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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

深度学习：激活函数、损失函数、优化函数的区别

常见的激活函数包括：sigmoid,tanh,relu等。

三石目·2022-04-26 07:59

Python深度学习基础（一）——激活函数的介绍与对比

激活函数的介绍与对比神经网络与感知机激活函数阶跃函数（step_function）sigmoid函数tanh函数relu函数mish函数softmax函数函数图像对比神经网络与感知机感知机即阈值逻辑单元

艾醒·2022-04-26 07:26

从零到一实现神经网络（五）:数学微分法更新权重参数

目录问题引入数值微分方法损失函数与权重参数的函数关系（数学表达式）神经网络中权重参数的符号函数关系的推导数学基础知识及代码实现的复习求函数梯度的函数及改进神经网络中求损失函数梯度的例子实现一个的3层神经网络

夺笋123·2022-04-23 12:52

从零到一实现神经网络：数学原理篇（一）

目录一元函数微积分一阶导数定义数值微分的代码实现上述代码中存在的问题数值微分代码改进导数的意义多元函数微积分偏导数定义偏导数代码实现偏导数的意义梯度梯度的代码实现求梯度的例子梯度的意义梯度法梯度下降法表达式梯度下降法图示过程梯度下降法的代码实现利用梯度下降法求多元函数最小值的例子本博客参考书籍

夺笋123·2022-04-23 12:52

从零到一实现神经网络（六）：误差反向传播算法更新网络权重

目录误差反向传播原理单个神经元上的误差传播更多层的误差传播误差计算的矩阵表示求函数梯度的新方法输出层输出误差eke_kek与权重参数的偏导数表达式推导隐藏层输出误差eje_jej与权重参数的偏导数表达式推导初始权重的优化神经网络中的信号传递线代基础

夺笋123·2022-04-23 12:21

动手学深度学习（三、深度学习基础--多层感知机、基础知识）

动手学深度学习（三、深度学习基础--多层感知机、基础知识）1.隐藏层2.激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数一、多层感知机的从零开始实现多层感知机就是含有至少一个隐藏层的由全连接层组成的神经网络

jiangchao98·2022-04-23 07:37

动手学深度学习笔记（六）——多层感知机及实现

文章目录1.1隐藏层1.2激活函数1.2.1ReLU函数1.2.2sigmoid函数1.2.3tanh函数1.3简洁实现1.1隐藏层通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型

.别拖至春天.·2022-04-22 12:52

动手学深度学习笔记（四） ——分类问题（softmax回归）

文章目录1.1.1分类问题1.1.2网络架构1.1.3softmax运算1.1.4小批量样本的矢量化1.1.5损失函数1.1.5.1对数似然1.1.5.2softmax及其导数1.1.5.3交叉熵损

.别拖至春天.·2022-04-22 12:51

深度学习框架中的自动微分及高阶导数

撰文|大缺弦1、高阶导数是怎么样的先看一个Stackoverflow上关于如何用PyTorch计算高阶导数的最高票回答（https://stackoverflow.com/questions/50322833

OneFlow深度学习框架·2022-04-22 10:07

深蓝学院-视觉SLAM课程-第3讲笔记-李群和李代数

因为求旋转矩阵或者变换矩阵的导数时，加法不再成立，所以求矩阵的导数需要引入其他的方法，于是就引入了群。

读书健身敲代码·2022-04-20 07:39

Tensorflow（十七） —— 网络的输出方式

Tensorflow（十七）——网络的输出方式1.主要方式2.y∈[0,1]sigmod3.y∈[0,1]Σy=1softmax4.y∈[-1,1]tanh1.主要方式1、y∈R2、y∈[0,1]3、y

CyrusMay·2022-04-19 07:43

一阶导数和二阶导数的二阶/四阶中心差分格式

文章目录一、问题提出二、一阶导数和二阶导数的二阶中心差分格式三、一阶导数和二阶导数的四阶中心差分格式四、MATLAB代码一、问题提出已知一系列的数据点(xi,yi),i=0,1,2,...,n(x_i

Marc Pony·2022-04-16 07:31

二、机器学习基础6

计算图导数计算是反向传播，利用链式法则和隐式函数求导。线性判别分析（LDA）思想总结线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种经典的降维方法。

满满myno·2022-04-15 07:20

ML/DL学习笔记3——梯度下降Gradient Descent

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）。

苏小贤·2022-04-14 07:52

梯度与梯度下降法

概述导数导数与偏导数导数与方向导数导数与梯度梯度下降MomentumoptimizationNAGAdaGradRMSpropAdam学习速率代码示例参考文献概述在讲述梯度下降算法之前，我们先需要了解一下导数

-Heres-·2022-04-14 07:40

python预测糖尿病_【python数据分析实战一】糖尿病预测（线性回归模型）

一、导入数据#导数据分析常用包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#导包获取糖尿病数据集fromsklearn.datasetsimportload_diabetesdata_diab

孙伟莲·2022-04-12 11:18

机器学习笔记——神经网络与深度学习

机器学习笔记——神经网络与深度学习一、神经网络引言二、神经元模型与激活函数2.1神经元模型2.2激活函数2.2.1sigmoid&tanh2.2.2ReLU激活函数2.2.3LeakyRelu&ParametricReLU

AgentSmart·2022-04-12 07:17

使用 LOAD DATA LOCAL INFILE，sysbench 导数速度提升30%

3.怎么让sysbench支持LOADDATALOCALINFILE命令，让导数速度提升30%？

iVictor·2022-04-07 09:00

python数值分析——非线性方程迭代求解与Aitken加速

，要求误差x1=x2-f(x1)/f'(x1)...x=symbols('x')fh=fun()#引用方程dfh=diffFun()#引用方程的一阶导数x_n=x0k=0errval=0print('%

