深度学习公式推导

最新推荐文章于 2024-09-25 17:41:22 发布
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分类专栏： 深度学习
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解析深度学习优化算法（包含一定公式推导）
码农ZZK的博客
10-12 1226
前言 在深度学习任务中，我们通常会定义一个损失函数，其表征的是预测值与实际值的差距，然后通过一定的优化算法来减少损失函数计算出来的损失值 在这个优化环节上，算法起到了至关重要的作用，我们需要通过算法来快速降低我们的训练误差，同时还要防止过拟合现象的出现 在深度学习中挑战 在深度学习中，优化各个参数其实就是对损失函数求最小值。 而我们在一个二次函数中，很明显就能知道哪个是最小值 但是深度学习中，特征...
【深度学习】动手学深度学习(PyTorch版)李沐 2.4.3 梯度【公式推导】
zhangjiuding的博客
01-10 1603
【深度学习】动手学深度学习(PyTorch版)李沐 2.4.3 梯度【公式推导】 初看公式时没看懂，所以自己推了一遍加深印象，以上内容为推导过程，有问题欢迎讨论
深度学习-一个简单的深度学习推导
weixin_43360707的博客
09-23 373
本章主要推导一个简单的两层神经网络。其中公式入口【入口。
深度学习优化算法之动量法[公式推导]（MXNet）
深度学习领域优质创作者，优快云博客专家
09-25 1804
熟悉指数加权移动平均的推导
深度学习与机器学习算法推导汇总
weizhifei1234的博客
03-30 359
里面涉及到春秋招绝大多数面试的手推公式 同时分享一个好的链接：https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese 百度云盘链接:链接：https://pan.baidu.com/s/1BS3RvIBpZRDjT_iTVGRvwg 提取码：h1j6 分享东西大多数来自于他人博客，仅用于自我学习，不用于商业用途，同时在文中涉及...
5.0 深度学习之公式详细推导Softmax和Overfitting
碧落的博客
12-10 2591
softmax这个结果就可以描述为每个类的概率 故，不会造成学习慢！ Overfitting 例如我们利用1000个数据作为训练，表现出的情况： Cost表现看起来还不错，Test的变化如下： 上诉表示：过拟合能够把训练集上的都对，但是测试集上就哭了！ 当然了还有其他的方式来客服Overfitting
深度学习公式推导（1）：神经元的数学公式
qq_24318827的博客
08-15 946
在上节中我们说了神经元是如何接受信号，并且发射点火从而影响其他神经元的，下面先来复习一下整个过程。如上图所示，神经元点火的过程。(i) 神经元接受来自其他多个神经元的信号，这些信号会作为该神经元的输入。(ii) 如果信号量之和达到了神经元点火的阈值，神经元就会触发点火。也即是说神经元的输出有两种情况，点火或者不点火，我们用数字信号 0表示不点火， 1 表示点火。如上图所示，y 代表神经元的输出0（无输出信号），1（有输出信号）。同样，作为神经元的输入，也存在有信号输入（1）和无信号输入（0），我们用x1、x
机器学习（公式推导与代码实现）鲁伟-川北医学院.zip
11-17
神经网络是深度学习的基础，本章将涉及神经元模型、前馈神经网络的构建，以及反向传播算法在训练过程中的应用。还会讨论激活函数（如Sigmoid、ReLU）的作用，以及神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用。 ...
【AI】深度学习的数学--核心公式
最新发布
Greyplayground
09-25 1407
f(x+Δx,y+Δy)≃f(x,y)+∂f(x,y)∂xΔx+∂f(x,y)∂yΔy f(x+\Delta x,y+\Delta y) \simeq f(x,y)+\frac{\partial f(x,y)}{\partial x}\Delta x+\frac{\partial f(x,y)}{\partial y}\Delta y f(x+Δx,y+Δy)≃f(x,y)+∂x∂f(x,y)​Δx+∂y∂f(x,y)​ΔyΔz=f(x+Δx,y+Δy)−f(x,y)≃∂f(x,y)∂xΔx+∂f(x,y)
吴恩达深度学习笔记_公式推导.zip
06-03
《吴恩达深度学习笔记_公式推导》是针对吴恩达教授的深度学习课程的一份详尽学习资料，旨在帮助学习者深入理解和掌握深度学习的核心概念与算法。吴恩达，作为全球知名的AI专家，他的课程以其清晰易懂、实践性强而受...
