯度梯度的本意是一个向量（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（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。
winner8881·2022-10-19 14:47

机器学习：梯度下降算法（Gradient Descent）

梯度梯度：数学概念，在一维函数中等同于一维函数的导数，在多维函数中即为多维函数的偏导数。
qq_44219837·2022-10-18 12:51

opencv图像处理之边缘检测

基于搜索:通过寻找图像一阶导数中的最大值来检测边界，然后利用计算结果估计边
Han_MingZhi·2022-10-18 08:55

深度学习笔记其三：多层感知机和PYTORCH

.多层感知机1.1隐藏层1.1.1线性模型可能会出错1.1.2在网络中加入隐藏层1.1.3从线性到非线性1.1.4通用近似定理1.2激活函数1.2.1ReLU函数1.2.2sigmoid函数1.2.3tanh
泠山·2022-10-17 12:27

pytorch深度学习实战笔记

2、机器学习：依赖特征工程；深度学习：自动寻找表征3、张量：它是一个多维数组4、Pytorch的2个核心：（1）提供了张量以及torch模块提供的库（2）张量可以跟踪对其执行操作的能力，以及计算导数5、
benben044·2022-10-17 12:26

材料科学基础学习指导-吕宇鹏-名词和术语解释-第9章:固态相变与材料热处理

二级相变：从相变热力学上讲，相变前后两相的自由能（焓）相等，自由能（焓）的一阶偏导数相等，但二阶偏导数不等的相变称为二级相变，如磁性转变，有序-无序转变，常导-超导转变等。
睡觉特早头发特多·2022-10-17 10:40

图像处理--边缘检测

边缘检测的方法可大致划分为两类：1）基于搜索：通过寻找图像一阶导数中的最大值和最小值来检测边界，通常是将
每天一道题·2022-10-17 07:48

计算机视觉-基本的图像操作和处理

Matplotlib1.绘制图像，点和线2.图像轮廓和直方图3.交互式标注二、NumPy1.图像数组表示2.灰度变换3.图像缩放4.直方图均衡化5.图像平均6.图像的主成分分析三、Scipy1.高斯图像模糊2.图像导数四
席惜兮兮·2022-10-17 07:14

6、多层神经网络

多层神经网络前言：步骤：1、导入所需要的库2、确定神经网络结构及参数3、确定激活函数及其导数和验证4、进行参数初始化5、导入数据集6、查看数据集7、对结果进行预测8、确定误差9、计算参数梯度10、验证梯度的正确性
贰拾肆画生·2022-10-16 22:04

数值微分：导数，偏导

导数导数就是表示某个瞬间的变化量。它可以定义成下面的式子：左边的符号df(x)/dx表示f(x)关于x的导数，即f(x)相对于x的变化程度。
fakerth·2022-10-16 15:21

神经网络的梯度实现

梯度上篇文章我们按变量分别计算了x0和x1的偏导数。现在，我们希望一起计算x0和x1的偏导数。比如，我们来考虑求x0=3,x1=4时(x0,x1)的偏导数(αf/αx0，αf/αx1)。
fakerth·2022-10-16 15:50

01.python 实现线性回归-一元线性回归-最小二乘法

，最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧式距离最小3.求解线性回归求解W和B，使得欧式距离最小的过程，称为线性回归模型的"最小二乘参数估计"将E(w,b)分别对w和b求导，可得到：令偏导数都为
小朋友,你是否有很多问号?·2022-10-16 07:41

深度学习基础_常见优化器

反向传播算法反向传播算法是一种高效计算数据流图中梯度的技术每一层的导数都是后一层的导数与前一层输出之积，这正是链式法则的奇妙之处，误差反向传播算法利用的正是这一特点。
涂兆诚·2022-10-15 07:54

