tanh导数

加权最小二乘(WLS)图像滤波原理剖析及代码解读(并以人脸磨皮示例)

令导数为0，可得优化目标的解满足的方程：其中
光电学子·2022-05-26 07:18

梯度下降（详解）

【什么是梯度下降】首先我们可以把梯度下降拆解为梯度+下降，那么梯度可以理解为导数（对于多维可以理解为偏导），那么合起来变成了：导数下降，那问题来了，导数下降是干什么的？
流年若逝·2022-05-25 07:01

2022-05-25 - 草稿

课本，特征值二次型，随机变量，概率论，多元随机变量，曲面积分，级数，多元导数。408数据，链表，存储，进程，ipv4，单词，这些最基本的概念的理解。录个小视频对于最基本概念的理解。以及部分真题。
刷刷三十三·2022-05-25 06:33

神经网络学习笔记与TensorFlow实现MLP

常用的激活函数包括：Sigmoid型函数、tanh(x)型函数、
无脑小松鼠·2022-05-24 07:45

【深度学习】激活函数和损失函数

常用的激活函数有Sigmoid、tanh，ReLU、leakyReLU等。除此以外还有线性激活函数如Linear。激
别来BUG求求了·2022-05-24 07:37

【五】边缘检测算子

1.边缘边缘的一阶导数在图像由暗变亮的突变位置有一个正的峰值，而在图像由亮变暗的位置有一负的峰值，而在其他位置都为0。
火柴的初心·2022-05-24 07:30

人工智能-作业2：例题程序复现

反向传播算法的原理是利用链式求导法则计算实际输出结果与理想结果之间的损失函数对每个权重参数或偏置项的偏导数，然后根据优化算法逐层反向地更新权重或偏置项，它采用了前向-后向传播的训练方式，通过不断调整模型中的参数
+51·2022-05-23 07:39

Python吴恩达深度学习作业3 - 1层隐藏层的神经网络

你将学到如何：实现具有单个隐藏层的2分类神经网络使用具有非线性激活函数的神经元，例如tanh计算交叉熵损失实现前向和后向传播1-安装包让我们首先导入在作业过程中需要的所有软件包。
Puzzle harvester·2022-05-22 07:27

高考理科数学大题选：函数与导数

收录大题28个2007年理数海南卷题21设函数．（Ⅰ）若当时取得极值，求的值，并讨论的单调性;（Ⅱ）若存在极值，求的取值范围，并证明所有极值之和大于.2008年理数海南卷题21设函数，曲线在点处的切线方程为.（Ⅰ）求的解析式;（Ⅱ）证明∶函数的图象是一个中心对称图形，并求其对称中心;（Ⅲ）证明∶曲线上任一点的切线与直线和直线所围三角形的面积为定值，并求出此定值.2009年理数海南卷题21已知函数.
易水樵·2022-05-20 11:27

Python实现边缘提取的示例代码

2、什么是边缘提取二、Sobel算子三、Canny边缘检测算法1、算法步骤2、高斯平滑3、非极大值抑制4、双阈值检测四、相关代码复习(1)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
·2022-05-18 18:17

PyTorch自动求导：反向传播的一切

在之前的介绍中，我们看到了一个简单的反向传播的例子：通过使用链式规则反向传播导数，我们计算了模型和损失的复合函数关于其内部参数w和b的梯度。这里的基本要求是我们处理的所有函数都是可微的。
人邮异步社区·2022-05-17 16:06

神经网络梯度下降法python代码_梯度下降法原理与python实现

本文将从最优化问题谈起，回顾导数与梯度的概念，引出梯度下降的数据推导；概括三种梯度下降方法的优缺
weixin_39930711·2022-05-17 07:28

梯度下降法原理与python实现

本文将从最优化问题谈起，回顾导数与梯度的概念，引出梯度下降的数据推导；概括三种梯度下降方法的优缺
weixin_30471561·2022-05-17 07:55

直观理解偏导数、方向导数和法向量和梯度

转自：直观理解梯度，以及偏导数、方向导数和法向量等-shine-lee-博客园一、隐函数显函数：解析式中明显地用一个变量的代数式表示另一个变量时，称为显函数。显函数可以用y=f(x)来表示。
JacksonKim·2022-05-17 07:45

三次样条插值 C#代码实现

一、样条函数的定义样条函数属于分段光滑插值，他的基本思想是，在由两相邻节点所构成的每一个小区间内用低次多项式来逼近，并且在各结点的连接处又保证是光滑的(即导数连续)。
Big_潘大师·2022-05-16 20:49

技术管理进阶——技术Leader如何拒绝业务方？

原创不易，求分享、求一键三连前段时间，有个粉丝在群里问了一个问题：今天对接一个业务团队，要我帮他导数据，这种工作又臭又烦又没成长，而且边界模糊谁做都可以，我很想拒绝他，但又怕引起对方不满，大家有什么说“
叶小钗·2022-05-16 16:00

Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解

Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解常用激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数线性激活函数Softmax激活函数损失函数均方误差平均绝对误差分类交叉熵系列链接常用激活函数使用激活函数可以实现网络的高度非线性
盼小辉丶·2022-05-15 13:29

STN(spatial transformer network)论文与源码理解

以源码的方式验证自己理解的正确性3.1localisalizationnet相关代码3.2Gridgenerator和Sampler相关代码4.扩展:STN的可导性分析4.1STN的前向公式分析4.2STN的导数公式分析
学弟·2022-05-15 07:54

Tensorflow笔记_神经网络优化

神经网络是以神经元为基本单位构成#激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达能力常用的激活函数有#激活函数relutf.nn.relu()#激活函数sigmoldtf.nn.sigmold()#激活函数tanhtf.nn.tanh
weixin_34082695·2022-05-13 07:30

Tensorflow 笔记：神经网络优化(1)

常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。
一个莫得感情的代码机器·2022-05-13 07:56

TensorFlow笔记之神经网络优化——损失函数

常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。
ElephantFlySong·2022-05-13 07:54

什么是 Canny 边缘检测算法？

2.计算高斯滤波器的导数，计算图像像素的梯度，得到沿x和y维度的幅度。3.考虑垂直于给定边缘方向的任何曲线的一组邻居，抑制非最大边缘贡献像素点。4.最后，使用滞后阈值方法保留高于
小白学视觉·2022-05-13 07:50

深度学习网络__tensorflow__第四讲__神经网络优化

常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。
KGback·2022-05-13 07:49

[作业/人工智能]作业2-反向传播例题复现

+b的形式，这就导致线性变换的层数再多，也无法提高模型的效果，对于此问题，要使用非线性变换函数，例如Sigmoid函数，反向传播采用的求导方法–链式求导法则对于H=f·g，可以利用复合函数上每一步的偏导数进行累积
車鈊·2022-05-13 07:00

TensorFlow笔记_神经网络优化

目录1.预备知识2.神经网络复杂度3.学习率4.激活函数4.1Sigmoid函数4.2Tanh函数4.3ReLU函数4.4LeakyReLU函数5.损失函数5.1均方差5.2交叉熵6.欠拟合与过拟合7.
精灵耶·2022-05-13 07:27

Python求函数f(x) = (x0)^2 + (x1)^2的偏导数

现给出函数f(x)=(x1)^2+(x2)^2，用Python来求其在某一点的关于某个变量的偏导数。
feiwen110·2022-05-11 20:22

深度学习之激活函数

转自[深度学习中常用激活函数总结-知乎]0.前言本文总结了几个在深度学习中比较常用的激活函数：Sigmoid、ReLU、LeakyReLU以及Tanh，从激活函数的表达式、导数推导以及简单的编程实现来说明
light169·2022-05-11 07:43

【LeetCode】【牛客】链表刷题（一）

目录一、反转链表一、头插法二、逆转指针二、删除链表中的指定元素一、顺序逐个删除二、遍历原链表，把不是val的结点拿出来尾插到新的链表三、带哨兵位的头结点三、链表的中间结点一、快慢指针法四、找到链表的导数第
wolfwalker·2022-05-09 07:47

Pytorch学习第一天

1.神经网络2.激活函数（1）ReLu函数（2）Sigmoid（3）tanh3.简单神经网络（1）前向神经网络（2）RNN（3）CNN4.Pytorch框架的优点（1）动态计算图（2）Pytorch代码通俗易懂
咭咭熊·2022-05-09 07:35

2022-05-02 微积分学习V3（7）

前3集，关于微分、导函数等，我很容易理解了：导数是函数在某一点的变化率。继续向后，看完积分部分，我学到了积分符号、定积分、不定积分等。但有一个问题一直困扰着我：“积分究竟是什么？”学过微积分，愿意给
Fly_up·2022-05-07 14:02

pytorch如何计算导数_关于PyTorch 自动求导机制详解

自动求导机制从后向中排除子图每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。requires_grad如果有一个单一的输入操作需要梯度，它的输出也需要梯度。相反，只有所有输入都不需要梯度，输出才不需要。如果其中所有的变量都不需要梯度进行，后向计算不会在子图中执行。>>>x=Variable(torch.randn(5,5))
weixin_39897218·2022-05-07 07:10

pytorch自动求导

如果这些函数是可微的（大多数PyTorch张量运算都是可微的），则导数
andrew P·2022-05-07 07:28

python人工智能tensorflow常用激活函数Activation Functions

目录前言常见的激活函数种类及其图像1sigmoid(logsig)函数2tanh函数3relu函数4softplus函数tensorflow中损失函数的表达1sigmoid(logsig)函数2tanh
·2022-05-05 12:20

视频教程-matlab入门专题课程-Matlab

matlab入门专题课程图像和算法等领域有多年研究和项目经验；指导发表科技核心期刊经验丰富；多次指导数学建模爱好者参赛。
weixin_32524295·2022-05-02 10:35

