sigmoid和relu的优缺点 数学中的sec、csc怎么读?(其余四个如果有标准读音的话也附上)?
数学中的sec、csc怎么读?(其余四个如果有标准读音的话也附上)?
Cot仍然是余切,余切,余切,[KuˈtændʒNT]。
在数学中,CSC是余切。
在直角三角形中,斜边与锐角对边的比率用CSC(角度)表示。
斜边大于对边。角的顶点与平面直角坐标系的原点重合,其起始边与正x轴重合。它叫CSCX。
它与正弦的比率表达式相反。余割的函数像是奇的、周期的。
倒数关系:
1,Tanα·cotα=1。
2、sinα·cscα=1。
3、cosα·secα=1。
属性:
1。在三角函数的定义中,CSCα=R/Y;
2。余割函数和正弦函数是互易的;
3。定义域:{x | x≠Kπ,K∈Z};
4。取值范围:{y | y≤-1或y≥1},即▏y▏≥1;
5。周期性:最小正周期为2π;
6。奇偶校验:奇数函数。
深度学习是什么意思?
深度学习是近年来随着信息社会、学习科学和课程改革的发展而出现的一种新的学习模式和形式。
目前,对深度学习的概念有很多答案,很多专家学者的解释是本质意义一致的表述略有不同。
李嘉厚教授认为,深度学习是建立在理解的基础上的。学习者可以批判性地学习新的想法和事实,将它们融入原有的认知结构,将许多想法联系起来,并将现有的知识转移到新的情境中,从而做出决策和解决问题。
郭华教授认为,深度学习是在教师指导下的一个有意义的学习过程,学生围绕挑战性的学习主题,全心投入,体验成功,获得发展。它具有批判性理解、有机整合、建设性反思和迁移应用的特点。
深度学习有几个特点。一是触动人心的学习。第二,体验式学习。三是深入认识和实践创新的研究。
为什么要使用relu激活函数?
增加了网络的非线性能力,以适应更多的非线性过程。在一定程度上,relu可以防止梯度的消失,但这并不是使用它的主要原因。主要原因是很容易找到导数。在一定程度上,这意味着右端不会接近饱和。当我们计算导数时,导数不会为零,所以梯度不会消失。但是左端问题仍然存在,如果我们掉进去梯度就会消失。所以有很多改进的relu。
神经网络relu怎么反向求导?
Relu是神经网络中的激活函数。
在神经网络从输入到输出的正向传播中,激活函数是不可避免的。因此,在反向传播调整过程中,还需要根据链导数规则调整relu的偏差或梯度。
在神经网络中,每两层神经元的权重根据梯度进行调整。梯度调整的幅度和方向取决于激活函数后前一层神经元的输入值a和激活函数前后一层神经元输出值的偏差。relu的逆导数是神经元输出的偏差(在进入激活函数之前)。relu的偏差请参考我的文章《BP反向传播算法的思考与直观理解——卷积小白的随机世界》
例如,当L1层的偏差为m时,则relu后的L层的偏差为m*Wij。如果此时,relu之前的l层的输出为Zi。如果Zi小于0。那么,L层神经元通过relu前的偏差为0;如果Zi大于0。那么,relu之前的L层的偏差是m*Wij。
sigmoid和relu的优缺点 relu函数的作用 leakyrelu激活函数
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