深度学习中优化器 (optimizer) 的选择：SGD, AdaGrad, AdaDelta

optim的一些理论基础1.训练过程神经网络的训练过程如下：做一个神经网络用于拟合目标函数做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数，用损失函数值前向输入值求导，再根据导数的反方向去更新网络参数(x
disanda·2022-10-15 07:10

LSTM（长短期记忆网络）及其tensorflow代码应用

在标准的RNN中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。如上为标准的RNN神经网络结构，LSTM则与此不同，
weixin_30666943·2022-10-14 15:05

1225(微分中值定理，导数应用，二叉树)

数学基础篇1微分中值定理1.1罗尔中值定理罗尔中值定理：如果R上的函数f(x)满足以下条件：（1）在闭区间[a,b]上连续，（2）在开区间(a,b)内可导，（3）f(a)=f(b)，则至少存在一个ξ∈(a,b)，使得f’(ξ)=0。证明前:基于一个最大值最小值存在定理：闭区间连续函数一定存在最大值和最小值证明：证明：因为函数f(x)在闭区间[a,b]上连续，所以存在最大值与最小值，分别用M和m表示
HammerHe·2022-10-14 11:46

数学分析(7): 微分中值定理

微分中值定理（有关导数的定理）简介：这一章将讨论的时由导数f’的已知性质来推导函数f的性质讨论的工具是关于函数导数的微分中值定理（包括罗尔定理，拉格朗日定理，柯西定理，泰勒定理），名字中的中值指的是定义域中的值罗尔定理
fang0jun·2022-10-14 11:16

高等数学学习笔记——第七十一讲——多元函数的泰勒公式

1.问题引入——“以平代曲”与“以曲代曲”2.一元函数的导数，二元函数一阶导数，梯度及二元函数的二阶矩阵（海塞矩阵）3.海塞矩阵计算示例4.二元函数的带拉格朗日余项的麦克劳林公式5.二元函数的泰勒公式及拉格朗日中值公式
预见未来to50·2022-10-14 11:16

AI笔记: 数学基础之导数的应用：泰勒Taylor公式

Taylor公式的应用机器学习中广泛应用，数学建模，线性回归，预测等领域关于Taylor公式Taylor公式是用一个函数在某点的信息描述其附近取值的公式，如果函数足够平滑，在已知函数在某一点的各阶导数值的情况下
Johnny丶me·2022-10-14 11:46

泰勒公式推导及多元泰勒展开式

如果函数足够光滑的话，在已知函数在某一点的各阶导数值的情况之下，泰勒公式可以用这些导数值做系数构建一个多项式来近似函数在这一点的邻域中的值。泰勒公式还给出了这个多项式和实际的函数值之间的偏差。
LiBin1103·2022-10-14 11:45

一篇文章带你走进深度学习

机器学习的基本流程1.2深度学习的原理1.3深度学习的应用1.4计算机视觉2.神经网络2.1前向传播2.1.1神经网络的基础2.1.2损失函数2.1.3Softmax分类器2.2反向传播2.2.1计算偏导数
没有难学的知识·2022-10-13 09:52

机器学习-XGBoost

一、XGBoost是什么XGBoost是基于GBDT实现的,但GBDT算法只利用了一阶的导数信息，xgboost对损失函数做了二阶的泰勒展开，并在目标函数之外加入了正则项对整体求最优解，用以权衡目标函数的下降和模型的复杂程度
醉翁之意不在酒~·2022-10-13 07:08

正则化防止过拟合

因此要想知道正则化是怎样的那么必须先去认识什么是过拟合：二、正则化方法1、L1正则（Lasso）正则化的实现方法其实就是在代价函数后面加上正则化项对于lasso它的正则化系数为：下文中Co代表代价函数：先计算它的导数
醉翁之意不在酒~·2022-10-13 07:38

【常用的激活函数】

激活函数的特性1、sigmod函数2、tanh函数3、ReLU函数Leaky-ReLUELU函数4、softmax函数Softmax与Sigmoid的异同四、几种激活函数的对比一、什么是激活函数？
菜菜雪丫头·2022-10-12 22:26

