tanh导数

NNDL第五章笔记CNN

文章目录卷积神经网络卷积一维卷积二维卷积互相关卷积的变种卷积的数学性质交换性导数（难点）5.2卷积神经网络使用卷积来代替全连接卷积层汇聚层卷积网络的整体结构参数学习卷积神经网络的方向传播算法：几种典型的卷积神经网络
wolf totem·2022-09-29 07:24

NNDL第四章笔记

文章目录NNDL第四章笔记4.1神经元sigmoid型函数logistic函数：Tanh函数：Hard—logistic函数和Hard—Tanh函数ReLU函数带泄露的ReLU和带参数的ReLUELU函数
wolf totem·2022-09-29 07:24

神经网络与深度学习day05---前馈神经网络

神经网络与深度学习day05-前馈神经网络前言一、神经元简介1.1净活性值1.2激活函数1.2.1Sigmoid函数和Tanh函数1.2.2ReLU函数1.2.3（选做）其他函数二、基于前馈神经网络的二分类任务
小鬼缠身、·2022-09-29 07:06

动手学深度学习pytorch版练习解答-3.4softmax回归

（1）计算softmax交叉熵损失l(y,y^)l(\mathbf{y},\hat{\mathbf{y}})l(y,y^)的二阶导数（2）计算softmax(o)给出的分布⽅差，并与上面计算的⼆阶导数匹配
Innocent^_^·2022-09-28 21:43

深度学习入门--用python实现一个简单的三层神经网络模型

实现过程如下：1.先做一个参数的初始化,包括权重，输入等;2.前向传播：计算出输入层，中间层，输出层的值;3.反向传播：先算一个激活函数的导数值，再算一个自身的导数值，再用激活函数导数值+
Hylae·2022-09-28 07:37

Pytorch深度学习笔记（01）--自动求导、梯度下降、反向传播

Tensors二、Autograd:自动求导(automaticdifferentiation)1、变量(Variable)核心类2、函数（Function）3、梯度（Gradients）梯度（可简单理解为导数
呆呆酱～^_^·2022-09-27 18:50

微积分基础1-微分篇

目录：一、预备知识1、极限的定义1）数列的极限2）函数的极限2、邻域1）为什么函数极限的定义要求邻域去心2）为什么函数连续的定义不要求邻域去心3、等价无穷小替换4、间断点二、微分1、导数的定义2、导函数
liht_1634·2022-09-26 15:17

微积分笔记（一）--预备知识

微分学包括求导数的运算，是一套
萧不语冰·2022-09-26 15:46

微积分(预备知识)

文章目录微积分导数和微分偏导数梯度链式法则小结微积分在2500年前，古希腊人把一个多边形分成三角形，并把它们的面积相加，才找到计算多边形面积的方法。
Gaolw1102·2022-09-26 15:44

机器学习-梯度下降算法

4.3.3梯度的计算梯度下降在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是逻辑回归中，梯度就是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方向的导数，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值
没李不邢·2022-09-26 14:44

【机器学习】梯度下降算法原理和实现

什么是梯度以二元函数为例，假设其中每个变量都具有连续的一阶偏导数和，则这两个偏导数构成向量：，即为该二元函数的梯度向量，一般记作。根据这个概念，可以看看多元函数求梯度的例子。
kuangd_1992·2022-09-26 14:09

1.线性拟合和牛顿迭代求根，以及牛顿迭代法的多元表达雅可比矩阵

线性拟合我们知道函数在处的导数的定义是类似如下也就是说在自变量趋近于的时候，函数值变化量和自变量变换量的比值我们把极限符号去掉,这个约等于在越接近（注：）的时候越接近等号基于上述的理论，因为我们最终想要得到的是的表达式
光能蜗牛·2022-09-25 14:42

