tanh导数第70页

深度学习基于链式法则的反向传播计算图

说到激活函数（如ReLU节点），反向传播时导数(y对x的偏导)当x>o时为1，当x<0时为0。同理另一个激活函数sigmoid导数因为总在0到1之间，

daoboker·2022-03-17 07:01

反向传播：计算图的追踪与停止

所谓反向传播，是在此前计算图中记录的函数关系中，反向传播函数关系，进而求得叶节点x的导数值。z#tensor(2.,

有温度的算法·2022-03-17 07:35

Halcon边缘提取之高斯导数卷积图像——derivate_gauss.hdev

高斯导数卷积图像引言一、结果1.1高斯平滑1.1.1读取图像1.1.2高斯平滑结果1.1.3MFC可视化结果1.1.4Halcon代码1.2高斯梯度绝对值——用作边缘检测1.2.1读取图像1.2.2高斯梯度绝对值

yangyang_z·2022-03-16 19:45

深度学习导论（4）神经网络基础

(Linearlayer(denseorfullyconnectedlayers))1.定义一个层2.定义多个层3.堆叠线性Layers（层）没有意义三.激活函数1.再谈激活函数2.Sigmoid3.Tanh4

炎武丶航·2022-03-16 07:56

深度学习必须熟悉的损失函数：交叉熵损失函数

为了理解这个问题的源头，想想我们的神经元是通过改变权重和偏置，并以一个代价函数的偏导数和决定的速度学习。所以，我们在说“学习

weixin_34221036·2022-03-16 07:25

浙江大学-机器学习-ppt截图

https://gitee.com/zzhzwh/ZJU_Machine_Learning/tree/main多层神经网络梯度下降后向传播一般的后向后向传播算法的应用和改进非线性改进阶跃函数在0处没有导数

魔芋小灰菜·2022-03-15 18:11

Java实现黄金分割法的示例代码

比如，为求函数f(x)在区间[a,b]上的最小值点，可在该区间中任取两点x1、x2,通过比较函数f(x)在这两点的函数值或者导数值等，来决定去掉一部分区间[a,x1]或者[x2,b],从而使搜索区间长度变

·2022-03-15 11:39

pytorch之深度神经网络概念全面整理

1、神经网络训练过程神经网络的训练过程如下：收集数据，整理数据实现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，一般选择既定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

修罗神天道·2022-03-15 07:19

神经网络基础

神经网络基础1.神经网络基础概念1.1神经元1.2感知机：1.3神经网络结构神经网络中的参数说明：神经网络的计算参考链接：2.激活函数2.1sigmoid2.2tanh2.3ReLU2.4LeakyReLU2.5ParametricReLU2.6Maxout2.7Swish

紫砂痕·2022-03-14 09:55

神经网络之激活函数(sigmoid、tanh、ReLU)

转自原博文神经网络之激活函数(ActivationFunction)补充：不同激活函数(activationfunction)的神经网络的表达能力是否一致？激活函数理论分析对比转载：http://blog.csdn.net/cyh_24：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400日常coding中，我们会很自然的使用一些激活函数，比如：

Wendy冬雪飘·2022-03-14 07:32

神经网络之激活函数

目录1.引言2.激活函数类2.1Sigmoid2.1.1表达式与图像2.1.2优缺点2.2Tanh2.2.1表达式与图像2.2.2优缺点2.3Relu2.3.1表达式与图像2.3.2优缺点2.4Elu2.4.1

ZDDWLIG·2022-03-14 07:02

java常见算法

欢迎各位关注我的公众号，会继续更新算法知识与前后端知识1.题目: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。

fffff9999·2022-03-14 03:39

Parametric ReLU激活函数+注意力机制=自适应参数化ReLU激活函数

我们首先介绍几种最为常见的激活函数，即Sigmoid、Tanh和ReLU激活函数，分别

fuxuyun·2022-03-13 07:57

机器学习笔记——逻辑回归

平方误差在这里不好用是因为sigmoid的导数有一个f项，线性回归使用平方误差就没有这个问题。逻辑回归的缺点：对数据严格线性不可分的情况无能为力。解决办法：特征转换，使得转换后的数据线性可分。

千君一发·2022-03-11 07:10

PyTorch梯度下降反向传播

前言：反向传播的目的是计算成本函数C对网络中任意w或b的偏导数。一旦我们有了这些偏导数，我们将通过一些常数α的乘积和该数量相对于成本函数的偏导数来更新网络中的权重和偏差。这是流行的梯度下降算法。

·2022-03-09 11:27

深度学习——从感知机到BP神经网络

深度学习入门（一）——从感知机到BP神经网络前言一、感知机1、从逻辑电路开始2、单层感知机3、多层感知机二、神经网络1、从感知机到神经网络2、激活函数3、几种激活函数3.1sigmoid函数3.2tanh

一棵Lychee·2022-03-09 08:31

Python日记(1)——求dy/dx

于是做了一个求导数的方程。

June_Pyt·2022-03-07 07:03

视频教程-matlab图像专题技术案例精讲-Matlab

matlab图像专题技术案例精讲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_32523575·2022-03-07 07:53