神经网络中激活函数sigmoid和tanh的区别

激活函数sigmoid和tanh的区别表面上看起来，两者的区别只是值域不同，sigmoid是(0,1)，tanh是(-1,1)。可就是这个小小的不同，造成了他们的效果其实有很大差别。
weixin_38286298·2022-10-12 22:09

激活函数(sigmoid、tanh、ReLU、softmax)

文章目录1.1、sigmoid函数1.2、tanh函数1.3、ReLU函数1.4、softmax函数激活函数在神经网络中的作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。
CityD·2022-10-12 22:08

机器学习最常用的3种激活函数：Sigmoid、Tanh、Relu

目录1什么是激活函数2为什么使用激活函数3常用激活函数1Sigmoid2Tanh3Relu1什么是激活函数激活函数（ActivationFunction）在人工神经网络的神经元上运行，负责将神经元的输入映射到输出端
hellosc01·2022-10-12 22:38

【深度学习】——激活函数（sigmoid、tanh、relu、softmax）

目录激活函数1、作用2、常用激活函数3、衡量激活函数好坏的标准：4、不同的激活函数1）sigmoid2）tanh函数3）RULE函数和leak-relu函数4）softmax函数激活函数1、作用如果只是线性卷积的话
有情怀的机械男·2022-10-12 22:07

深度学习中的激活函数之 sigmoid、tanh 和 ReLU

ReLU函数ReLU(rectifiedlinearunit)函数提供了一个很简单的非线性变换。给定元素x,该函数定义为ReLU(x)=max(x,0).ReLU(x)=max(x,0).ReLU(x)=max(x,0).可以看出,ReLU函数只保留正数元素,并将负数元素清零。sigmoid函数sigmoid函数可以将元素的值变换到0和1之间:sigmoid(x)=11+exp(−x)sigmoi
Oision·2022-10-12 22:07

深度学习之常用激活函数

连续的：当输入值发生较小的改变时，输出值也发生较小的改变；可导的：在定义域中，每一处都是存在导数；常见的激活函数：sigmoid，tanh，relu。
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-10-12 22:57

常用的激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU等）

目录一、激活函数定义二、梯度消失与梯度爆炸1.什么是梯度消失与梯度爆炸2.梯度消失的根本原因3.如何解决梯度消失与梯度爆炸问题三、常用激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU5
Billie使劲学·2022-10-12 22:48

Canny边缘检测算法原理

好的检测好的定位最小响应3个准则：信噪比准则定位精度准则单边缘响应准则canny边缘检测算法步骤：1、用高斯滤波器对对图像进行平滑处理2、利用一阶偏导算子找到图像灰度沿着水平方向Gx和垂直方向Gy的偏导数
稻田里展望者·2022-10-12 08:18

【pytorch】（deeplizard22-26）加载数据 | 训练模型 | 计算梯度 | 优化

这个计算图通过跟踪张量在网络中传播的每一个计算来跟踪网络的映射，然后在训练过程中使用这个图形来计算导数（损失函数的导数），在训练模型的时候才打开。预测的张量形状是[1,10]，第一个轴长度是1，第
Hensere·2022-10-12 07:39

吴恩达机器学习逻辑回归的梯度下降07

·计算偏导数，如上式(2,3)。这是下面的compute_gradient_l
·2022-10-11 20:32

OpenCV数字图像处理基于C++：边缘检测

基于查找:通过寻找图像一阶导数中的最
qq_43784519·2022-10-09 13:15

OpenCV数字图像处理基于C++：边缘检测

基于查找:通过寻找图像一阶导数中的最
qq_43784519·2022-10-09 13:09

python积分计算高等数学_Python符号计算：微积分

#coding:utf-8'''微积分'''importsympysympy.init_printing()fromsympyimportI,pi,ooimportnumpyasnp#1、求函数的导数x
weixin_39768247·2022-10-05 15:56