03 高等数学专题——多元函数微积分

多元函数微积分学一、多元函数微分学1.1、多元函数微分学概念连续、可偏导、可微、方向导数存在的定义多元函数可微、可偏导、连续的关系复合函数求偏导（链式法则）、全微分的计算隐函数求偏导（隐函数存在定理、等式两边求导法
王慕白·2022-09-25 01:38

mysql事务隔离级别 性能最好_浅析MySQL事务隔离级别对其性能的影响

我们知道事务隔离是为了避免并发操作相互影响而导数据的不一致性。所以为了保证数据的一致性，就引入了事务隔离的功能。以上四个级别的对数据的一致性
润0713·2022-09-24 18:45

13. 机器人正运动学---雅克比矩阵(1)

我们在高数中都学过函数以及函数的导数，设有一个关于时间的函数，那么它的时间导数为，这个很简单吧。现
hitgavin·2022-09-24 07:33

深度学习模型系列一——多分类模型——Softmax 回归

Softmax回归1、概述2、Softmax回归模型3、Softmax函数4、Softmax回归的决策函数5、参数估计5.1损失函数5.2梯度估计5.2.1Softmax函数的导数5.2.2梯度6、模型预测与评价
珞沫·2022-09-23 12:23

《Python 计算机视觉编程》学习笔记（一）

创建缩略图复制和粘贴图像区域调整尺寸和旋转1.2Matplotlib绘制图像、点和线图像轮廓和直方图交互式标注1.3NumPy图像数组表示灰度变换直方图均衡化图像的主成分分析（PCA）1.4SciPy图像模糊图像导数形态学
书生丶丶·2022-09-23 07:35

dump会卡住mysql吗,mysqldump | mysql 跨库导数据“假死锁“现象浅析

本文不打算介绍mysqldump具体用法，网上也有很多相关介绍文档可以参考，本文中主要想介绍下mysqldump跨库导数据时存在的一个“坑
万学儿·2022-09-22 17:12

日均数亿推送稳定性监控实践

前言：得物消息中心每天推送数亿消息给得物用户，每天引导数百万的有效用户点击，为得物App提供了强大，高效且低成本的用户触达渠道。
·2022-09-21 16:56

高数笔记基础篇（更完）

文章目录第一章函数极限连续函数极限常用的基本极限常见等价无穷小要背mark常见泰勒公式函数的连续性第二章导数与微分导数的概念微分的概念导数与微分的几何意义连续可导可微之间的关系导数公式及求导法则（背高阶导数常用高阶导数相关变化率第三章微分中值定理及导数应用微分中值定理导数应用曲率常见考题第四章不定积分原函数和不定积分不定积分基本公式
likeGhee·2022-09-21 10:22

面经自己汇总（三维视觉算法&机器学习&深度学习）——持续更新

（一个好的框架应该要具备三点：——方便实现大计算图；——可自动求变量的导数；——可简单的运行在GPU上；pytorch都做到了，但是现在很多公司用的都是TensorF
3D_vision·2022-09-20 20:06

python-opencv之边缘检测（cv2.Canny）

2.寻找图像的强度梯度然后对平滑后的图像进行水平方向和垂直方向的Sobel核滤波，得到水平方向(Gx)和垂直方向(Gy)的一阶导数。
疯狂的蕉尼基·2022-09-19 17:34

卷积神经网络 AlexNet详解

（2）ReLU激活函数：LeNet采用的是sigmoid激活函数，因sigmoid函数在饱和阶段(函数两端）导数趋近于0，故在反向计算
王阿宅-自定义·2022-09-19 12:55

复变函数：复数基本知识、欧拉公式、复变函数的导数、解析函数

实变函数（高等数学）主要内容：微积分（一元、二元、多元）级数理论常微分方程复变函数：研究对象：自变量为复数的函数主要任务：研究复变数之间的相互依赖关系，具体地就是复数域上的微积分主要内容：复数与复变函数、解析函数、复变函数的积分、级数、留数、保形映射、积分变换等。一、复数基本知识1.1复数基本概念对任意两实数x,y，称z=x+iyz=x+iyz=x+iy或z=x+yiz=x+yiz=x+yi为复数
你回到了你的家·2022-09-19 11:39

