在深度学习领域梯度是个很重要的概念，梯度弥散和梯度爆炸现象（不同激活函数梯度弥散和梯度爆炸的现象不同）：梯度弥散：（以sigmoid为例）我们可以知道当网络层数越深的时候，它的学习速率就越大。通常每增加一层，该层的学习速率就要比相邻的的上一层增加数倍左右。到第四层的学习速率往往是第一层的100倍左右。然而在sigmoid函数中，所有的输入值都会被压缩到[0,1]之间，并且随着网络层次越深，参数经过
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2024-06-04 23:35:14
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文章目录一、梯度弥散1.1 什么是梯度弥散？1.2 梯度弥散造成的问题1.3 梯度弥散造成的原因1.4 梯度弥散的解决办法二、梯度爆炸1.1 什么是梯度爆炸？1.2 梯度爆炸造成的问题1.3 梯度爆炸造成的原因1.4 梯度爆炸的解决方式 一、梯度弥散1.1 什么是梯度弥散？梯度弥散就是梯度消失，导数为01.2 梯度弥散造成的问题靠近输出层的隐藏层梯度大，参数更新快，所以很快就会收敛; 靠近输入层
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2024-04-24 16:27:41
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先介绍几个概念：1、焦点(focus)与光轴平行的光线射入凸透镜时，理想的镜头应该是所有的光线聚集在一点后，再以锥状的扩散开来，这个聚集所有光线的一点，就叫做焦点。2、弥散圆(circle of confusion)在焦点前后，光线开始聚集和扩散，点的影象变成模糊的，形成一个扩大的圆，这个圆就叫做弥散圆。在现实当中，观赏拍摄的影象是以某种方式(比如投影、放大成照片等等)来观察的，人的肉眼所感受到的
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2023-07-03 12:46:31
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靠近输入的神经元会比靠近输出的神经元的梯度成指数级衰减 靠近输出层的hidden layer 梯度大，参数更新快，所以很快就会收敛；而靠近输入层的hidden layer 梯度小，参数更新慢，几乎就和初始状态一样，随机分布。这种现象就是梯度弥散（vanishing gradient problem）。而在另一种情况中，前面layer的梯度通过训练变大，而后面layer的梯度指数级增大，这
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2023-09-16 11:51:02
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看到QQ群发文的邀请，顺便冒了个泡，曾经文艺的我，时光带走了仅剩的点墨。很久没有写，思绪渐渐枯竭，离开了键盘，唯有自己的名字写得还算熟练。是单调重复的工作，无聊的生活，让我放下了写作，NO,NO,肯定是提笔忘字的缘故，怎么可能把形色匆忙作为借口。2018年注定是多事的一年，毕竟是本命年的第二年。妈妈下楼不小心，摔了腿，挺严重。缺早早的出院，说没有大碍，在家里艰难地恢复。应该还好，在我生日的那天，打
原创
2018-06-25 21:43:07
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在热带的国度里，太阳晒得非常厉害。人们都给晒成棕色，像桃花心木一样；在最热的国度里，人们就给晒成了黑人。不过现在有一位住在寒带的学者偏偏要到这些热的国家里来。他以为自己可以在这些国家里面漫游一番，像在本国一样，不过不多久他就改变了看法。像一切有理智的人一样，他得待在家里，把百叶窗和门整天都关起来，这看起来好像整屋
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2008-03-10 08:26:24
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实时阴影技术总结实时渲染中的软阴影技术Shadow Map 原理和改进以上几个参考文章写的非常好. 我只是做了最第一篇的简单摘录. 作为我入门的学习.阴影的实现在光线追踪算法中, 实现阴影（shadow ray）更加符合直觉. 在光栅化算法中,基于ShadowMap的实现更加常见.阴影的"软硬"理想中的点光源会造成只有本影区的硬阴影（hard shadows） 但是现实中的光源毕竟本身有体积，会形
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2023-08-15 18:55:55
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没有由头，我也不知道我是怎么就盯上了自己的影子，一点也不像小偷经过打量才盯上行人的。或许是一个目光的瞬间，也许是脑海中的一段思绪，更有可能是思想真空的刹那，引起我对影子的重视，虽然我知道这样的解释只是一种安慰，但我却对此深信不疑。毕竟安慰能让人一时得到满足。
原创
2010-05-03 07:11:23
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影子系统安装步骤图解影子系统软件安装完成之后，需要重启电脑。重启后，如果是首次使用，会弹出设置界面，下面再来介绍下影子系统的设置方法。四、影子系统的三种模式首次安装重启电脑后，会进入影子系统模式设置界面，分为三种模式：分别是 正常模式，单一模式，完全模式。1、正常模式正常模式就是不启动影子系统，这种模式下影子系统会被禁用，和没安装过该软件的一样。这种模式主要适合需要安装新的软件、更新软件或需要存放
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2023-10-12 17:28:08
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之前发了两篇弥散阴影的教程，从新手版到进阶版，同学们应该都学会了，今天来最后一发教程，除了复习一下Photoshop 做弥散阴影的方法，学完弥散阴影就通关了。一起来跟上趋势。目录什么是弥散阴影?用Photoshop来设计的方法：使用矢量图形技术使用图层下拉阴影技术使用智能对象技术用Sketch来设计的方法用HTML/CSS来设计的方法HTML/CSS参考案例可供参考的创意UI设计什么是弥散阴影？具
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2023-06-30 16:07:07