目标检测IoU GIoU DIoU CIoU EIoU Loss

IoUGIoUDIoUCIoUEIoULossL1L2Loss&SmoothL1LossIoULossGIoULossDIoULossCIoULossEIoULossL1L2Loss&SmoothL1LossL1Loss对x的导数为常数
球场书生·2022-10-04 15:43

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week2上-神经网络基础

函数求导链式规则推导部分和梯度下降代码思路部分重点理解目录2.1二分分类2.2逻辑线性回归2.3参数w&b以及损失函数2.4梯度下降法2.5导数+2.6更多导数的例子2.7计算图2.8计算图的导数计算2.9Logistic
睡觉特早头发特多·2022-10-04 07:01

机器学习

学习路径数学：线性代数：矩阵的意义和计算（四则运算，矩阵的逆，转置矩阵），向量；高数：微积分，求导（包括偏导），泰勒定理，麦克劳林公式，拉格朗日乘数法，方向导数与梯度算法，最小二乘法概率与统计：分布函数
weixin_30388677·2022-10-02 07:25

Softmax函数与交叉熵损失函数

1、基础概念2、概率解释3、向量计算的准备4、softmax的导数5、Softmax和交叉熵损失
纸上得来终觉浅～·2022-10-01 07:22

【机器学习】梯度下降法与牛顿法【Ⅰ】梯度下降法概述

梯度下降法与牛顿法【Ⅰ】梯度下降法概述【机器学习】梯度下降法与牛顿法【Ⅱ】牛顿法与修正牛顿法【机器学习】梯度下降法与牛顿法【Ⅲ】拟牛顿法1.梯度下降法梯度的本意是一个向量（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
不牌不改·2022-09-30 13:47

高等数学张宇18讲 第十三讲 无穷级数

目录例题十三例13.9  设f(x)f(x)f(x)在点x=0x=0x=0处存在二阶导数f′′(0)f''(0)f′′(0)，且lim⁡x→0f(x)x=0\lim\limits_{x\to0}\cfrac
古月忻·2022-09-30 09:01

harris角点检测原理

目录1、角点概述2、数学知识3、Harris角点检测基本原理4、优化改进1、角点概述如果一个点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点，也就是一阶导数(即灰度图的梯度)中的局部最大所对应的像素点就是角点
alex1801·2022-09-29 23:37

吴恩达机器学习——优化算法（高级算法使用+多类别分类）

ConjugatedescentBFGSL-BFGS特点：不需要手动计算学习率比梯度下降效率更高缺点：更加的复杂如何调度高级算法优化代价函数Matlab实现方法实例：假设已知代价函数，我们通过代价函数求得了偏导数首先
xclhs·2022-09-29 19:19

matlab求高阶微分的命令,matlab求解高阶微分方程辅导

微分方程(Differentialequation，DE)比如，函数y=x的导数为1，那么反过来问:什么函数的导数为1呢--y''=1这就是最简单的微分方程了。
科材·2022-09-29 14:00

matlab求解常微分方程——从原理到实践（代码详解）

目录理论知识一、概念二、解法matlab微分方程求解一、解析解1.1解析解的存在1.2解析解的解法1.3实例二、数值解2.1概述2.2优化措施2.3解法2.4检验理论知识一、概念微分方程：含导数或微分的方程
深海深夜深·2022-09-29 14:49

基于MATLAB的高阶常微分方程组求解（附完整代码）

目录一.单个高阶常微分方程例题1二.高阶常微分方程组例题2三.刚性微分方程例题3例题4四.隐式微分方程例题5一.单个高阶常微分方程一个高阶常微分方程的一般形式如下：输出变量y(t)的各阶导数初始值为如下
唠嗑！·2022-09-29 14:46
上一页 59 60 61 62 63 64 65 66 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他