【概率论与数理统计】猴博士 笔记 p17-20 一、二维连续型：已知F,求f；已知f,求f

一维连续型已知F，求f题型：步骤：f是F的导数，对F求导即可得到f。
karshey·2022-09-18 09:13

PyTorch-02梯度下降Gradient Descent、回归案例、手写数字识别案例

求一个函数的极小值，就可以先求其函数对应的导数，再检验这个函数的导数是否为极大值或者极小值点。梯度下降与上述的方法类似，但这里还需要一个迭代计算的过程。例子：函数y=x^2
Henrik698·2022-09-18 07:51

【高等数学基础进阶】常微分方程-补充 & 多元函数微分学-补充

文章目录一阶微分方程微分方程求解高阶偏导数全微分偏导数计算可导与可微全微分形式的不变性隐函数微分法隐函数的偏导一阶微分方程一阶微分方程一般有五种解法：可分离变量的方程；齐次微分方程；一阶线性微分方程；伯努利方程
烧灯续昼2002·2022-09-18 07:50

OpenCV图像特征提取之Shi-Tomasi角点检测算法详解

API函数接口一.Shi-Tomasi角点检测算法Harris角点检测基本数学公式如下：泰勒公式进行展开后，近似为:对于局部微小的移动量[u,v]，可以近似得到下面的表达:其中M为2*2的矩阵，可由图像的导数求得
·2022-09-16 10:23

2022-09-15 做事前多思考

吐槽下:最近接了个导数据的任务，要更新一大堆数据，有26张excel，8万多条数据，且大部分字段都一样的但是个数和顺序不一样。
大鹏_5d5a·2022-09-15 23:32

LeetCode每日一题之869.重新排序得到2的幂

LeetCode每日一题之869.重新排序得到2的幂题目链接地址给定正整数N，我们按任何顺序（包括原始顺序）将数字重新排序，注意其前导数字不能为零。
爱上布洛格的鸭鸭·2022-09-15 20:48

普林斯顿微积分读本07第五章--可导性

可导性：其中“导”字一出来，对于学过高数的小伙伴第一时间就会想到“导数”，是的，这实质上意味着函数是有导数的。所以之后会花不少的篇幅在求导上面，比如：所以说这个性质是非常的重要。引用书本的一句话：“
webor2006·2022-09-15 16:27

【周志华机器学习】五、神经网络

神经网络算法3.1算法思想3.2过拟合问题4.全局最小与局部最小5.深度学习5.1理解5.2深度学习3步骤6.后记6.1为什么神经网络具有非线性切分能力6.2随机初始化模型参数6.3激活函数sigmoid函数tanh
CHH3213·2022-09-15 07:55

激活函数总结RELU，Leaky RELU

ReLu激活函数的优点是：1，相比Sigmoid/tanh函数，使用梯度下降（GD）法时，收敛速度更快2，相比Sigmoid/tanh函数，Relu只需要一个门限值，即可以得到激活值，计算速度更快缺点是
nathan_deep·2022-09-14 18:51

图像处理——边缘提取

边缘通常可以通过一阶导数或二阶导数检测得到。一阶导数是以最大值作为对应的边缘的位置，而二阶导数则以过零点作为对应边缘的位
夏天爱喝可乐·2022-09-14 07:40

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)

XGBoost的基本思想和GBDT相同，但是做了一些优化，比如二阶导数使损失函数更精准；正则项避免树过拟合；Block存储可以并行计算等。
小轩爱学习·2022-09-13 18:07

优化模型参数，模型集成

训练模型是一个迭代过程；每次迭代（称为epoch），模型对输出进行预测，计算其预测误差（loss），收集误差相对于其参数的导数，使用梯度下降优化参数PrerequisiteCode首先从前两节中Datasets
薄的算法之芯·2022-09-13 17:50

从0到1：饿了么风控计数服务是如何炼成的

应该具备的数学基础说多不多：基本上熟悉导数、线代、概率，那么大部分内容就可以看懂了，然而再进行深入学习的话又需要了解一些微分流形的东西，这个东西也是函数导数
软件供应链·2022-09-13 17:49

python实现共轭梯度法

共轭梯度法（ConjugateGradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一
youngAntitheist·2022-09-13 07:50

