“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度。 Sigmoid函数需要一个实值输入压
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2024-05-06 11:48:51
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今天讲的是单元格内替换相关的函数。LEN / LENBhttps://support.microsoft.com/zh-cn/office/len%e3%80%81lenb-%e5%87%bd%e6%95%b0-29236f94-cedc-429d-affd-b5e33d2c67cb?ui=zh-cn&rs=zh-cn&ad=cn语法：LEN(text) / LENB(text)这
线性整流函数 / 线性修正单元 (Rectified Linear Unit，ReLU) 是一种人工神经网络中常用的激活函数 (activation function)，通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。常用的线性整流函数有斜坡函数 、带泄漏整流函数 (Leaky ReLU)，其中 In the context of artificial neural networks,
从github上转来，实在是厉害的想法，什么时候自己也能写出这种精妙的代码就好了代码如下：我做了些改进，因为实在tensorflow中使用，就将原来的abs()函数替换成了tf.abs()import tensorflow as tf
def LeakyRelu(x, leak=0.2, name="LeakyRelu"):
with tf.variable_scope(name):
f1= 0.
内存泄漏指的是那些应该被回收的内存没有及时得到回收的现象。 内存泄漏的治理的目的就是要让这些应该被回收的对象被回收。 产生的根本原因往往是应该被回收的对象被某个静态对象或者长时间存在的对象(如线程)持有。 记录一下项目治理的内存泄漏问题。使用leakcannary21、引入依赖 在leakcannary2中使用了定义一个contentProvider，而contentProvider的初始化是在A
本篇文章是基于研究报告的复现作品，旨在记录个人的学习过程和复现过程中的一些思路。感谢民生证券研究员前辈的宝贵思路。一、凯利公式1.凯利公式源起Kelly公式的发明者是美国着名物理学家J.L.Kelly，他在1956年的论文《A New Intepretation of Imformation Rate》最早提出来Kelly公式，并认为是在赌博中可以运用的资金管理公式，追求最大收益的同时把破产风险降
TL;DR: The premise for Leaky ReLU is that ReLU has a problem of being bounded on only one side and that any negative number has an output of 0, ‘killing’ the neuron. Leaky ReLU theoretically should pe
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2024-06-15 10:18:58
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给定卷积神经网络输入，卷积核大小，padding，步长，求输出的shape？
各个激活函数的优缺点Sigmod优点输出值0-1（很重大的优点）其余的和其他众多激活函数比起来，感觉没有什么优点，方便入门理解缺点容易梯度消失x的可变值区域太小，极其容易陷入级值的状况（-0.9~0.9）指数exp计算复杂Tanh优点和sigmod比起来，是零均值化处理。（零均值化可以加快模型的收敛）缺点和sig
目录Numpy、Pandas模块包简介数据操作分析实例操作：环境准备写代码实操部分总结体会Python语言自然不用多说了，专门做数据分析和数据挖掘、数据解刨的语言，模块很多使用方便。Numpy、Pandas模块包简介NumpyNumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库，提供多维数组对象、各种派生对象（例如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数
1 背景在一般的世界中，运动有两类形式：一类是连续轨道运动；另一类则是不连续轨道运动，也就是常说的带跳的过程。在概率论中，研究的最多的有两个基本模型。一个是大家熟悉的布朗运动，它是典型的连续过程，只是说在随机因素的干扰下，它的轨道看起来并不光滑，而是有些杂乱无章的，但它的轨道毕竟还是连续的。基于布朗运动，概率学家发展了一套完善的理论，我们叫它随机分析。另一个过程叫做泊松过程。布朗运动：被分子撞击的
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2024-10-04 09:20:38
