当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

网络函数最新视觉报道_excel常用的20个函数(2024年12月全程跟踪)

内容来源：中小站长动力网所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

网络函数

深度学习必读经典：9.6分高评！ 𐟌Ÿ 邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》一书，全面介绍了神经网络、机器学习和深度学习的基本概念、模型和方法，涵盖了深度学习领域的最新进展。书后还提供了相关数学分支的简要介绍，供读者参考。 𐟓š 本书从机器学习的基本概念、神经网络模型以及概率图模型三个层面，系统地整理了神经网络和深度学习的知识体系，使读者对深度学习技术的理解更具系统性、条理性和全面性。 𐟓– 在编排上，本书由浅入深，力求通俗易懂，通过增加图例、示例以及必要的数学推导来理解抽象的概念。同时，附录简要介绍了本书所涉及的必要数学知识，便于读者查用。 𐟒ᠦœ줹樿˜配套了针对每章知识点的编程练习，使得读者在学习过程中可以将理论和实践密切结合，加深对知识点的理解，并具备分析问题和解决问题的能力。 𐟔 深度学习本质上是一种函数逼近问题，即函数或曲面的拟合。不同的是，这里用作基函数的是非线性的神经网络函数，而传统数学中用的是多项式、三角多项式、B-spline、一般spline以及小波函数等的线性组合。

深度学习：从基础到前沿的全面解析 𐟓š 这本书深入浅出地介绍了神经网络、机器学习和深度学习的基本概念、模型和方法，涵盖了该领域的最新进展。对于那些希望深入了解这个充满前景的领域的读者来说，这本书无疑是一本宝贵的指南！ 𐟧 深度学习的核心思想是解决函数逼近问题，通过非线性神经网络函数进行函数或曲面的拟合。与传统的线性组合相比，神经网络因其非线性和复杂性而具有更强的表达能力。这使得深度学习方法能够在给定的神经网络函数族中找到更好地拟合特定数据集的神经网络。选择适当的神经网络类型和找到良好拟合误差的特定神经网络方法是数学中最优化分支研究的问题。 𐟒ᠧ›，深度学习中主要采用相对简单的梯度下降法作为优化算法。虽然数学领域存在更复杂的算法，但由于高维数问题，它们尚未得到广泛应用。本书深入介绍了这两个方面，预示着未来将有更多新的神经网络和优化算法涌现。

𐟔砌C并联谐振与LC振荡器的奥秘 𐟌𑊱. 𐟌€ LC电路能够谐振特定频率，这得益于物理的非理想性，其中L的Q值可以等效为电阻和电感的串并联。在谐振点，只需对等效电阻进行阻抗特性等效即可。 𐟔„ LC振荡器与环形振荡器不同，前者由网络函数（相移）决定谐振频率，而后者则由大信号延时决定。LC振荡器不一定需要多级串联。 𐟓‰ 在交叉耦合振荡器中，振荡电平以VDD为中心，这与环形振荡器不同，因为Rp较小。 𐟔„ 科尔皮兹振荡器通过改变反馈的拓扑结构，使得单管也能够振荡。 𐟔砧쬤𚌧獦Œ嗀ᥙ訦求更高的增益。 𐟚련𔟩˜𛧚„产生有两种基本电路，一种是利用两个晶体管控制i-v的变化趋势，另一种是通过小信号等效产生负阻。负阻的作用是与Rp抵消，等效成理想的LC振荡器，使得振荡持续进行，但有源电路也需要消耗能量。

sigmoid的函数范围可以大于1 为什么sigmoid函数会被选作激活函数呢？其实，sigmoid函数有一个非常特别的性质：它能把输入的连续实值变换到0和1之间。想象一下，如果输入是非常大的负数，sigmoid函数会输出0；而如果输入是非常大的正数，它会输出1。这种特性使得sigmoid函数在神经网络中非常有用。不过，sigmoid函数也有一些缺点。首先，如果我们在初始化神经网络的权值时选择[0,1]之间的随机数，那么在反向传播的过程中，每经过一层，梯度值就会下降到原来的0.25倍。如果神经网络的层数很多，那么梯度会逐渐接近于0，这就会导致所谓的“梯度消失”问题。另一个问题是，sigmoid函数的输出不是零均值（zero-centered）。这意味着后一层的神经元会接收到上一层输出的非零均值信号作为输入。这会导致在反向传播过程中，对权值的更新要么全部朝一个方向进行，要么全部朝另一个方向进行，这种现象被称为“捆绑效果”。此外，sigmoid函数的计算相对耗时。由于它的幂运算特性，计算复杂度较高。所以，虽然sigmoid函数有其独特之处，但在实际应用中也需要考虑其缺点。在选择激活函数时，我们需要权衡其优缺点，找到最适合当前问题的解决方案。

