導(dǎo)數(shù)SEARCH AGGREGATION
...合對webgl、計算機(jī)圖形學(xué)、前端可視化感興趣的讀者。 偏導(dǎo)數(shù)函數(shù)（HLSL中的ddx和ddy，GLSL中的dFdx和dFdy）是片元著色器中的一個用于計算任何變量基于屏幕空間坐標(biāo)的變化率的指令（函數(shù)）。在WebGL中，使用的是dFdx和dFdy，還有另...
...、ReLU 及其變體）。下面是 26 個激活函數(shù)的圖示及其一階導(dǎo)數(shù)，圖的右側(cè)是一些與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的屬性。1. Step激活函數(shù) Step 更傾向于理論而不是實(shí)際，它模仿了生物神經(jīng)元要么全有要么全無的屬性。它無法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因...
...直方向的邊緣，可以通過水平方向像素亮度的一階微分（導(dǎo)數(shù)）來增強(qiáng)亮度變化。所以邊緣檢測可以通過計算圖像水平和垂直兩個方向的亮度變化梯度，從而得到亮度變化的幅度和方向。 設(shè)Ix和Iy分別是兩個方向的亮度梯度向量...
...率較高的activation function。它是便于求導(dǎo)的平滑函數(shù)，其導(dǎo)數(shù)為，這是優(yōu)點(diǎn)。然而，Sigmoid有三大缺點(diǎn)：容易出現(xiàn)gradient vanishing函數(shù)輸出并不是zero-centered冪運(yùn)算相對來講比較耗時Gradient Vanishing優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是Back Propagation，...
...lt;p> 本文關(guān)鍵闡述了在pytorch中獲得計算圖和自行求導(dǎo)數(shù)，文章內(nèi)容緊扣主題進(jìn)行詳盡的基本介紹，具有很強(qiáng)的實(shí)用價值，需用的同學(xué)可以參考下 序言：
...基本的矩陣運(yùn)算和求導(dǎo)運(yùn)算的相關(guān)知識，類似梯度，方向?qū)?shù)、Hessian Matrix這些東西不懂也沒關(guān)系，我會用盡可能通俗的語言說明運(yùn)算中的意義。那么從最簡單的開始。梯度下降算法梯度是個啥?我想最開始接觸梯度的各位是在方...
...用的threshold函數(shù)，不過threshold函數(shù)零點(diǎn)不可導(dǎo)，其他部分導(dǎo)數(shù)又全是0，無法通過Backpropagation(BP)訓(xùn)練，故這里不做介紹。Sigmoid函數(shù)可以看作threshold函數(shù)的soft版本，它從0平滑的過渡到1。在之后又發(fā)展出多種S形的激活函數(shù)，先上...
計算梯度 計算x^2的梯度 import numpy import theano import theano.tensor as T from theano import pp x = T.dscalar(x) y = x ** 2 gy = T.grad(y, x) pp(gy) f = theano.function([x], gy) pp(f.maker.fgraph.outputs[0])...
...以傳播到網(wǎng)絡(luò)的其余內(nèi)容，并獲得網(wǎng)絡(luò)的最終輸出。誤差導(dǎo)數(shù)其他導(dǎo)數(shù)反向傳播一旦得出相對于某節(jié)點(diǎn)的總輸入的誤差導(dǎo)數(shù)，我們便可以得出相對于進(jìn)入該節(jié)點(diǎn)的權(quán)重的誤差導(dǎo)數(shù)。接下來，只需重復(fù)前面的 3 個公式，直到計算出...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