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ReLU：正的值会通过ReLU，所有的负值都设置为零。优点：ReLU的训练速度比Tanh快得多，因为它在1的时候没有饱和。LReLU :设置了一个参数，它用一个较低的斜率替换了域中的零部分。优势：为什么使用LReLU ：恒定的零梯度也会导致缓慢的学习，此外，其中一些神经元甚至可能不被激活。根据作者的观点，这种零稀疏性的牺牲比完全失活(ReLU)的结果更糟。但事实上，当使用PReLU而不是ReLU时
网上对Relu激活函数都是一顿夸，最多的就是说，在深层网络中，能缓解梯度消失的情况，并且由于梯度求解非常容易等优点，被广泛使用。但是，神经网络的激活函数必须是非线性的，否则，无论怎么加深网络，也仅仅只是线性函数的组合而已，仍然是线性，这样根本提升不了网络的表达能力。大部分资料对于Relu函数的非线性解释都是一句话，分段函数就是非线性。what？这还用你说？好了，这里做一个比较详细的解释。一、图像分
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2024-03-24 10:45:42
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通过一周左右的研究，对规则引擎有了一定的了解。现在写点东西跟大家一起交流，本文主要针对RETE算法进行描述。我的文笔不太好，如果有什么没讲明白的或是说错的地方，请给我留言。首先申明，我的帖子借鉴了网上很流行的一篇帖子，好像是来自CSDN；还有一点，我不想做太多的名词解释，因为我也不是个研究很深的人，定义的不好怕被笑话。好现在我们开始。首先介绍一些网上对于规则引擎比较好的帖子。1、 来自
目录一、梯度消失/爆炸问题1.1、Xavier（ Glorot）初始化（使用逻辑激活函数）：1.2、He 初始化(ReLU 激活函数及其变体，包括简称 ELU 激活）:1.3、非饱和激活函数leaky ReLUELUSELU1.4、批量标准化使用 TensorFlow 实现批量标准化1.5、梯度裁剪二、复用预训练层2.1、复用 TensorFlow 模型只有复用的模型文件时：可以访问原始图形的Py
一、简介目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几
刷题各种激活函数特点 参考：激活函数
常用的激活函数：sigmoid；tanh；relu；以及一些relu的改进 Leaky ReLU函数（PReLU）；ELU (Exponential Linear Units) 函数。具体各个激活函数的优缺点，可以参考上面的博客。梯度消失和梯度爆炸 参考：梯度消失和梯度爆炸
如果激活函数求导后与权重相乘的积大于1，那么层数增多的时候，最终的求出的梯度更新信息
作者丨ChaucerG选择一个好的激活函数可以对提高网络性能产生重要的影响。Handcrafted Activation是神经网络模型中最常见的选择。尽管ReLU有一些严重的缺点，但由于其简单性，ReLU成为深度学习中最常见的选择。本文在已知激活函数Leaky ReLU近似的基础上，提出了一种新的激活函数，称之为Smooth Maximum Unit(SMU)。用SMU替换ReLU，Shuffle
1.为什么引入非线性激励函数？如果不适用激励函数，那么在这种情况下每一层的输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（perceptron）了正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了，不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数，最早的想法是用sigmoid函
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2024-04-19 13:13:36
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介绍Lerp 插值函数（Lerp）是 Unity 中的一个常用函数，用于在两个数值之间进行线性插值。它的作用是在两个值之间进行插值，返回一个介于这两个值之间的数值。Lerp 函数的全称是 Linear Interpolation，也就是线性插值。在游戏开发中，Lerp 函数常用于实现平滑的移动、旋转和缩放等效果，可以让物体的运动更加真实和平滑。方法Lerp 函数的定义如下：public stati
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2024-07-20 23:50:47
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yyleng 只要扫描程序匹配标记时，标记的文本就存储在以空字符终止的字符串yytext中，而且它的长度存储在yyleng中，yyleng中的长度与由strlen(yytext)返回的值是相同的。 yyless() 从与规则相关的代码中调用yyless(n)，这条规则推回除标记开头的几个字符以外的所有字符。当决定标记之间边界的规则不方便表示为正则表达式时，它是很有用的 例： \"[^
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2024-03-21 11:06:14
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