KAN能否成为神经网络新范式？ 𐟓š 多层感知器（MLP）的传统范式要理解KAN的意义，首先得回顾一下神经网络的传统范式——多层感知器（MLP）。MLP通过分层处理来构建计算模型，基本结构包括激活函数（如ReLU或sigmoid）、可调权重（W）、偏置（B）和输入（x）。在MLP中，通过将输入与权重相乘、添加偏置并应用激活函数来处理输入数据。训练MLP的核心在于优化权重（W）组合，以提升特定任务的性能。MLP的数学基础源自Tsybenko定理，表明前馈神经网络能够逼近任何连续函数。然而，该定理并未指导如何选择网络参数以实现目标函数。 𐟌𑠋AN：新的神经网络架构 Kolmogorov-Arnold Network（KAN）则不同于传统的MLP，它受到Kolmogorov-Arnold表示定理的启发。KAN用可学习的函数代替固定的激活函数，并消除了对线性权重矩阵的需求。KAN中的激活函数位于边缘而非节点，允许权重参数由单变量函数（如样条）替代，使得网络在建模复杂函数时更具灵活性和可解释性。 𐟓– Kolmogorov-Arnold定理 Kolmogorov-Arnold定理由数学家Kolmogorov和Arnold提出，证明了多变量函数可以表示为有限数量的双变量函数的组合。这一理论为KAN的构建提供了数学基础，解决了高维函数逼近中的挑战。通过优化这些一维函数，KAN能减少复杂性和参数数量。 𐟔 KAN与MLP的比较 KAN利用样条曲线代替MLP中的线性权重，这种设计使KAN能够以更少的参数和增强的可解释性建模复杂函数。KAN通过优化样条函数的参数来调整函数形状，显著降低了建模的复杂性。 𐟔„ KAN的优缺点 KAN的优点包括：边缘激活：激活函数在网络边缘而非节点应用，提升了学习的灵活性和可解释性。模块非线性化：在输入求和之前应用非线性函数，允许更精确地控制输入对输出的影响。然而，KAN也面临挑战：复杂性和过拟合：在数据有限时可能出现过拟合，复杂模型可能捕获噪声作为重要模式。计算效率：KAN可能面临GPU优化问题，导致计算速度较慢，需探索适用于KAN的计算平台。 𐟏† 结论 KAN并非对神经网络架构的简单调整，而是对其进行了一次深刻的变革。尽管KAN具有潜力，但尚未完全实现大规模应用。KAN的创新架构或许能成为解决AI瓶颈的突破口，但其实际应用效能仍需进一步验证优化。探讨KAN的同时，关注其在实际任务中的表现将有助于了解其在神经网络领域的实际影响。

5种常见激活函数优缺点对比激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，它们为网络引入了非线性，使得网络能够更好地逼近复杂的函数。接下来，我们来探讨5种常见的激活函数及其优缺点。 𐟔𙠓igmoid函数优点： Sigmoid函数的输出范围在[0, 1]之间，输出可以看作概率值。在输出接近0或1时，梯度较大，有助于梯度下降。缺点： Sigmoid函数的梯度在中心附近接近0，导致梯度消失的问题。 Sigmoid函数的指数运算相对较慢，计算效率较低。 𐟔𙠔anh函数优点： Tanh函数的输出范围在[-1, 1]，对于一些以0为中心的数据集具有更好的表示能力。 Tanh函数相对于Sigmoid函数会压缩数据，使得训练更加稳定。缺点： Tanh函数也存在梯度消失的问题。 Tanh函数的计算效率较低。 𐟔𙠒eLU函数优点： ReLU函数在正区间上是线性的，计算速度非常快。 ReLU函数解决了梯度消失的问题，并且在训练中表现更好。缺点： ReLU函数的负区间输出为0，可能导致神经元死亡。 ReLU函数不是严格可微的，在0点处的导数为0。 𐟔𙠌eaky ReLU函数优点： Leaky ReLU函数在负区间上引入了一个小的负斜率，以避免神经元死亡问题。 Leaky ReLU函数计算速度快，相较于其他函数具有更好的训练性能。缺点： Leaky ReLU函数引入了一个额外的超参数，需要手动选择合适的负斜率。 𐟔𙠅LU函数（Exponential Linear Unit）优点： ELU函数在负区间上引入了指数形状，相较于Leaky ReLU函数更加平滑。 ELU函数解决了ReLU函数中的神经元死亡问题，并且在训练中表现更好。缺点： ELU函数的计算速度较慢，相较于ReLU函数需要更多的计算资源。在实践中，ReLU及其变种（如Leaky ReLU、ELU）常常被使用，由于其较好的训练性能和计算效率。然而，对于输出是概率的问题，如二分类问题，Sigmoid函数是一个常见的选择。最佳的选择取决于具体任务和网络结构，我们要根据实验和验证来确定最适合的激活函数。希望以上的分享对你有帮助！

