深度学习是一种利用深层神经网络模型来学习数据表示的机器学习技术。在过去的几年里，深度学习在多个领域都取得了显著的成功，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。以下是深度学习中一些最常用的算法：
1. 卷积神经网络（CNN）：特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像（2D网格）和视频（3D网格）。CNN在图像识别、物体检测和视频分析等领域有着广泛的应用。
目录1、f'(x)=lim(h->0)[(f(x+h)-f(x))/h]2、f(x)=a的导数， f'(x)=0, a为常数3、f(x)=x^n的导数， f'(x)=nx^(n-1), n为正整数4、f(x)=x^a的导数， f'(x)=ax^(a-1), a为实数5、f(x)=a^x的导数， f'(x)=a^xlna, a>0且a不等于16、f(x)=e^x的导数， f'(x)=e^
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2023-07-28 14:24:31
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之所以求导，是因为我们的优化模型的求解都是通过求导来进行的，深度学习或者说神经网络当中最重要的一个要素是
原创
2022-11-17 01:49:38
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亲爱的朋友们，多多有一段时间没有啦，主要是我在学习transformers突然开始思考几个神经网络相关的基本问题（模型结构越写越复杂，调包效果越来越好，是否还记得为什么而出发呢？）...
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2022-09-15 14:22:08
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前序：文章结构1.一元导数①一般函数求导因为太简单的原因，事实上一般函数求导不会单独出现，大多数都是出现在各种特殊的求导过程中。只要掌握16个基本求导公式没问题。②复合函数求导（主要链式法则）这种一般是各种初等函数相互复合包含。③隐函数求导方法一：可以两边同时对x求导，然后表示为dy/dx=…的形式即可 方法二：可以利用多元函数中的公式如下。 方法三：一元微分形式不变性。④反函数求导即反函数的导数
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2023-10-14 03:08:02
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随着现代科技的飞速发展，人工智能已经成为了人们关注的焦点之一。而在人工智能中，深度学习技术以其出色的表现和广泛的应用而备受瞩目。本文将介绍深度学习的基本原理、算法和应用。一、深度学习的基本原理深度学习是机器学习中的一种，它使用由多个层次组成的神经网络结构来学习复杂的数据表示形式。这些神经网络的结构通常由许多神经元组成，每个神经元通过对输入进行一系列数学运算来计算输出。深度学习中的“深度”指的是网络
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2023-08-14 14:18:05
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## 深度学习求导的作用
导数在深度学习中起着重要的作用。深度学习模型是由大量的参数组成的，通过最小化损失函数来调整这些参数。而求导则是损失函数优化过程中的关键步骤。
### 导数简介
导数是函数在某一点的变化率，表示了函数在该点的斜率。在深度学习中，我们经常遇到需要求解函数的导数的问题。导数有两种常见的计算方式：数值近似和解析求导。
### 数值近似法
数值近似法是通过计算函数在某一点两侧
原创
2023-08-02 10:04:03
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### 深度学习求导公式的科普
深度学习是一种机器学习算法，其核心是神经网络模型。神经网络模型的训练过程依赖于求解损失函数对模型参数的偏导数，即求导。深度学习求导公式是用于计算这些偏导数的数学公式。本文将介绍深度学习求导公式的基本原理，并通过代码示例加深理解。
#### 基本原理
深度学习模型中的参数通常表示为权重矩阵和偏置向量。为了训练模型，我们需要计算损失函数对这些参数的偏导数。求导公式
原创
2023-07-10 09:50:00
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高考要求导数是中学限选内容中较为重要的知识，本节内容主要是在导数的定义，常用求等公式 四则运算求导法则和复合函数求导法则等问题上对考生进行训练与指导重难点归纳1 深刻理解导数的概念，了解用定义求简单的导数表示函数的平均改变量，它是Δx的函数，而f′(x0)表示一个数值，即f′(x)=，知道导数的等价形式2 求导其本质是求极限，在求极限的过程中，力求使所求极限的结构形式转化为已知极限的形式，即导数
