Inkscape提供将绘制保存为JavaFX的支持

最新推荐文章于 2025-02-23 17:13:07 发布
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分类专栏： JavaFX 文章标签： javafx 工具
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Inkscape 是一个基于标准的SVG文件格式的开源矢量图编辑器，在最新的0.47版本里添加了将绘制保存为JavaFX的支持。
它将所有的绘制保存在一个继承自CustomNode的JavaFX源文件里，目前只支持保存JavaFX源文件（.fx），不支持FXZ，不支持动画。（可能以后也不会支持动画，毕竟不是专注JavaFX的设计工具 ）

简单谈谈神经网络中的梯度消失、爆炸原因及解决办法
Marcus-Bao的个人主页
05-09 744
为什么要使用梯度更新规则？ 我们先来简单说一下梯度小时的根源–深度神经网络和反向传播。目前深度学习方法中，深度神经网络的发展造就了我们可以构建更深层的网络完成更复杂的任务，深层网络比如深度卷积网络，LSTM等等，而且最终结果表明，在处理复杂任务上，深度网络比浅层的网络具有更好的效果。但是，目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。 这样做是有一定原因的，首先，深层网络由许多非线性层堆叠而来,每一层非线性层都可以视为是一个非线性
神经网络梯度消失和梯度爆炸及解决办法
热门推荐
Microstrong
04-21 2万+
关注微信公众号【Microstrong】,我现在研究方向是机器学习、深度学习，分享我在学习过程中的读书笔记！一起来学习，一起来交流，一起来进步吧！本文同步更新在我的微信公众号中，公众号文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/6xHC5woJND14bozsBNaaXQ目录：（1）    神经网络梯度消失与梯度爆炸（2）    几种激活函数的比较推荐阅读：《神经网络激活函数的...
梯度消失问题与如何选择激活函数
aliceyangxi1987的博客
07-17 5659
本文结构： 什么是梯度消失？ 梯度消失有什么影响？ 是什么原因？ 解决方案有哪些？ 如何选择激活函数？ 1. 什么是梯度消失？ 梯度消失，常常发生在用基于梯度的方法训练神经网络的过程中。 当我们在做反向传播，计算损失函数对权重的梯度时，随着越向后传播，梯度变得越来越小，这就意味着在网络的前面一些层的神经元，会比后面的训练的要慢很多，甚至不会变化。 2. 有什么...
DNN中的梯度消失/爆炸原因
weixin_30642029的博客
07-24 314
梯度消失/梯度爆炸是深度学习中老生常谈的话题，这篇博客主要是对DNN中的梯度消失/梯度爆炸原因进行公式层面上的直观理解。 如上图所示，假设有2个隐层，前向传播公式： \(f_1 = \sigma(w_1x+b_1)，z_1 = w_1x+b_1\) \(f_2 = \sigma(w_2f_1+b_2)，z_2 = w_2f_1+b_2\) \(f_3 = \sigma(w_3f_2+b...
如何理解“梯度消失”和“梯度爆炸”？（附代码解释）
最新发布
qq_43069203的博客
02-23 429
**梯度消失** 通常发生在反向传播过程中，梯度逐层变得非常小，尤其是在使用某些激活函数（如 Sigmoid 或 Tanh）时。当梯度趋近于零时，网络的早期层几乎不更新，导致网络训练缓慢或停滞。 **梯度爆炸** 是在反向传播过程中，梯度值逐层增大，导致更新过大，可能导致模型参数不稳定甚至数值溢出。
深度神经网络中的梯度消失与爆炸
lyp
11-01 441
在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则。计算权值更新信息的时候需要计算前层偏导信息，因此如果激活函数选择不合适，比如使用sigmoid，梯度消失就会很明显了，原因看下图，左图是sigmoid的损失函数图，右边是其导数的图像，如果使用sigmoid作为损失函数，我们知道Sig.
激活函数与梯度消失
rexyang97的博客
08-04 2113
在我们搭建神经网络时，通常的做法是每一层后面都需要添加一个激活函数。它的作用是将一个线性的模型转化为非线性模型。因为现实生活中很多场景需要解决的都是非线性问题。而线性模型是有局限性的。比如一层线性神经网络就无法解决异或问题。 Sigmod sigmod：1/(1+e^-x) 是最经典的激活函数，一层的神经网络加上sigmod其实就是最传统逻辑回归的做法。 它能够把任何数映射到[0,1]之间，十分直观。你可以把它想象成一个神经元的放电率，在中间斜率比较大的地方是神经元的敏感区，在两边斜
深度学习中循环神经网络梯度消失问题及其解决方案的技术探讨与应用
02-11
内容概要：本文深入探讨了循环神经网络(RNN)中存在的梯度消失问题及其解决方案。文中详细阐述了几种有效应对措施，主要包括采用门控机制（如LSTM和GRU）、梯度裁剪、适当的权重初始化方式、选用合理的激活函数、进行...
深度学习（三）————过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶
01-20
梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络（DNN）中遇到的另外两个问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度值变得极小，导致深层神经元的权重更新缓慢，影响训练效果。这通常发生在使用sigmoid或tanh等饱和型激活函数时...