遇见飖雪·2022-04-06 19:43

机器学习数据挖掘

线性回归:算法流程:1设定模型y=θ0+θ1Xθ的值是随机创建2计算代价costmes均方误差cost=1/(2m)∑(X(i)θ-y(i))3梯度下降计算θ的导数△θ=1/m*x.T更新θ:θ:=θ-α

帅殿天下·2022-04-06 07:50

如何用python选择图像的特征区域_Python图像处理（二）局部图像描述字

①一阶导数（即灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点；②两条及两条以上边缘的交点；③图像中梯度值和梯度方向的

weixin_39812065·2022-04-05 07:00

机器学习：在梯度下降法中为什么梯度的方向是变化最快的方向

机器学习：在梯度下降法中为什么梯度的方向是变化最快的方向基础概念一阶导数偏导数方向导数梯度验证基础概念一阶导数在一阶函数中，一阶导数表示函数值与自变量的变化关系，我们把函数从一个点到另一个点变化的函数值与变化的自变量的比值称为函数这两点之间自变量方向的变化率

Hanzerial·2022-04-05 07:47

Opencv学习笔记（七）边缘检测

用数学的方式来表达就是在边缘处一阶导数及二阶导数的值最大。一阶微分算子在边缘检测中，最常用的微分方法是梯度法。

weixin_43170082·2022-04-02 07:56

python图像边缘opencv_opencv学习笔记 python实现图像梯度与图像边缘

图像梯度即求导数，导数能反映出图像变化最大的地方，图像变化最大的地方也就是图像的边缘。

weixin_39860946·2022-04-02 07:54

opencv 学习笔记六边缘检测

由于边缘处的灰度值急剧变化特性，可以利用离散数列的差分(相当于连续函数的导数)来识别边缘。

逐梦者-未来·2022-04-02 07:45

python 计算离散点的微分和积分(超详细)

一、原理解释【微分部分】大致含义：对于端点以外的散点，其导数为：与其相邻两点的斜率的平均值；而位于端点的散点，其导数为：与其最近一点的斜率。Ori

好码对坏象·2022-04-02 07:39

论文阅读 Hybrid Recurrent Neural Network Architecture-Based Intention Recognition for Human-Robot

HybridRecurrentNeuralNetworkArchitecture-BasedIntentionRecognitionforHuman-RobotCollaborationIEEETransactionsonCybernetics(EarlyAccess)12October2021task人机交互中的意图识别阅读记录Softsign是Tanh

WXiujie123456·2022-04-01 18:21

试题算法训练 RP大冒险

圆周曲线的导数函数？好想尝试一下

嗨！苹果^O^·2022-03-30 17:55

mathmatic engineer

一、数据分析1）常数e2）导数3）梯度4）Taylor5）gini系数6）信息熵与组合数7

aenjon·2022-03-30 07:34

机器学习记录4and5 支持向量机

拉格朗日乘子：梯度、方向导数：先理解偏导数：三维空间中，用y=a，x=0或x=a,y=0的平面去截空间中的曲面，得到一条曲线，这个平面上的曲线的切线的斜率便是偏导数的值，方向导数：上面的平面换成y=ax

子木木木·2022-03-30 07:16

LM算法

LM算法的关键是用模型函数f对待估参数向量p在其领域内做线性近似，忽略掉二阶以上的导数项，从而转化为线性最小二乘问题，它具有收敛速度快等优点。

henhen2002·2022-03-28 07:57

计算机视觉之卷积神经网络原理

正常情况下从左到右会得到一个输出值，将输出值和所期望的值进行对比就能得到误差值，通过计算每个结点的偏导数就能得到每个结点的误差梯

@会飞的毛毛虫·2022-03-26 07:04

机器学习：神经网络中的梯度消失和梯度爆炸

什么是梯度消失和梯度爆炸1.梯度消失(gradientvanishingproblem)我们知道神经网络在进行反向传播(BP)的时候会对参数W进行更新，梯度消失就是靠后面网络层(如layer3)能够正常的得到一个合理的偏导数

JacksonKim·2022-03-26 07:34

深度学习修炼（四）——补充知识

文章目录致谢4补充知识4.1微积分4.1.1导数和微分4.1.2偏导数4.1.3梯度4.1.4链式求导4.2Hub模块致谢导数与微分到底有什么区别？

弄鹊·2022-03-26 07:24

c语言：用牛顿迭代法求方程在1.5附近的根：2x^3-4x^2+3x-6=0.

C语言：用牛顿迭代法求方程在1.5附近的根：2x^3-4x^2+3x-6=0.牛顿迭代法:设f(x)=2x^3-4x^2+3x-6=0.,f1(x)为方程的导数，则f1(x)=6x^2-8x+3,且f1

eminent W·2022-03-25 19:25

求表达式偏导（输出的是表达式）（Perl实现）

开始思考前，我上网搜寻了下，发现网上相应资料几乎没有，大多数都是求表达式某个点的导数值。而作业要求是求一个表达式的偏导式子，即输出也要是式子。

BioIT·2022-03-25 17:43

[动手学深度学习(PyTorch)]——自动求导

一、自动求导自动求导计算一个函数在指定值上的导数1、计算图显示构造：TensorFlow、Theano、MXNet隐式构造：PyTorch2、自动求导的两种模式正向传播：就是先从x出发，u1关于x的导数求出来

Star星屹程序设计·2022-03-24 07:23

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