我在理解如何执行泄漏ReLU的反向传播时遇到了麻烦。 我读过其他帖子,但我仍然不太确定我是否理解,因为缺乏符号(不确定什么是什么)。 如果我有dA,或者激活了当前层,并且来自正向传播的缓存值Z是正确的实现: def leaky_relu_backward(dA, cache):
"""
The backward propagation for a single leaky RELU unit.
Arguments:
dA - post-activation gradient
cache - 'Z' where w
我有一个PHP脚本,它在PHP 5中运行良好,但在PHP 4中不能正常工作。我做了一个小测试案例供您演示(免责声明:我知道下面的代码可以写得更好,但它并不是实际使用的代码,而是用来演示我所说的内容的代码):
class Messenger {
var $messages = '';
function add($message) {
$this->messages .= "$message\n";
}
}
function add($m) {
if (! isset($GLOBALS['instan
我有一个类扩展Jscience的SystemOfUnits来定义一些自定义单元。我希望这个类在调用方法Unit.valueOf()之前就由JVM加载。
如果类未在JVM中加载,那么下面的调用将失败,因为java.text.ParseException: dz不被识别(在索引0的dz中)
Unit.valueOf("dz");
-
public final class CustomUnits extends SystemOfUnits {
...
private static HashSet<Unit<?>> UNITS = new HashS
我正在尝试理解tensorflow tf.gradientTape的一个API。 下面是我从官网得到的代码: x = tf.constant(3.0)
with tf.GradientTape(persistent=True) as g:
g.watch(x)
y = x * x
z = y * y
dz_dx = g.gradient(z, x) # 108.0 (4*x^3 at x = 3)
dy_dx = g.gradient(y, x) # 6.0 我想知道他们是如何获得dz_dx as 108和dy_dx as 6的? 我还做了另一个类似下面的测试: x = tf
编辑的
我想在此先问一句,我明白噪音/错误对此的影响。
在线性加速度的x,y,z坐标上,还有时间,我有很多数据。
我希望通过一个双积分来获得随时间移动的距离。这看起来是正确的方法吗?
private class SampleReading
{
public float X { get; set; }
public float Y { get; set; }
public float Z { get; set; }
public long TimeTick { get; set; }
}
priv
我尝试用python和numpy实现一个深度全连通的二值分类神经网络,并采用Gradient Descent作为优化算法。
原来,我的模型是严重低于拟合,即使在1000年代后。我的损失从来没有超过0.69321,我试着检查我的重量导数,并立即意识到它们非常小(小到1e-7 ),如此小的梯度导致我的模型永远没有更大的梯度下降更新,永远达不到全局最小值。我将详细说明前向和后向传播的数学/伪码,请告诉我是否在正确的轨道上。我将遵循DeepLearning.ai By Andrew Ng中使用的命名约定。
假设我们有4层神经网络,输出层只有one node来分类0/1之间。
X -> Z1 -
我有一个程序,可以将粒子分布到网格中的云中。简单地循环遍历粒子总数(Ntot)并填充256^3网格(即每个粒子分布在8个单元上)。
% gfortran -fopenmp cic.f90 -o ./cic
它编译得很好。但是当我运行它(./cic)时,我得到了一个分段错误。我的循环是一个典型的omp do问题。当我没有在openmp中编译它时,这个程序就可以工作了。
!$omp parallel do
do i = 1,Ntot
if (x1(i).gt.0.and.y1(i).gt.0.and.z1(i).gt.0) then
dense(int(x1(i)),int(y1
我最近一直在研究近似乘法,我想编写一个用于动态段乘法(DSM)的Verilog代码。它建议你在你的数字中找到第一个索引,它的值为1,然后在它旁边的其他3个索引形成一个代表8位数的4位数,然后你应该把这4位数乘以8位,然后一些移位才能得到最终的结果,它实际上对硬件有很大的帮助。但我的问题是这些段的乘法,因为有时它们应该被认为是有符号的,而在没有符号的情况下,我的代码中有最后3行:(a和b是输入8位数),m1和m2是我写的m段,m2是reg符号3:0,a和b是输入符号7:0,这是我的代码:
assign out = ({a[7],b[7]}==2'b11)||({a[7],b[7]