tensorflow怎么求导数
发布网友
发布时间：2022-04-25 07:41
我来回答
共2个回答
热心网友
时间：2023-11-07 08:41
f(x) = 1/((1-x)^2), 在x=0进行泰勒展开?
f(0) = 1,
f'(x) = 2/((1-x)^3), so f'(0) = 2,
f''(x) = 2*3/((1-x)^4), so f''(0) = 6,
f(x)的n阶导数= (n+1)!/((1-x)^(n+2)), so f(x)的n阶导数在0点取值 = (n+1)!,
f(x) = Sigma[(n+1)! *(x^n)],
热心网友
时间：2023-11-07 08:41
u就发信息刚好v看
谷歌技术岗位面试题:人工智能与数据科学考核涉及哪些内容?
对于技术岗位的面试，谷歌采用严谨的标准流程，包括电话视频初步筛选，再到现场深度面试。想了解更多，大规模机器学习系统</——TensorFlow是必不可少的技术工具，而AI工具和硬件的选择同样关键。面试技巧</中，面试官可能会抛出这样的挑战：计算1/x的导数，绘制log(x 10)的曲线，以及设计一份有效的客户...
match函数的用法
仅需3步!不写公式自动完成Excel vlookup表格匹配!Excel在线免，vlookup工具,点击16步自动完成表格匹配,无需手写公式,免费使用!
dyd是什么意思
1.计算机术语解释：在计算机科学领域中，dyd可能是指微分求解或偏微分的结果表示方式，具体出现在机器学习或者编程环境下变量的符号化求解中。它代表着求解函数导数的步骤或结果。在一些特定的编程语言或框架中，如PyTorch或TensorFlow，也可能出现dyd的写法来描述数学操作或者微分梯度等信息。比如它也可能指的...
Stochastic Gradient Descent
1. **导入基本库和定义函数**：初始化环境，定义sigmoid函数及其导数等。2. **使用MNIST数据集**：以MNIST数据集为例，进行神经网络模型的构建。3. **神经网络结构概述**：展示神经网络的基本架构，包括矩阵运算。4. **目标函数**：明确损失函数和目标，通常为最小化损失函数。5. **求导运算**...
一文详解Softmax函数
在深度学习中，Softmax常与交叉熵损失函数一起使用，如TensorFlow提供的统一接口[公式]。推荐使用这种方式，因为它包含了Softmax的计算且处理了数值稳定性。实际上，Softmax求导并不复杂，关键在于理解对每个输出节点的单独求导，最终导数表达式为[公式]。交叉熵损失函数则是Softmax的自然延伸，它衡量了模型预...
神经网络算法-梯度下降GradientDescent
斜率slope ,一元一次函数(直线方程)y=mx+n的系数m值。在这里就是a点的导数值f'(x)。 切线tangent ,某个点a的切线,就是经过a点的,以A点斜率为系数的方程y=f'(x)x+n所表示的直线。 自变量dependent variable和因变量 independent variable,x自己的变化,引发y被动变化。 好了,我们来看 多变量微分Multivariab...
一文搞懂梯度下降&反向传播
梯度下降法是一种将输出误差反馈到神经网络并自动调节参数的方法，它通过计算输出误差的loss值（ J ）对参数 W 的导数，并沿着导数的反方向来调节 W ，经过多次这样的操作，就能将输出误差减小到最小值，即曲线的最低点。虽然Tensorflow、Pytorch这些框架都实现了自动求导的功能，但为了彻底理解参数调节的...
一文详解Softmax函数
为此，通常会采用减去最大值的方法进行优化，并在深度学习框架如TensorFlow中，推荐使用统一的接口，结合Softmax和交叉熵损失函数，以保证数值稳定性。Softmax函数的求导在多输出节点时涉及链式法则，需要分别考虑每个输出节点的导数。计算过程虽然复杂，但结果表明，其梯度更新遵循"推所有，拉一个"的原则，即...
深层网络中的激活函数之一:双曲正切函数
使用tanh激活函数的深层网络在不同框架（如Tensorflow和Pytorch）中的应用效果类似。结果显示，相比sigmoid函数，tanh函数在深层网络中能更快收敛，同时，其导数值的变化范围更大，有利于网络的学习过程。总结，双曲正切函数作为深层网络中的激活函数，具备梯度变化大、利于快速收敛、计算量与sigmoid类似等优点。
神经网络中的梯度爆炸和梯度消失
其实也注意到了，上文中提到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，右边是其倒数的图像，如果使用sigmoid作为损失函数，其梯度是不可能超过0.25的，这样经过链式求导之后，很容易发生梯度...
神经网络中自适应的梯度下降优化算法(二)
TensorFlow实现：tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, use_locking=False, name='Adam')Adam更新规则中的梯度缩放与 历史 梯度的L2范数成反比。我们可以把这个规则泛化到Lp范数。当p值增大的时候，Lp的值往往会变得不稳定，所以在实践中L1和L2...