深度学习d3：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶
01-20
梯度消失（Gradient Vanishing）和梯度爆炸（Gradient Exploding）是深度神经网络中常见的问题。梯度消失指的是在网络深层，梯度值变得极小，导致权重更新几乎停止，阻碍了网络的学习。这通常发生在sigmoid或tanh...
【机器学习300问】65、为什么Sigmoid和Tanh激活函数会导致梯度消失？
qq_39780701的博客
04-10 1423
什么是梯度消失现象？为什么Sigmoid和Tanh激活函数会导致梯度消失？
深度学习中的梯度消失与梯度爆炸及解决方案
bitcarmanlee的博客
02-23 4496
1.梯度消失与梯度爆炸 反向传播算法在神经网络中非常常见，可以说是整个深度学习的基石。在反向传播中，经常会出现梯度消失与梯度爆炸的问题。梯度消失产生的原因一般有两种情况：一是结构较深的网络，二是采用了不太合适的激活函数。而梯度爆炸一般也有两种情况：一是结构较深的网络，二是初始化权重不合适，权重值太大。 从网上找了一张深度网络示例图，简单说明一下梯度消失或者爆炸的问题。 其中σ′(z4)\sigma'(z_4)σ′(z4​)表示激活层的导数，w4w_4w4​是该层的权重。σ′(z4)w4\sigma'(z_
浅谈神经网络反向传播的梯度丢失问题
博观而约取，深研而广求
08-24 627
在神经网络的训练过程中，由于神经网络初始参数的随机初始化一般是正态分布函数的初始化，因此往往初始化权值小于1，导致了如果随着网络深度的提升，如果使用sigmoid函数，则累积的结果是梯度值的指数级减小，从而导致梯度趋近于0，使其难以有效地被训练。后续会对当前针对网络层数加深，解决梯度丢失问题的多种方法进行归纳。参考资料： 深度神经网络中的梯度丢失和梯度爆炸
神经网络中的梯度消失
weixin_30878501的博客
08-15 271
只要神经元足够，神经网络可以以任意精度逼近任意函数。为了拟合非线性函数，需要向神经网络中引入非线性变换，比如使用\(sigmoid\)激活函数： \[ sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} \] \(sigmoid(x)\)可简写为\(\sigma(x)\)，该函数可以将实数压缩到开区间\((0,1)\)。其导数为： \[ \sigma'(x)=\frac{e^{-x}}{(...
神经网络梯度消失的问题
林宋的搬砖流水账
05-09 812
因为梯度反传的时候，各项是累积的形式，对于sigmoid函数，该导数在σ′(0)=1/4σ′(0)=1/4σ′(0)=1/4时达到最高。现在，如果我们使用标准方法来初始化网络中的权重，那么会使用一个均值为0标准差为1的高斯分布。因此所有的权重通常会满足|ωj|<1。有了这些信息，我们发现会有ωjσ′(zj)&lt;1/4ωjσ′(zj)&lt;1/4ωjσ′(zj)<...
神经网络的梯度消失和梯度爆炸问题（一）：反向传播——公式推导+示例说明
ypfzhao
10-23 8934
本文主要为大家解释一下神经网络的反向传播，为神经网络的梯度消失和梯度爆炸问题做一个铺垫。 目录   一、Sigmoid函数 二、反向传播 2.1前向传播 2.2误差计算 2.3反向传播 2.4权重更新 2.5误差再次计算 2.6权重更新的标量计算方法 三、总结 一、Sigmoid函数 本文后面所用的神经网络激活函数全部将会是sigmoid函数，它可以将变量映射到0，1之间...
神经网络中怎么解决梯度消失问题
daotian
07-14 8911
在深度网络中，网络参数的学习是通过反向传播的链式求导法则来求 Loss 对某个参数 的偏导数，然后进行参数更新的。因此造成梯度消失的原因主要有两个：1.当网络层 数很深，而当前的参数所在层又靠近网络的输入时，求导链就会非常长；2.如果其中的某些中间结果的值很小，并经过链式的累成作用，最终求得的梯度值就会接近于零，而导致参数得不到更新。 可通过以下方法解决梯度消失的问题： 1. 选用合适的激活函数。比如 ReLU 或者 Leaky ReLU。因为像 Sigmoid 和 Tanh 这样的激活函数，会.
梯度消失与梯度爆炸产生、原理和解决方案
caip12999203000的博客
10-31 1万+
本文章总结了梯度消失与梯度爆炸产生、原理和解决方案。
详解resnet解决梯度消失问题
qq_32172681的博客
08-31 9852
1、ResNet 起源 ResNet 的出发点是，在一个浅层的网络模型上进行改造，将新的模型与原来的浅层模型相比较，改造后的模型至少不应该比原来的模型表现要差，极端情况下，新加层的结果为 0，这样它就等同于原来的模型了。 2、瓶颈结构 对于每个残差函数 f，使用3个层叠层，分别为1×1、3×3和1×1卷积，其中1×1层负责减小/增加尺寸，3×3层为瓶颈层。 假设现在有一个由3个卷积层...
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