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unity人物残影的实现在游戏过程中，会常实现人物瞬移，或者其他的移动的特效，这个时候，将其加上残影的效果，给人带来的视觉效果要更好点。下面来看残影的实现效果。 这里的残影的原理，是在人的后面记录之前的几帧的几个皮肤，后面给渲染成绿色的，然后展现在屏幕上就可以了。 其中还有种方法可以用shader来做，效果会更好些。先定义时间和加载协程在文件里面需要计算出捕捉的时间，我们调用的时候就可以用St
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2024-06-10 15:34:04
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不知道大家有没有注意，从去年开始突然流行一种萌萌哒的阴影设计技巧，先看下面几张图(反正我是去年才开始用这种技巧的，可能是我知道的太晚 (*^__^*))看完后注意到了共同点没有？没错，上面这些图都有个共同点就是点缀了整个界面的精致阴影~有的朋友会想直接用投影样式不是更简单么？那么碰到下图这样的您就要懵逼了(⊙０⊙)这就是本教程要分享给大家的最近大热的设计技巧：“弥散阴影”。相信大家早就见到过类似这
原理我们可以先考虑真实生活中阴影是如何产生的。当一个光源发射的一条光线遇到一个不透明物体时，这条光线就不可以再继续照亮其他物体(这里不考虑光线反射)。因此，这个物体就会向它旁边的物体投射阴影，那些阴影区域的产生是因为光线无法到达这些区域。 在实时渲染中，我们最常使用的是一种名为 Shadow Map 的技术。这种技术理解起来非常简它会首先把摄像机的位置放在与光源重合的位置上，那么场景中该光源的阴影
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2024-06-24 14:44:01
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# 如何实现Android影子效果
## 概述
在Android开发中，实现“影子”效果是一种常见的UI设计技巧，可以使界面看起来更加立体和美观。在本文中，我将教你如何实现Android影子效果。首先我会介绍整个过程的步骤，然后详细说明每一步需要做什么，包括需要使用的代码和代码的注释。
### 流程
下面是实现Android影子效果的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2024-03-18 06:57:50
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传送门 这篇题解拖得有点久了…… 这个「在经过的所有点上取最小点权」就很讨厌 暴力的话就直接枚举这个最小点权在哪里取到 于是…… 类似这个题，要求树上路径中权值最小/最大的点/边参与计算，可以考虑将点权/边权排序后维护一个集合，按顺序向集合中加点/边，这样后加的点/边权值一定是当前最大/最小的，方便 ...
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2021-07-27 06:30:00
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影子账户就是在windows中比较隐蔽的用户，一般在后渗透的权限维持阶段会用到，下面将介绍如何创建影子账户首先执行命令创建一个用户,net user admin$ abc123. /add。如图 注意，用户名admin$中的美元符，就代表你创建的是一个隐藏账户，在cmd窗口执行net user命令是不会显示的，但是在计算机管理-用户中可以看到。如图win键+r打开运行窗口，输入regedit回车，
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2024-05-27 22:53:42
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1. 什么是梯度弥散和梯度爆炸（发生原因）梯度弥散：由于导数的链式法则，连续多层小于1的梯度相乘会使梯度越来越小，最终导致某层梯度为0。梯度爆炸：由于导数的链式法则，连续多层大于1的梯度相乘会使梯度越来越大，最终导致梯度太大的问题。2. 梯度弥散和梯度爆炸会造成什么影响梯度弥散：会使得网络前几层的参数不再更新，最终导致模型的性能很差梯度爆炸：会使得某层的参数w过大，造成网络不稳定，...
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2021-06-18 16:07:15
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SAF 中缓存服务的实现概述本文是《Developing Application Frameworks in .NET》的读书笔记。SAF 是书中的一个范例框架，意为 Simple Application Framework(简单应用程序框架)，通过这篇文章，我主要想向大家说明 SAF 中缓存服务的实现方式。由于添加了大量注释，所以代码部分的讲述相对比较少。设计思想我们经常需要在应用程序中缓存一些
问题描述
先来看看问题描述。
当我们使用sigmoid funciton 作为激活函数时，随着神经网络hidden layer层数的增加，训练误差反而加大了，如上图所示。
下面以2层隐藏层神经网络为例，进行说明。
结点中的柱状图表示每个神经元参数的更新速率(梯度)大小，有图中可以看出，layer2整体速度都要大于layer1.
我们又取每层layer中参数向量的长度来粗略的估计该层的更新速
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2019-08-18 17:52:00
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1. 什么是梯度弥散和梯度爆炸（发生原因）梯度弥散：由于导数的链式法则，连续多层小于1的梯度相乘会使梯度越来越小，最终导致某层梯度为0。梯度爆炸：由于导数的链式法则，连续多层大于1的梯度相乘会使梯度越来越大，最终导致梯度太大的问题。
2. 梯度弥散和梯度爆炸会造成什么影响梯度弥散：会使得网络前几层的参数不再更新，最终导致模型的性能很差梯度爆炸：会使得某层的参数w过大，造成网络不稳定，极
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2022-02-23 16:49:58
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