2021年3月17日，机器学习算法岗实习岗面试题6道

0-1损失函数绝对值损失函数log对数损失函数平方损失函数指数损失函数hinge损失函数交叉熵损失函数常见的激活函数有：Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLUSigmoid函数：特点：它能够把

niuyunpang·2022-03-07 07:12

MATLAB求解非线性方程组的五种方法

二分法和迭代法常见的方法一共有5种二分法迭代法牛顿法割线法拟牛顿法Halley法使用条件二分法需要知道两个自变量，分别是一个根的两侧牛顿法迭代法是最常用的方法，收敛性信赖于初值，取不同的初值可以的方程不同的根，函数用的是一阶导数

翼达口香糖·2022-03-06 07:58

simulink 微分方程仿真求解练习

其中初始条件为：y(0)=0.5y{}(0)=0.5y(0)=0.5，y′(0)=0y{}'(0)=0y′(0)=01、画框图simulink中对微分方程的求解往往是利用积分而不是微分,先将微分方程按最高阶导数写在左边

逆光525·2022-03-06 04:39

误差反向传播的python实现（简单高效计算梯度值）

NN的学习中需要计算权重和偏置参数的梯度，对于梯度的计算，很容易想到数值导数，即前向差分dx=f(x+h)−f(x)hdx=\frac{f(x+h)-f(x)}{h}dx=hf(x+h)−f(x)或者改进一点

doubleslow;·2022-03-04 07:15

边缘检测之Sobel检测算子

二、Sobel算子的基本原理Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过程中，通过3×3模板作为

小灰灰52309·2022-03-03 07:48

做个决定的支持者——倒计时100天的分享

我能看出来好些同学到现在对于导数的题目

文芳读写·2022-03-01 05:33

Excel超大数据量如何进行处理？这个BI工具帮你轻松脱困

更棘手的是，excel分析具有时效性，当数据更新后，要重新导数做报表，分析效率低。想要处理超大的数据量，Smartbi一站式数据分析平台来帮你。针对数据量大的问题，小编将以Smartbi为例，为

·2022-02-28 19:12

零基础班第十八课 - Hive项目实战

第一章：上次课回顾第二章：离线处理过程中的大数据处理2.1MySQL数据准备2.2Hive数据准备2.3从sqoop导数据到Hive中去第三章：开始进行需求分析第一步获取商品基本信息第二步：统计各区域下各个商品的访问次数第三步

zhikanjiani·2022-02-28 11:19

神经网络隐藏层激活函数和输出层softmax/hardmax函数理解

激活函数负责将进入神经元的信息汇总转换为新的输出信号，传递给下一个神经元；如果不使用激活函数，每个输入节点的输入都是一样的，成为了原始的感知机，没有信号的转换，使得网络的逼近能力有限，无法充分发挥网络的强大学习能力；常见的激活函数：(sigmoid、tanh

杨舒成(清霖)·2022-02-28 07:35

激活函数逻辑回归_神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax

神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax发布时间：2018-10-0721:32,浏览次数：874,标签：sigmoidtanhReLUsoftmax激活函数作用：将权值结果转化成分类结果

weixin_39975683·2022-02-28 07:56

深度学习--TensorFlow（4）BP神经网络（损失函数、梯度下降、常用激活函数、梯度消失&&梯度爆炸）

目录一、概念与定义二、损失函数/代价函数（loss）三、梯度下降法二维w与loss：三维w与loss：四、常用激活函数1、softmax激活函数2、sigmoid激活函数3、tanh函数4、softsign

_睿智_·2022-02-28 07:12

python 反传播_纯Python实现反向传播（BP算法）(5)

根据链式法则和输入值来求，具体如下该点的局部导数是对上一个结点的偏导(从右到左(上一个结点))加法节点的反向传播将上游的值原封不动地输出到下游(因为对上一个结点求偏导为1，这里的值是指上一个对下一个传递的偏导值

小明说房·2022-02-26 07:39

深度学习入门-基于python的理论与实现（五）误差反向传播法

目录回顾1计算图1.1局部计算1.2计算图的优点是什么1.3反向传播的导数是怎么求？

Nefelibat·2022-02-26 07:30

理解误差反向传播&用python实现自动微分

反向传播会传递“局部导数”—

如魔·2022-02-26 07:44

吴恩达深度学习系列笔记

回归逻辑回归的代价函数为什么需要代价函数损失函数梯度下降法计算图逻辑回归中的梯度下降m个样本的梯度下降向量化np.dot()构建神经网络的基本步骤浅层神经网络神经网络的表示计算一个神经网络的输出神经网络的计算多样本向量化激活函数为什么需要非线性激活函数激活函数的导数神经网络的梯度下降

酸菜鱼_2323·2022-02-25 10:37

用高中的知识点徒手推导逻辑回归中的反向梯队

关于逻辑回归的梯队推导，我看到很多文章，题目写到这里时会说，根据到时微积分，我们可以得到我认为不全面甚至有点跳跃，下面是我一步一步，用高中的知识点推导出完整的梯度知识点回顾：导数公式（高中知识点）：运算法则

