yolov5内存分布分析Transpose输出分析假设batch_size为1，yolov5有三个输出，shape分别是：（1,3,80,80,85)（1,3,40,40,85)（1,3,20,20,85)其中3代表anchor数量，20*20代表feature_map大小，85代表boundbox的(x,y,w,h,c+80个类别的概率)其中(x,y,w,h,c+80个类别的概率)在内存中是连续分

deeplearning01-regression（1）MachineLearning让机器具备一个找函式的能力differenttypesoffunction预测-regression：要找的函式，他输出的是一个数值 分类-classfication：函式的输出，从设定好的选项里面选择当一个当作输出 创造-structuredlearning:机器学会创

吴恩达机器学习学习视频参考b站：吴恩达机器学习本文是参照视频学习的随手笔记，便于后续回顾。TensorFlow实现神经网络模型训练细节训练步骤与和逻辑回归的比较训练模型分为三步：1.确定f(x)函数2.确定损失函数和代价函数3.通过数据训练寻找最小值详细介绍1.创建模型2.

一、LinearModels'Bias上篇学习机器学习一文中，所构造的$y=b+wx_0$函数是一个linearmodel亦即线性模型，但是linearmodels有缺陷的——它过于简单了。实际应用中，我们所面临的不会只是一个简单的linearmodel，因此我们需要更复杂的models。比如上图中的红色曲线，如何找到它

线性回归定义与基本概念：线性回归用于确定变量间相互依赖的定量关系，是一种统计分析方法。以房屋面积与销售价格的关系为例，通过拟合一条直线（模型）来预测未知面积的房屋价格。数学模型：模型表示为\(y=h_{\theta}(x)=\theta^Tx+\theta_0\)，其中\(x\)和\(y\)分别是输入和输

一、线性回归简介线性回归模型是指采用线性组合形式的回归模型，在线性回归问题中，因变量和自变量之间是线性关系的。对于第i个因变量xi，我们乘以权重系数wi，取y为因变量的线性组合：y=f(x)=wⁱxⁱ+…+wⁿxⁿ+b其中b为常数项。若w=(w¹…wⁿ)，则上式可以写成向量形式：y=f(x)=wᵀx+b

一：激活函数的概念1.激活函数的定义激活函数（ActivationFunction）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。（是一种映射，把所得到的结果转化成其他的表达的方法）2

目录激活函数阶跃函数sigmoid函数ReLU函数三层神经网络的实现输出层设计恒等函数和softmax函数输出层的神经元数量手写数字识别MINIST数据集神经网络的推理处理批处理激活函数激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁阶跃函数阶跃函数是在感知机中使用的激活函数。\[h(x)=\begi

回归给定数据，回归就是用一个方程尽可能地拟合数据点的分布;线性回归假设数据中\(y\)与\(x\)呈线性关系;给定，线性回归就是要找一条线/面，并且让这条直线尽可能地拟合数据点的分布;二元线性回归：$\hat{y}=ax_1+bx_2+c$去拟合数据解法：最小二乘；$loss=\sum{(y_i-\hat{y_i}

backpropagation(反向传播)在计算gradient的vector时可以有效率地把vector计算出来我们先考虑一个neuron考虑链式法则，现计算$\frac{\partialz}{\partialw}$，计算较为简单，规律发现就是input以上步骤就叫forwardpass，接下来介绍backwardpass，即计算$\frac{\partialC}{\parti

引入机器学习MachineLearning概括来说就是LookingforFunction，即让机器具备找一个函数的能力这些函数显然非常复杂，要依靠机器自动找出该函数。随着要找的函数不同，机器学习有不同的类别：Regression，回归：函数输出的是数值。Classification，分类：函数从给定选项（类别）中选择一个

"""前向传播解释：https://towardsdatascience.com/forward-propagation-in-neural-networks-simplified-math-and-code-version-bbcfef6f9250"""importmathimportrandom#Sigmoid激活函数defsigmoid_function(value:float,deriv:bool=F

chatwithyspmonwhateveryouwant!自主命题闲话确实有点消耗家底，尤其是对我这种没啥家底的人来说。所以能不能来和yspm聊天！想说什么说什么！在家的生活实在是太寂寞了，原先觉得GraphofThought是adaptive的，今天读了一下代码，发现不是adaptive的，幻想破灭的一集。去a

1.背景介绍激活函数是深度学习中的一个关键概念，它在神经网络中的主要作用是为了解决模型的非线性问题。在神经网络中，每个神经元的输出是通过一个激活函数进行处理的，这个激活函数将输入的线性组合映射到一个非线性空间中。因此，选择合适的激活函数对于模型的性能至关重要。在这篇文章

1.逻辑回归的定位机器学习分有监督和无监督以及半监督学习三种，其中有监督学习主要分为分类问题和回归问题；无监督主要是聚类的算法其中逻辑回归是属于分类问题跟上次讲的线性回归有不同，从字面上确实容易混淆2.逻辑回归的概念逻辑回归是在线性回归的基础上加上一个非线性

1. 熵2. 交叉熵损失函数交叉熵能够衡量两个分布的异同程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。二分类交叉熵：X = [[0.3, 0.7], [0.2,0.8]]Y = [1,0]Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0.2)x代表样本等于下面的i

桑基图.xlsx1.基本函数1.index()2.running_sum(),running_avg()取running_avg举例running_sum:返回从第一行累计的相加到当前行的值3.total()函数公式为TOTAL(expression)，表示返回给定表达式（expression）的总计。例如，TOTAL(SUM([营销额]))，用于计算各自分区中全部行的SU

一、感知器（机）上图的圆圈就代表一个感知器。它接受多个输入（x1，x2，x3…），产生一个输出（output），好比神经末梢感受各种外部环境的变化，最后产生电信号。为了简化模型，我们约定每种输入只有两种可能：1或0。如果所有输入都是1，表示各种条件都成立，输出就是1；如果所有输入都是0，表示条件都不成立，输出

第15节课：AI框架图片识别之数据解析、Network初始化、Sigmoid激活函数及Feedforward函数详细内容请关注微信公众号：从零起步学习人工智能 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3OTc4OTEzNw==&mid=2247483658&idx=1&sn=3d8b40ce71e84c717428d4a1994581e0&chksm=fd618934ca1600229308

目录Sigmoid函数相关Sigmoid函数相关

记得先看之前的梯度下降文章！   链式求导的核心来了，就高中数学知识： 代码实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Sigmoid激活函数及其导数defsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defsigmoid_derivative(z):returnsigmoid(

Sigmoid函数求导基础知识： Sigmoid函数： Sigmoid图形： 生成Sigmoid图形代码：importtorchfromd2limporttorchasd2l%matplotlibinlinex=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)sigmoid=torch.nn.Sigmoid()y=sigmoid(x)d2l.plot(x.detach(),y.detach(

第3章神经网络将输入信号的总和转换为输出信号，这种函数一般称为激活函数（activationfunction）激活函数的作用在于决定如何来激活输入信号的总和。本书在使用“感知机”一词时，没有严格统一它所指的算法。一般而言，“朴素感知机”是指单层网络，指的是激活函数使用了阶跃函数A的模型。

机器学习复习1-以下哪些项被用来描述一个人工神经网络的组成成分？（多选）A.神经元B.层C.激活函数D.轴突ABC2-神经网络从生物大脑的学习中受到启发，但是并未非常准确模仿。A.对B.错A3-对于一个神经网络，计算第2层中第三个神经元的激活的表达式是什么？(注意，这与

这里的输出方式有这几种：1