干货 | 《深度学习》手推公式笔记开源PDF下载！
qq_40558336的博客
04-28 748
为大家找到的王博（Kings）的《深度学习》手推公式笔记，需要的伙伴可以在公众号“飞马会”菜单栏回复数字“91”查看获取方式。 深度学习手推笔记部分内容展示 需要的伙伴可以在公众号“飞马会”后台回复数字"91"查看获取获取资料方式啦~ 资料领取方式 关注公众账号【飞马会】 后台回复数字【91】 即可查看下载方式 ...
985博士《深度学习》手推公式笔记开源PDF下载！
weixin_36896856的博客
06-02 377
前几天为大家找到的王博（Kings）的笔记【机器学习手推笔记】，大家都非常喜欢，近几天发现王博的Github又更新了深度学习版本笔记GitHub地址（点击原文阅读可直达GitHub）：h...
深度学习一些公式
vivi_cin的博客
05-05 660
梯度下降法
深度学习知识点总结：深度学习常用公式总结
AI-Mei的博客
04-14 4270
深度学习知识点总结 专栏链接:深度学习知识点总结_Mr.小梅的博客-优快云博客本专栏主要总结深度学习中的知识点，从各大数据集比赛开始，介绍历年冠军算法；同时总结深度学习中重要的知识点，包括损失函数、优化器、各种经典算法、各种算法的优化策略Bag of Freebies (BoF)等。 本章介绍深度学习中的常用公式 目录 2.1 常用公式 2.1.1 卷积计算方式 2.1.2 常用导数计算公式 2.1.3 常用公式 2.1 常用公式 2.1.1 卷积计算方式 bs:bat...
深度学习原理部分数学公式
一朵花开的时间
03-16 1113
01.01 线性分类k-近邻超参数 d 1 (l 1 ,l 2 )=∑ i |l p 1 −l p 2 | d_{1} (l_{1} , l_{2}) = \sum_{i} |l_{1}^{p} - l_{2}^{p}| d 2 (l 1 ,l 2 )=∑ i |l p 1 −l p 2 | − − − − − − − − −  √  d_{2}(l_{1}, l_{2}) =\sqrt{ \
机器学习——手推多层感知机公式
MaloFleur
04-22 853
说是多层，其实只推了两层，重点在于方框的步骤，这是运用链式法则的关键
深度学习笔记——理论与推导之DNN（三）
Dream come ture~
08-10 1280
DNN 目录 激励函数（ReLU以及ReLU的变形，梯度消失问题） 成本函数 数据处理 优化 一般化 激励函数： Rectified Linear Unit(ReLU) 选择Relu的原因： 计算速度快 生物原因 类似于具有不同偏差的无限个sigmoid 可以解决梯度消失问题 sigmoid的问题（梯度消失问题）： sigmoid function的微分函数是蓝色
深度学习模型量化学习笔记
性感的小君君
10-26 1806
深度学习模型量化
深度学习花书-2.10 PCA数学推导
孤独腹地的博客
10-11 480
2.10 PCA 本节主要记录花书2.10 PCA实例 中下图两个式子的推导过渡，PCA的推导全过程之后再补充 个人认为，从2.72往2.71推导更容易一些，然后我们再逆向考虑就行了 先介绍一下Frobenius范数，定义公式如下，即矩阵每个元素的平方和开根 ∥A∥F≡∑i=1m∑j=1n∣aij∣2 \|\mathbf{A}\|_{F} \equiv \sqrt{\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n}\left|a_{i j}\right|^{2}} ∥A∥F​≡i=1∑m​j=1∑
深度学习课程笔记：吴恩达讲解公式详细推导
文件标题“吴恩达深度学习笔记_公式推导.zip”明确指出文件的内容是关于吴恩达深度学习课程的公式推导笔记。这暗示了文件是高度专业的、针对深度学习进阶学习者的辅助材料。 文件的描述部分提到了该笔记与网易云的...
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