導(dǎo)數(shù)精品文章

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  WebGL 著色器偏導(dǎo)數(shù)dFdx和dFdy介紹

  ...合對(duì)webgl、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、前端可視化感興趣的讀者。 偏導(dǎo)數(shù)函數(shù)（HLSL中的ddx和ddy，GLSL中的dFdx和dFdy）是片元著色器中的一個(gè)用于計(jì)算任何變量基于屏幕空間坐標(biāo)的變化率的指令（函數(shù)）。在WebGL中，使用的是dFdx和dFdy，還有另...

  Hanks10100 2019-08-23 18:30 評(píng)論0 收藏0
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  從ReLU到Sinc，26種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)可視化

  ...、ReLU 及其變體）。下面是 26 個(gè)激活函數(shù)的圖示及其一階導(dǎo)數(shù)，圖的右側(cè)是一些與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的屬性。1. Step激活函數(shù) Step 更傾向于理論而不是實(shí)際，它模仿了生物神經(jīng)元要么全有要么全無(wú)的屬性。它無(wú)法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因...

  Jeff 2019-04-25 18:19 評(píng)論0 收藏0
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  Programming Computer Vision with Python （學(xué)習(xí)筆記六）

  ...直方向的邊緣，可以通過(guò)水平方向像素亮度的一階微分（導(dǎo)數(shù)）來(lái)增強(qiáng)亮度變化。所以邊緣檢測(cè)可以通過(guò)計(jì)算圖像水平和垂直兩個(gè)方向的亮度變化梯度，從而得到亮度變化的幅度和方向。 設(shè)Ix和Iy分別是兩個(gè)方向的亮度梯度向量...

  MageekChiu 2019-07-31 10:50 評(píng)論0 收藏0
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  Google軟件工程師解讀：深度學(xué)習(xí)的activation function哪家強(qiáng)？

  ...率較高的activation function。它是便于求導(dǎo)的平滑函數(shù)，其導(dǎo)數(shù)為，這是優(yōu)點(diǎn)。然而，Sigmoid有三大缺點(diǎn)：容易出現(xiàn)gradient vanishing函數(shù)輸出并不是zero-centered冪運(yùn)算相對(duì)來(lái)講比較耗時(shí)Gradient Vanishing優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是Back Propagation，...

  frolc 2019-04-25 18:10 評(píng)論0 收藏0
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  在pytorch中獲得計(jì)算圖和自行求導(dǎo)數(shù)

  ...lt;p>　　本文關(guān)鍵闡述了在pytorch中獲得計(jì)算圖和自行求導(dǎo)數(shù)，文章內(nèi)容緊扣主題進(jìn)行詳盡的基本介紹，具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值，需用的同學(xué)可以參考下　　序言：

  89542767 2022-12-29 13:18 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)這么講你肯定能讀懂

  ...基本的矩陣運(yùn)算和求導(dǎo)運(yùn)算的相關(guān)知識(shí)，類似梯度，方向?qū)?shù)、Hessian Matrix這些東西不懂也沒(méi)關(guān)系，我會(huì)用盡可能通俗的語(yǔ)言說(shuō)明運(yùn)算中的意義。那么從最簡(jiǎn)單的開(kāi)始。梯度下降算法梯度是個(gè)啥?我想最開(kāi)始接觸梯度的各位是在方...

  RancherLabs 2019-04-25 18:04 評(píng)論0 收藏0
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  激活函數(shù)可視化

  ...用的threshold函數(shù)，不過(guò)threshold函數(shù)零點(diǎn)不可導(dǎo)，其他部分導(dǎo)數(shù)又全是0，無(wú)法通過(guò)Backpropagation(BP)訓(xùn)練，故這里不做介紹。Sigmoid函數(shù)可以看作threshold函數(shù)的soft版本，它從0平滑的過(guò)渡到1。在之后又發(fā)展出多種S形的激活函數(shù)，先上...

  tolerious 2019-07-31 11:06 評(píng)論0 收藏0
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  Theano - 導(dǎo)數(shù)

  計(jì)算梯度 計(jì)算x^2的梯度 import numpy import theano import theano.tensor as T from theano import pp x = T.dscalar(x) y = x ** 2 gy = T.grad(y, x) pp(gy) f = theano.function([x], gy) pp(f.maker.fgraph.outputs[0])...

  MAX_zuo 2019-07-25 12:01 評(píng)論0 收藏0
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  谷歌官方：反向傳播算法圖解

  ...以傳播到網(wǎng)絡(luò)的其余內(nèi)容，并獲得網(wǎng)絡(luò)的最終輸出。誤差導(dǎo)數(shù)其他導(dǎo)數(shù)反向傳播一旦得出相對(duì)于某節(jié)點(diǎn)的總輸入的誤差導(dǎo)數(shù)，我們便可以得出相對(duì)于進(jìn)入該節(jié)點(diǎn)的權(quán)重的誤差導(dǎo)數(shù)。接下來(lái)，只需重復(fù)前面的 3 個(gè)公式，直到計(jì)算出...

  gplane 2019-04-25 18:28 評(píng)論0 收藏0