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安全穩(wěn)定,可彈性擴展的GPU云服務器。

導數(shù)精品文章

  • WebGL 著色器偏導數(shù)dFdx和dFdy介紹

    ...合對webgl、計算機圖形學、前端可視化感興趣的讀者。 偏導數(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用于計算任何變量基于屏幕空間坐標的變化率的指令(函數(shù))。在WebGL中,使用的是dFdx和dFdy,還有另...

    Hanks10100 評論0 收藏0
  • 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 個激活函數(shù)的圖示及其一階導數(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際,它模仿了生物神經(jīng)元要么全有要么全無的屬性。它無法應用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因...

    Jeff 評論0 收藏0
  • Programming Computer Vision with Python (學習筆記六)

    ...直方向的邊緣,可以通過水平方向像素亮度的一階微分(導數(shù))來增強亮度變化。所以邊緣檢測可以通過計算圖像水平和垂直兩個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分別是兩個方向的亮度梯度向量...

    MageekChiu 評論0 收藏0
  • Google軟件工程師解讀:深度學習的activation function哪家強?

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

    frolc 評論0 收藏0
  • 在pytorch中獲得計算圖和自行求導數(shù)

    ...lt;p>  本文關(guān)鍵闡述了在pytorch中獲得計算圖和自行求導數(shù),文章內(nèi)容緊扣主題進行詳盡的基本介紹,具有很強的實用價值,需用的同學可以參考下  序言:

    89542767 評論0 收藏0
  • 深度學習這么講你肯定能讀懂

    ...基本的矩陣運算和求導運算的相關(guān)知識,類似梯度,方向?qū)?shù)、Hessian Matrix這些東西不懂也沒關(guān)系,我會用盡可能通俗的語言說明運算中的意義。那么從最簡單的開始。梯度下降算法梯度是個啥?我想最開始接觸梯度的各位是在方...

    RancherLabs 評論0 收藏0
  • 激活函數(shù)可視化

    ...用的threshold函數(shù),不過threshold函數(shù)零點不可導,其他部分導數(shù)又全是0,無法通過Backpropagation(BP)訓練,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平滑的過渡到1。在之后又發(fā)展出多種S形的激活函數(shù),先上...

    tolerious 評論0 收藏0
  • Theano - 導數(shù)

    計算梯度 計算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 評論0 收藏0
  • 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。誤差導數(shù)其他導數(shù)反向傳播一旦得出相對于某節(jié)點的總輸入的誤差導數(shù),我們便可以得出相對于進入該節(jié)點的權(quán)重的誤差導數(shù)。接下來,只需重復前面的 3 個公式,直到計算出...

    gplane 評論0 收藏0

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