【动手学深度学习v2】学习笔记02：线性代数、矩阵计算、自动求导

前文回顾：数据操作、数据预处理文章目录一、线性代数实现1.1标量和向量1.2矩阵和多维张量1.3张量的运算1.3.1基础运算1.3.2按特定轴运算1.3.3乘积运算1.3.4范数二、矩阵计算2.1标量导数
鱼儿听雨眠·2022-09-11 07:59

深度学习（三）——卷积神经网络

目录链式反向梯度传导卷积神经网络一卷积层卷积神经网络一功能层经典的卷积网络模型结构AlexNetVGGGoogLeNetResNetDeepFaceU-Net链式反向梯度传导1、链式法则的计算2、神经网络中链式法则3、神经网络中链式法则计算顺序：从loss向输入传播；导数存储
yfqh9588·2022-09-10 07:50

深度学习——卷积神经网络01

PoolingLayerZeroPaddingFlatten层和全连接层FullyConnectedLayer卷积层关键参数卷积问题卷积网络功能层链式反向梯度传导链式法则：神经网络中的链式法则：从loss向输入传播每层导数
菜小雨·2022-09-10 07:42

Lesson 16.6&Lesson 16.6 复现经典架构：LeNet5& 复现经典架构 (2)：AlexNet

整个网络由2个卷积层、2个平均池化层和2个全连接层组成，虽然没有标注出来，但每个卷积层和全连接层后都使用激活函数tanh或sigmoid。这个架构就是著名的LeNet5架构，它在19
Grateful_Dead424·2022-09-08 08:53

FreeSql 导入数据的各种场景总结 [C#.NET ORM]

前言导入数据这种脏活、累活，相信大家多多少少都有经历，常见的场景有：同服务器从A表导数据到B表批量导入新数据批量新增或更新数据跨服务器从A表导数据到B表每种场景有自己的特点，我们一般会根据特点定制做导入数据优化
·2022-09-07 21:07

FreeSql 导入数据的各种场景总结 [C#.NET ORM]

前言导入数据这种脏活、累活，相信大家多多少少都有经历，常见的场景有：同服务器从A表导数据到B表批量导入新数据批量新增或更新数据跨服务器从A表导数据到B表每种场景有自己的特点，我们一般会根据特点定制做导入数据优化
FreeSql·2022-09-07 19:00

简单粗暴PyTorch之优化器

优化器一、优化器属性与方法二、pytorch中的优化器一、优化器属性与方法pytorch的优化器：管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签导数：函数在指定坐标轴上的变化率方向导数：指定方向上的变化率梯度
刘大鸭·2022-09-06 14:34

13-opencv-python-图像梯度

Sobel和Scharr是求一阶或二阶导数。
手可摘星辰不去高声语·2022-09-06 07:24

PyTorch入门——autograd（二）

反向传播是神经网络的重要概念，主要根据链式法则计算损失Loss对输入权重w的梯度（偏导数），然后使用学习率更新权重值，以总体上减少损失。
小北的北·2022-09-06 07:51

win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（九 图像梯度）————9.7 算子总结

Sobel算子和Scharr算子计算的都是一阶近似导数的值。通常情况下，可以将它们表示为：Sobel算子=|左-右|/|下-上|Scharr算子=|左-右|/|下-上|式中“|左-右|”表示左侧像素
菩提树下祈愿的少年·2022-09-06 07:18

python计算机视觉学习笔记1——基本的图像操作和处理

Matplotlib2.1绘制图像、点和线2.2图像轮廓和直方图2.3交互式标注三、Numpy3.1图像数组表示3.2灰度变换3.3直方图均衡化3.4图像平均3.5图像成分分析(PCA)四、Scipy4.1图像模糊4.2图像导数
jgq1466693·2022-09-05 12:27

神经网络深度学习（二）激活函数

二、激活函数详解激活函数公式图形适用范围tanh导数tanh激活函数是0均值的，tanh激活函数相比sigmoid函数更'陡峭'了，对于有差异的特征区分得更开了，tanh也不能避免梯度消失
china1000·2022-09-04 11:56
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