什么是导数？导数是函数的斜率。导数与导数函数的区别是什么？函数 \(f(x)\) 的导数函数 \(f'(x)\) 是一个函数，它给出了在任意 \(x\) 值处的函数斜率。 这表示：如果要求函数在 \(x\) 处的斜率，只需要将 \(x\)如何计算导数在发现求导公式之前，人们必须要对每一点求单独求差商。 使用求导公式，一切就变得简单了,常用的导数公式如下：幂函数 \(f(x)=x^n\) 的导数函数
原创
2023-06-22 07:37:33
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普通函数的重载跟java没区别 都是同样的方法名,不同的参数。缺省参数的函数#include <iostream>
using namespace std;
class A{
public:
void set(int =30,int=5);
void count(bool=false);
private:
int w;
int h;
};
void A::set(int
补充资料：反函数反函数inverse function反函数t~加“出佣;o6paT皿aa中，K”抓] 函数的完全逆象，即对给定函数值域的每个元素y都对应所给函数定义域的一切那样的元素的集合，使它们被映成y若用f表示给定的函数，则用f一‘表示f的反函数.这样，若f:X~Y且Yf为f的值域，玛CY，则对任意夕〔玛有厂’(y)一{‘:f(x)=y}· 若对一切y“Yf，夕的完全逆象恰由一个元素x任X组
深度学习常用优化器前置知识：梯度计算、指数加权平均1. 背景为深度学习模型选择合适的 optimizer 不是一项容易的任务。Pytorch、Tensorflow、Paddle 等深度学习库都提供了多种优化器，它们各有优缺点，选择合适的优化器能够提高训练效果、收敛速度等。因此，optimizer 是搭建、优化和部署深度学习模型过程中的关键一环。2. 常用优化器接下来，介绍几种常见的优化器。用 代
# 求导在深度学习的作用
在深度学习中，求导作为反向传播算法的核心部分，扮演着至关重要的角色。本文将介绍如何在深度学习中实现求导，并提供相应的代码示例，帮助刚入行的小白更好地理解这一重要概念。
## 深度学习求导流程
首先，我们来看看求导在深度学习中的基本流程。以下是一个简化的流程表：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | ---------
目录
向量对向量
标量对多个向量
标量对多个矩阵
矩阵向量求导小结
求导的自变量和因变量直接有复杂的多层链式求导的关系，此时微分法使用起来也有些麻烦。需要一些简洁的方法。
本文我们讨论矩阵向量求导链式法则，使用该法则很多时候可以帮我们快速求出导数结果。如果遇到其他资料求
导结果不同，请先确认布局是否一样。
若没有特殊说明，默认情况定义如下：求导的自变量用x表示标量，x表示n维向量，X表示m×n维度
导数、偏导数、方向导数、梯度和梯度下降0 前言1 导数3 导数和偏导数4 导数与方向导数5 导数与梯度6 导数与向量7 梯度下降法8 参考资料 0 前言机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处理，那么搞懂什么是梯度，什么是梯度下降法就非常重要！这是基础中的基础，也是必须掌握的概念！ 提到梯度，就必须从导数（derivative）、偏导数（partial de
主要是个人备忘录，很不完整和规范。 基本都省略了偏置。简单RNN数学公式\[ h_{t}=g(W^{(h)}h_{t-1}+W^{(x)}x_t) \\ y_{t}=f(Vh_t) \] 简单解释就是，对于每个位置，输入保存的上一个状态 \(h_{t - 1}\)和输入\(x_t\)，然后输出新的状态\(h_t\)，这个操作一般是线性变换再接一个激活函数，比如\(tanh，sigmoid\)，然后
十一种通用滤波算法(转)1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次
Bit-Map算法简介：
1：Bit-Map算法又名位图算法，其原理是，使用下标代替数值或特定的意义，使用这个位为0或者1代表特性是否存在。
2：Bit-Map算法具有效率高，节省空间的特点，适用于对大量数据进行去重，查询等。
应用举例：
例如，我们存储了一些整形数据：2，8，4，6，9，我们需要查询是否存储了3，那么，按普通的思路，我们需要将
自动求导 链式法则，如果扩展到向量，最最重要的还是看形状。 <x,w>这是内积的写法。 自动求导涉及到一个计算图的概念，虽然Pytorch不用要求大家理解计算图，但是理解了对使用TensorFlow等都是有好处的。 计算图其实本质上就和刚刚求导链式法则的过程。 显示构造，就是先构造好这个公式，然后再 ...
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2021-09-18 12:08:00
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