人工智能-作业2：例题程序复现

原理：利用链式求导法则计算实际输出结果与理想结果之间的损失函数对每个权重参数或偏置项的偏导数，然后根据优化算法逐层反向地更新权重或偏置项，它采用了前向-后向传播的训练方式，通过不断调整模型中的参数，使损失函数达到收敛
wh嘻嘻·2022-05-02 07:22

深度学习500问

21.6导数偏导计算31.7导数和偏导数有什么区别？31.8特征值分解与特征向量31.9奇异值与特征值有什么关系？41.1
jk英菲尼迪·2022-05-02 07:10

书的页码按照通常的习惯编排，每个页码都不含多余的前导数字0。

书的页码按照通常的习惯编排，每个页码都不含多余的前导数字0。*输入：n输出：共十行，分别为0-9出现的次数。
郭王山而日生·2022-05-01 07:53

Laplance算子（二阶导数）

理论：在二阶导数的时候，最大变化处的值为0,即边缘是零，通过二阶导数计算，依据此理论我们可以计算图像的二阶导数，提取边缘。
Alaso_soso·2022-04-30 14:51

Minist手写数字识别，单个神经元

神经网络反向传播https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html利用总体误差对于某个权重的偏导数，计算权重对于误差的贡献。
呆大头·2022-04-30 07:17

pytorch(三) Back Propagation 反向传播 (附详细代码+图解计算图)

BackPropagation反向传播前言:小案例我们有这么一个等式e=(a+b)∗(b+1)e=(a+b)*(b+1)e=(a+b)∗(b+1)求:e对a的导数以及e对b的导数如果仅仅从数学的角度计算
Joker-Tong·2022-04-30 07:37

人工智能作业一

文章目录PyTorch安装pytorch实现反向传播1.链式法则Case1Case2计算误差函数对权重的导数前向传播反向传播pytorch实现PyTorch安装PyTorch可以在https://pytorch.org
liuzhexuan1·2022-04-30 07:01

深度学习02-神经网络和反向传播算法-pytorch实现反向传播算法

在深度学习中，Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensionalarray），其目的是能够创造更高维度的矩阵、向量Tensor中存储两个元素，一个是w(权重的值)、一个是损失函数对权重的偏导数
NULL326·2022-04-29 07:55

Pytorch学习--导数，激活函数，反向传播

文章目录激活函数及其梯度Sigmoid/LogisticTanhRectifiedLinearUnitLeakyReLUSELUsoftplusLOSS及其梯度MeanSquaredErrorsoftmax()函数CrossEntropyLose多输出感知机求导样例测试案例激活函数及其梯度Sigmoid/Logisticf(x)=1/(1+e−x)f(x)=1/(1+e^{-x})f(x)=1/(
bit_codertoo·2022-04-29 07:49

一般神经网络(DNN)反向传播过程

计算损失函数在第L层输入的导数是一种标量对向量的求导。实际上不论是几维向量，都可以视为一列多元函数的自变量数组。
粉粉Shawn·2022-04-29 07:01

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】151. 边缘检测中的平滑处理

youcans的OpenCV学习课』系列，持续更新中【youcans的OpenCV例程200篇】151.边缘检测中的平滑处理2.点、线和边缘检测2.4边缘检测的常用梯度算子边缘检测的基本方法通常是基于一阶导数和二阶导数的
小白YouCans·2022-04-28 10:27

sigmoid和tanh激活函数与其导数的绘图详解

激活函数(ActivationFunction)主要针对学习复杂的和非线性的函数，有着十分重要的作用，尤其是在多层神经网络中，应用非常广泛，对于线性函数，我们在前面说到的线性回归和Softmax回归，有兴趣的可以先熟悉下，便于后期更加理解非线性函数的实际意义。线性回归(LinearRegression)模型的构建和实现https://blog.csdn.net/weixin_41896770/ar
寅恪光潜·2022-04-28 07:01

MathNet.Numerics主要类功能简述

Differentiate导数，对函数求一阶导数和二阶导数等。Distance各种类型的距离计算。Euclid整数数论。Evaluate多项式评价函数，类似于Matlab中Pol
Ango_Cango·2022-04-27 11:42

生成对抗网络（GAN）详细介绍及数字手写体生成应用仿真（附代码）

GAN）详细介绍及生成数字手写体仿真（附代码）生成对抗网络简介深度学习基础介绍损失函数与梯度下降反向传播算法推导批量标准化介绍Dropout介绍GAN原始论文理解生成对抗网络基本介绍生成对抗网络理论推导数据生成生成器
康x呀·2022-04-26 22:24

42个激活函数的全面总结

例如：通常人们会将tanh用
·2022-04-26 11:50

DDPG：深度确定性策略梯度

连续动作不可分类，一般使用返回值类型的激活函数去表示它们，比如tanh函数。如图，假如我们想用强化学习训练一个策略来控制机械手臂，上面的轴可以在
不负韶华ღ·2022-04-26 09:01
上一页 64 65 66 67 68 69 70 71 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他