非线性激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色。它们通过引入非线性因素，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题，并提高模型的性能和泛化能力。同时，非线性激活函数还有助于优化训练过程，使得神经网络能够更快地收敛到最优解。然而，在选择非线性激活函数时，也需要考虑其对模型可解释性的影响。因此，在实际应用中，我们需要根据具体问题和需求来选择合适的非线性激活函数。此外，值得注意的是，随着深度学习技术的不断发展，新的非线性激活函数也在不断涌现。这些新的激活函数可能具有更好的性能、更快的收敛速度和更高的可解释性。因此，我们需要持续关注深度学习领域的研究进展，以便及时了解和掌握最新的非线性激活函数技术。总之，非线性激活函数是神经网络中不可或缺的重要组成部分。它们通过引入非线性因素，使得神经网络能够解决复杂的非线性问题，并在实际应用中展现出强大的性能和泛化能力。

2025年单招考试范围和难度详解最近有不少同学在问，四川的单招考试改革后到底考些什么，难度如何。今天我就来给大家详细解答一下。普高考试范围语文（100分）：主要考察字音字形、词语、病句辨析、文言文阅读、材料作文和名句名篇。数学（100分）：涵盖集合、不等式、函数、平面向量、统计概率、等差数列、等比数列、立体几何、方程、线性规划、曲线抛物线、三角函数等知识点。英语（100分）：主要考察名词、冠词、数词、代词、介词、连词、形容词和副词、动词时态、句型、从句和主谓一致。信息技术和通讯技术（200分）：包括计算机科学基础知识（如逻辑、算法、数据结构、计算理论等）和网络与通信技术（如网络结构与协议、网络安全、通信原理等）。中职考试范围语文（100分）：字音字形、词语、病句辨析、文言文阅读、现代文阅读、材料作文、名句名篇和应用文写作。数学（100分）：集合、不等式、函数、平面向量、统计概率、等差数列、等比数列、立体几何、方程、线性规划、曲线抛物线、三角函数。英语（100分）：名词、冠词、数词、代词、介词、连词、形容词和副词、动词时态、句型、从句和主谓一致。职业技术理论知识（200分）：专业知识。总结无论是普高还是中职，语文和数学的部分内容是重叠的，但也有一些独特的考察点。英语部分则基本相同。信息技术和通讯技术以及职业技术理论知识是中职特有的考察内容。希望这些信息能帮到大家，祝大家考试顺利！𐟓–𐟎“

深度学习入门指南：从零开始到实践深度学习是一种强大的机器学习方法，它在各个领域都有广泛应用。如果你是一个新手，想要入门深度学习，以下是一些步骤，可以帮助你开始学习和实践深度学习。 𐟑‰一、学习基本概念在开始深度学习之前，你需要对一些基本概念有所了解。以下是一些你需要学习的重要概念： ✨1. 神经元：神经元模型是一个包含输入、输出与计算功能的模型。 ✨2. 神经网络：它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。 ✨3. 前向传播和反向传播：它们是神经网络的基本运行方式，前向传播用于计算输出，反向传播用于更新网络参数。 ✨4. 激活函数：激活函数决定神经元的输出。学习不同的激活函数以及它们的作用。 ✨5. 损失函数：损失函数用于衡量模型的预测与实际结果之间的差异。 ✨6. 优化算法：优化算法用于更新神经网络的参数以最小化损失函数。 𐟑‰二、学习编程和数学基础深度学习需要一些编程和数学基础。以下是你应该学习的基本内容： ✨1. 编程语言：Python 是深度学习的主要编程语言。学习 Python 的基本语法和常用库。 ✨2. 线性代数：深度学习中使用矩阵和向量进行计算，因此了解线性代数的基本概念是必要的，但是要求不高。 ✨3. 概率与统计：了解基本的概率和统计概念将有助于你理解深度学习模型的工作原理。 𐟑‰三、学习深度学习框架深度学习框架可以帮助你更轻松地构建、训练和部署深度学习模型。以下是一些常见的深度学习框架： ✨1. TensorFlow2：由 Google 开发的开源框架，简单，模块封装比较好，容易上手，对新手比较友好。 ✨2. PyTorch：由 Facebook 开发的开源框架，前沿算法多为PyTorch版本。 𐟑‰四、学习经典模型学习一些经典的深度学习模型和案例将帮助你更好地理解深度学习，以下是一些你可以开始学习的模型： ✨1. 卷积神经网络（CNN）：是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，常用于图像识别和计算机视觉任务。 ✨2. 循环神经网络（RNN）：用于序列数据建模和自然语言处理任务的常用模型，结构比较简单，通常为：输入层 – 隐藏层 – 输出层。 ✨3. 生成对抗网络（GAN）：用于生成新的数据样本的模型。学习这些模型的基本原理和实现方法，并尝试在实际问题中应用它们。

