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0_3-激活函数的反向传播-ReLU、LeakyReLU、PReLU、ELU、SELU

依赖知识ReLU前向过程后向过程LeakyReLU前向过程后向过程PReLU前向过程后向过程ELU前向过程后向过程SELU前向过程后向过程本文介绍常见的激活函数的前向过程及反向传播过程依赖知识a) 熟悉全连接层、损失函数的反向传播b) 熟悉ReLU、LeakyReLU、PReLU、ELU、SELUReLU​...

0_1-全连接层、损失函数的反向传播

依赖知识约定说明误差反向结论常用损失函数均方差损失交叉熵损失依赖知识a) 了解神经网络的基础知识b) 熟悉导数的链式法则及常见函数的导数c) 熟悉常见的优化方法,梯度下降,随机梯度下降等d) 熟悉矩阵和向量的乘加运算约定说明a) 对于一个nnn层神经网络,第iii层表示为li, 1≤i≤nli, 1

#numpy#dnn#神经网络
Hammersley-Clifford定理证明

Proof of Hammersley-Clifford TheoremProof of Hammersley-Clifford Theorem依赖知识定义1定义2证明过程反向证明(吉布斯分布=>MRF)正向证明(MRF=>吉布斯分布)证明第一点证明第二点疑问点​最近看语义分割论文DeepLab,有使用全连接CRF恢...

#机器学习
pytorch 实现Grad-CAM和Grad-CAM++

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到底了