MichaelIp·2022-02-23 07:42

pytorch常用优化器总结(包括warmup介绍及代码实现)

梯度下降法梯度下降GD通过loss对ω\omegaω的一阶导数来找下降方向，并且以迭代的方式来更新参数。Wt+1=Wt−η

栋次大次·2022-02-22 11:53

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第4章神经网络的学习

训练数据和测试数据4.2损失函数4.2.1均方误差4.2.2交叉熵误差4.2.3mini-batch学习4.2.4mini-batch版交叉熵误差的实现4.2.5为何要设定损失函数4.3数值微分4.3.1导数

feiwen110·2022-02-22 07:32

拟牛顿法的原理

多元函数的泰勒展开式image-20200403212859301.png牛顿法牛顿法是梯度下降法的进一步发展，梯度利用目标函数的一阶偏导数信息，以负梯度方向作为搜索方向，只考虑目标函数在迭代点的局部性质

callme周小伦·2022-02-22 01:55

利用导数求曲线切线方程问题

概述：接下来我们看一下如何去完成两种题型的解题步骤1切点已知型2过某一点的曲线的切线方程12接下来是推广的结论123中场休息时间，赋诗一首这仅仅是一首小诗接下来，让我们瞅瞅都有哪一些小练习。小练习2小练习3小练习4小练习5你是拥有至高无上的打赏权利的，或五毛，或两块，或者一个赞。

V思数学·2022-02-21 21:04

FRCNN box回归为什么采用smooth L1 loss

但这个函数在0点处导数不唯一，因此可能会影响收敛。一个通常的解决办法是在0点附近使用平方函数使得它更加平滑。它被称之为平滑L1损失函数。它通过一个参数$\sigma$

GoDeep·2022-02-21 00:18

sigmod、relu、tanh函数图

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmathdefsigmod(x):return1.0/(1.0+np.exp(-x))deftanh(x):y=np.tanh

Jlan·2022-02-20 20:35

python实现四阶龙格库塔

#fun为指定的导数的函数#rf4为四阶龙格库塔法deffun(x,y):f=y-(2*x/y)returnf#input#x0,y0:初始给出的x0值，y0值#h：步长#N：迭代次数#print#x1

博士伦2014·2022-02-20 19:37

图像处理与机器学习——图像增强（空间域变换——空间域滤波）

衍生出的灰度直方图均衡法推导过程中，灰度级转换函数的求解也是从导数与积分的关系上入手。本次转换思路，从信号与系统分析的角度来求解灰度级转换函数。附：线性时不变系统的定义低通滤波器

WildDuck_01·2022-02-20 13:58

吴恩达机器学习笔记（二）

常规而言，通过解析法求最小值的时候，一般是求导然后令导数等于零。但是由于这里的θ包含很多不同的特征，所以本质上来说也是只要求偏导然后置零即可。m：是训练样本数量；n：特征变量数，其实是n+

带刺的小花_ea97·2022-02-19 15:34

XGBoost和GBDT的区别

比较项目GBDTXGBoost基分类器CART树除了CART，还支持线性分类器优化过程只用到代价函数的一阶导数信息对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到一、二阶导数代价函数的正则化没有使用到正则项可选l1

_爱碎碎碎碎念·2022-02-18 23:08

python实现kmeans聚类

1、导库、导数据2、核心算法3、可视化部分二、调库代码！（sklearn）一、先上手撸代码！

嘟嘟肚腩仔·2022-02-18 07:50

机器学习：集成算法 - xgboost

据说是现在最好用的boosting算法，针对传统GBDT算法做了很多改进xgboost和传统GBDT的区别GBDT基学习器只用CART树，而xgboost除了用CART树，还可以用其他分类器优化目标函数里，用到了二阶导数信息

moon_light_·2022-02-17 14:38

Task2 数据分析

引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。完成对于数据的探索性分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡。判

酱油啊_·2022-02-17 04:33

正则化方法

对于L2正则化，我们可以理解为在准确率和参数约束中取了一个折中的方案，而L2正则化防止过拟合可以从求导中看出来，C对于w和b的导数如下所示：那么对于w和b的更新方式就如下所示：正则化是对于b没有影响

WZFish0408·2022-02-17 02:32

那些年的职场坑系列一

职场坑之一：极度信任领导，极有可能出现被卖了还在帮领导数钱的局面如果一个职场人，按道理来说应该要对上级的领导拥有充分的信任，这样能够保证无论在工作方向和工作机会上都能够得到巨大的好处，但是现实中很多时候

Tinny2017·2022-02-15 19:01

关键词｜过滤

这几天不知什么原因，发现自己出现一个问题，业务提的需求自己没有经过充分的思考，只是做了一个简单的转化表述，而实际上的话，他们需要的是另外一种需求，做出来导数据等功能，不是他们想要的。

A小蚊子·2022-02-15 17:27

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