今天这个单词与你已知的一个旧词——lock，锁，有关。lock这个单词既可以当动词，又可以当名词，今天的新词是——reluctant。 在下方的图片里有这个单词的词源解释。re-表示“反”，也可以理解为“对抗”。你可能认识单词return，意思是“转，转回去”，而re-是“反”的意思，就也是转回去，所以是返回的意思。中间 luct-是lock这个单词的一个变形。 relucta
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2024-05-22 14:31:13
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我们在本章节将解释如何在Python / Matlab中实现ReLU层，如下图：简而言之，ReLU层将在输入张量上的所有元素中应用该功能，而不会更改其空间或深度信息。 从上图可以看出，所有正元素都保持不变，而负数变为零。 空间信息和深度也相同。 考虑到神经网络，它只是一种新型的激活函数，但具有以下功能： １、易于计算（向前/向后传播） ２、在深层模型中消失的梯度少得多 ３、不好的一点是，如果您的学
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2024-03-15 08:02:20
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函数绘图分为二维绘图和三维绘图其中最重要的两个函数为plot和plot3，其它函数基本上是对其功能的扩充1.plot(y)如果y是一个向量，画出的二维图，横轴y的下标，纵轴为y的每一个数，如果y是一个复数，那么相当于plot(real(y),imag(y))，即横轴为实部，纵轴为虚部例1，y为实数clear
clc
x=[0 0.7 0.3 0.5 0.1 0.6 1.2 1.6 1.8 2.9
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2024-07-06 19:50:52
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目录1 激活函数的定义2 激活函数在深度学习中的作用3 选取合适的激活函数对于神经网络有什么样的重要意义4 常用激活函数4.1 Relu 激活函数4.2 sigmoid 激活函数4.3 Tanh激活函数4.4 softmax 激活函数1 激活函数的定义激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。激活函数（Ac
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2024-03-18 15:46:29
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非线性激活在神经网络的搭建中很重要，我们可以简单的理解为非线性变化的目的就是为神经网络中引入非线性特征，这样才能训练出符合各种特征，各种曲线的模型。文章目录二、非线性激活函数ReLU和Sigmoid的使用1.ReLU函数1.1 ReLU函数的官方文档1.2 实例练习2.Sigmoid函数2.1Sigmoid函数的官方文档2.2 实例练习 一、激活函数是什么激活函数是指在多层神经网络中，上
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2024-04-07 08:03:28
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PRM概率路线图全称 Probabilistic Roadmap，是一种路径规划算法，利用随机撒点的方式将空间抽样并将问题转为图搜索，利用A*或Dijkstra算法找到起始结束节点的最短路径。可以想到撒点数越密，得到的路径越接近最优路径，不过运算时间也越长。算法原理如下：1. 首先确定地图与起始结束点位置，对地图随机撒点，将起始结束节点加入随机点中，并剔除撒到障碍物上的点。2. 建立所有节点的邻接
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2024-09-03 22:18:58
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目录一、函数refline1.功能2.语法3.示例3.1在均值处添加参考线3.2指定要添加最小二乘线和参考线的坐标区二、函数refcurve1.功能2.语法3.示例3.1添加总体和拟合均值函数3.2使用refcurve绘制棒球的轨迹一、函数refline1.功能将参考线添加到绘图中2.语法refline(m,b) 在当前坐标区中添加一条具有斜率 m 和截距
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2024-04-17 10:53:36
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文章目录1 sigmoid激活函数的不足之处2. Relu3. Relu的变种3.1 LeakReLU3.2 PReLU3.3 RReLU4. MaxOut 网络4.1 与ReLU的关系4.2 可能训练处激活函数的样子4.3 MaxOut 的训练 1 sigmoid激活函数的不足之处在网络结构非常深的情况下，由于梯度消失问题的存在，可能会导致靠近输入附近的隐藏层的权重变化较慢，导致结果训练效果较
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2024-04-08 20:57:12
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1、relu优点1、可以使网络训练更快 2、增加网络的非线性 3、防止梯度消失(弥散) 4、使网络具有稀疏性(可以使一些神经元输出为0)激活函数tanh(x)或sigmoid(x)，这些饱和的非线性激活函数比非饱和非线性激活函数relu训练更慢。采用relu的深度卷积神经网络训练时间比等价的tanh单元要快几倍。2、dropout作用：随机将一定比例的神经元置为0。 对于一个有N个节点的神经网络，
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2024-04-08 10:59:57
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一. 读写图像文件1. imreadimread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:\w01.tif')注：计算机E盘上要有w01相应的.tif文件。2. imwriteimwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’)3. imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif')二
