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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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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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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【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&
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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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:\[\
激活函数的绘制
原创
2022-07-17 01:29:59
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导数是微积分中的一个重要的概念，又称为导函数值。在数学中，我们经常会利用导数来求切线、极值、拐点、渐近线等。在解决数学问题中，经常需要用到导数。MATLAB中提供了diff函数进行求导。本文对于MATLAB的求导操作进行简单介绍。1、求导的定义求导是数学计算中的一个计算方法，它的定义就是，当自变量的增量趋于零时，因变量的增量与自变量的增量之商的极限。在一个函数存在导数时，称这个函数可导或者可微分。
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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MATlAB命令功能fplot(fun,lims)绘制符号函数fun在区间lims=[xmin,xmax]间的图像plot(x,y,s)绘制由向量x和向量y给定的离散数据连接起来的图像, s用来定义函数曲线的颜色和线型ezplot(fun,lims)绘制符号函数图像的简易方法,变量的变化范围lim可以省略, 表示-2pi<x<2pi, 如Fun为二元函数f(x,y),则绘制隐函f(x,
目录（1）matlab中的取整函数（2)matlab中的取余函数1.取模（mod）与取余（rem）的不同：2.两个异号整数取模取值规律（1）matlab中的取整函数Matlab取整函数有: fix, floor, ceil, round.具体应用方法如下： matlab取整函数
函数名解释举例fix朝零方向取整fix(-1.3)=-1;fix(1.9)=1floor顾名思
（4）Leaky ReLUReLU是将所有的负值设置为0，造成神经元节点死亡的情况。相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。优点：（1）神经元不会出现死亡的情况。（2）对于所有的输入，不管是大于等于0还是小于0，神经元不会饱和（3）由于Leaky ReLU线性、非饱和的形式，在SGD中能够快速收敛。（4）计算速度要快很多。Leaky ReLU函数只有线性关系，不需要指数计算，不管
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2024-03-18 17:44:02
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前言论文地址： https://arxiv.org/pdf/1505.00853.pdf.论文贡献：这篇论文并没有提出什么新的激活函数，而是对现有的非常火的几个非饱和激活函数作了一个系统性的介绍以及对他们的性能进行了对比。最后发现，在较小的数据集中（大数据集未必），Leaky ReLU及其变体(PReLU、RReLU)的性能都要优于ReLU激活函数；而RReLU由于具有良好的训练随机性，可以很好的
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2024-04-25 14:05:54
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其实一直在做论文阅读心得方面的工作，只是一直没有分享出来，这篇文章可以说是这个前沿论文解读系列的第一篇文章，希望能坚持下来。简介论文提出了动态线性修正单元（Dynamic Relu，下文简称 DY-ReLU），它能够依据输入动态调整对应分段函数，与 ReLU 及其静态变种相比，仅仅需要增加一些可以忽略不计的参数就可以带来大幅的性能提升，它可以无缝嵌入已有的主流模型中，在轻量级模型（如 Mobile
正则表达式正则表达式为高级的文本模式匹配，抽取，与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础。正则表达式是一些由字符和特殊符号组成的字符串，它们描述了模式的重复或者表述多个字符。转义符\在正则表达式中，有很多有特殊意义的是元字符，比如\n和\s等，如果要在正则中匹配正常的"\n"而不是"换行符"就需要对""进行转义，变成’\’。在python中，无论是正则表达式，还是待匹配的内容，都是以字符串的形式出
7.1 分类问题本节内容：什么是分类之前的章节介绍的都是回归问题，接下来是分类问题。所谓的分类问题是指输出变量为有限个离散值，比如正确或错误、0或1、是或否等等。我们将首先从二元分类问题开始讨论，可将分类总结成 y ∈ { 0 , 1 }，，其中 0 表示负向类，1 表示正向类。Logistic回归与线性回归有一个主要的区别，在线性回归中，ℎ()的值可以小于0，也可以大于1；而在Logistic回
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2024-09-13 19:33:51
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最近在阅读 Airbnb 的论文 Applying Deep Learning to Airbnb Search。阅读的过程中，我发现作者在谈及特征归一化的必要性时，有如下表述：Feeding values that are outside the usual range of features can cause large gradients to back propagate. T
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2024-08-01 21:01:57
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#***文章大纲***#
1. Sigmoid 和梯度消失(Vanishing Gradients)
1.1 梯度消失是如何发生的？
1.2 饱和神经元(Saturated Neurons)
2. ReLU 和神经元“死亡”(dying ReLU problem)
2.1 ReLU可以解决梯度消失问题
2.2 单侧饱和
2.3 神经元“死亡”(dying
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2024-04-14 06:49:24
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