𐟎率‡检测算法优化策略大揭秘𐟚€ 1️⃣ 探索不同的基础模型：目标检测领域主要有两大类基础模型，包括Faster RCNN为代表的两阶段模型和YOLO为代表的一阶段模型。尝试替换这些模型，看看是否能提升性能。 2️⃣ 添加网络构件：在现有模型的基础上，可以参考每年的硕士和博士论文，看看他们添加了哪些网络构件。虽然这需要一些运气，但至少可以为你提供一些灵感。 3️⃣ 优化损失函数：目标检测任务中，常用的位置损失策略包括IoU、GIoU、DIoU和CIoU。考虑将这些损失函数应用到你的课题方向上，或者尝试多种损失函数的组合，通过实验比较mAP指标。 4️⃣ 数据增强策略：利用数据增强算法如mixup和mosaic，这些方法经过实践证明能有效提升性能。特别是mosaic，几乎总是能带来改进。 5️⃣ 手工标注数据：如果时间允许，可以通过手工标注来补充数据集。虽然这费时费力，但能直接扩充数据集，对于本科和专硕阶段的研究非常有帮助。 6️⃣ 自动生成数据：如果手工标注太耗时，可以考虑使用计算机来帮忙生成数据。许多论文已经证明了GAN网络在数据生成方面的有效性。这些方法可以分为两类：手工标注和自动生成数据直接扩充了数据集，称为线下数据增强；而mixup等方法则在数据加载进网络时进行增强，称为线上增强。

专栏内容推荐

920 x 1302 · png
二阶网络函数模拟实验报告
素材来自:zhuangpeitu.com
750 x 486 · png
神经网络详细入门基础--神经网络的概念、损失函数与得分函数、正向传播与反向传播、激活函数_神经网络、激活函数、反向传播等基本概念-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

2517 x 1440 · png
深度学习（二、全连接网络FNN）_全连接层fnn-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1200 x 900 · jpeg
网络新媒体的法律规制与推动规范化执法的研究
素材来自:gamma.app

787 x 562 · png
电路学习笔记82——网络函数的定义 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com
1128 x 542 · png
Beyond Sequential Deep Learning
素材来自:linkedin.com

1355 x 944 · png
实验一：常规神经网络函数逼近实验_神经网络逼近函数实验报告-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1446 x 1078 · png
关于神经网络为什么能够逼近任意函数的思考_为什么神经网络可以逼近任何一个函数-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1286 x 879 · png
关于神经网络为什么能够逼近任意函数的思考_为什么神经网络可以逼近任何一个函数-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
965 x 368 · png
神经网络初学者的激活函数指南 - 极术社区 - 连接开发者与智能计算生态
素材来自:aijishu.com

636 x 435 · png
电路学习笔记59——网络函数 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com
600 x 303 · jpeg
手把手教你学习神经网络的数学原理（代码和教程） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1280 x 960 · png
Common loss functions for training deep neural networks with Keras examples
素材来自:sefidian.com
1274 x 952 · jpeg
损失函数总结-应用和trick - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

740 x 518 · png
电路学习笔记59——网络函数 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com
672 x 463 · png
神经网络函数拟合神经网络拟合函数代码_mob6454cc66e0d5的技术博客_51CTO博客
素材来自:blog.51cto.com

564 x 213 · png
常用的神经网络函数及其选择-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

740 x 530 · jpeg
一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现_凤凰资讯
素材来自:news.ifeng.com
1080 x 607 · png
神经网络初学者的激活函数指南 - 极术社区 - 连接开发者与智能计算生态
素材来自:aijishu.com

860 x 587 · jpeg
蓝色发光全球网络科技图片素材-正版创意图片500559941-摄图网
素材来自:699pic.com
766 x 601 · png
BP神经网络的手写体识别 Python3_利用bp神经网络进行手写字符或中文汉字的识别,数据集由学生自行收集或准备。对于-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net