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2024-05-07 17:51:19
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当使用代码时，遇到一片段很多并且使用率非常高时，我们就可以用到函数来封装他，每次调用他的时候，就只要调用函数名就可。Matlab也提供了函数的实现。1.自定义函数 当系统自带的函数不能满足当前需求时，我们就可以像Java一样声明一个新的方法。Matlab也可以做同样的事。 &n
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2024-03-21 10:57:29
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【干货】①以小数形式显示：format rat②以分数形式显示：format short③以紧凑形式显示：format compact④以松散形式显示：format looseMatlab之format 设置命令行窗口输出显示格式：一、语法format styleformat说明format style ：将命令行窗口中的输出显示格式更改为 style&
一、
S
函数简介
s
函数是
system Function
的简称，用它来写自己的
simulink
模块。可以用
matlab
、
C
、
C++
、
Fortran
、
Ada
等语言来写。用
s
函数可以利用
matlab
的丰富
资源，而不仅仅局限于
simulink
提供的模块，而用
c
或
c++
等语言写的
s
函数
还可以实现对硬件端口的操作，还可以操作
windows API
修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）是神经网络中最常用的激活函数。它保留了 step 函数的生物学启发（只有输入超出阈值时神经元才激活），不过当输入为正的时候，导数不为零，从而允许基于梯度的学习（尽管在 x=0 的时候，导数是未定义的）。使用这个函数能使计算变得很快，因为无论是函数还是其导数都不包含复杂的数学运算。然而，当输入为负值的时候，ReLU 的学
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2024-03-20 07:42:52
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一、绘图的基本步骤在MATLAB中绘制图形，通常采用以下7个步骤 1.准备数据 准备好绘图需要的横坐标变量和纵坐标变量数据。 2.设置当前绘图区 在指定的位置创建新的绘图窗口，并自动以此窗口的绘图为当前绘图区。 3.绘制图形 创建坐标轴，指定叠加绘图模式，绘制函数曲线。 4.设置图形中曲线和标记点格式 设置图形中的线宽、线型、颜色和标记点的形状、大小、颜色等。 5.设置坐标轴和网格线属性 将坐标轴
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2024-05-09 18:41:07
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神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。
本文对ReLU及其变种,Swish,Maxout,Sigmoid等做了介绍.
神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。
持续更新：update@2022.7 添加GELU、GLU等激活函数。ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元)形式如下:\[\
matlab工具箱自定义激活函数并调用win 10 R2018b matlab工具箱神经网络newff 首先介绍matlab神经网络工具箱自定义激活函数的模板选择及其在newff函数中的调用方式，可参考文章: 如何自定义MATLAB神经网络激活函数 1、在 “C:\Program Files\MATLAB\R2018b\toolbox\nnet\nnet\nntransfer” 中随机选择一个函数
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2024-06-11 16:14:38
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预训练的用处：规则化，防止过拟合；压缩数据，去除冗余；强化特征，减小误差；加快收敛速度。 标准的sigmoid输出不具备稀疏性，需要用一些惩罚因子来训练出一大堆接近0的冗余数据来，从而产生稀疏数据，例如L1、L1/L2或Student-t作惩罚因子。因此需要进行无监督的预训练。 而ReLU是线性修正，公式为：g(x) = max(0, x)，是purelin的折线版。它的作用是如果计算出的值小于
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2024-03-25 19:55:55
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文章目录一、NumPy通用函数1、什么是通用函数2、常见的一元通用函数如下：3、常见的二元通用函数如下表：二、利用NumPy数组进行数据处理1、将条件逻辑转为数组运算2、数组统计运算3、数组排序(==sort()方法没有返回值==)4、检索数组元素5、唯一化及其他集合逻辑 一、NumPy通用函数1、什么是通用函数通用函数(ufunc)是一种针对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。注意：函
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2024-05-14 15:47:55
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LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference论文：https://arxiv.org/abs/2104.01136代码（刚刚开源）：https://github.com/facebookresearch/LeViT吸取CNN优点！LeViT：快速推理的视觉Transformer,在速度/准确性的权衡
