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动手实现深度学习(4): 神经网络的backward实现

传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 在第二篇中介绍了用数值微分的形式计算神经网络的梯度，数值微分的形式比较简单也容易实现，但是计算上比较耗时。本章会介绍一种能够较为高效的计算

高阶 CSS 技巧在复杂动效中的应用

最近我在 CodePen 上看到了这样一个有意思的动画：整个动画效果是在一个标签内，借助了 SVG PATH 实现。其核心在于对渐变（Gradient）的究极利用。完整的代码你可以看看这里 -- CodePen DEMO -- to the future

[HTML+CSS] 13.雪碧图与渐变

笔记来源：尚硅谷 Web 前端 HTML5&CSS3 初学者零基础入门全套完整版目录雪碧图与渐变1. 雪碧图2. 线性渐变3. 径向渐变雪碧图与渐变 1. 雪碧图解决图片闪烁的问题：可以将多个小图片统一保存到一个大图片中，然后通过调整background-position来显示响应的图片这样图片会同时加载

grade, gradian, gradient

In trigonometry [三角学], the gradian [百分度], also known as the gon (from Ancient Greek: γωνία, romanized: gōnía, lit. 'angle'), grad, or grade, is a unit of measurement of an angle, defined as one hundredth of the right angle. In other words, there

css渐变 linear-gradient、repeating-linear-gradient

css渐变 linear-gradient、repeating-linear-gradient 定义 CSS linear-gradient() 函数用于创建一个表示两种或多种颜色线性渐变的图片。 linear-gradient() 本质：是图片，函数创建的是过渡颜色的图片， linear-gradient(angle | to <side-or-corner> ,<color> [ <color-stop-lengt

CSS：CSS背景及属性

CSS背景 background-color：背景颜色属性： transparent；背景透明 background-img：背景图片属性： url（）； background-repeat：背景平铺属性： no-repeat；不重复 repeat；xy方向都平铺 repeat-x/-y：x/y方向平铺 background-position：背景位置第一个表示水平方向；第二个表示垂直方向；如果

如何解决报错one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

　　参考资料：　　https://discuss.pytorch.org/t/what-is-in-place-operation/16244 　　https://blog.csdn.net/qq_35056292/article/details/116695219 　　参考资料二已经说明了问题，对我的情况是使用了+=运算符从而导致了报错。　　比如：cost是ReLU函数的运算结果，按照正常的发

高级优化

高级优化可以自动选择学习率 Octave中操作 >> function[jVal,gradient] = costFunction(theta)jVal = (theta(1)-5)^2+(theta(2)-5)^2;gradient = zeros(2,1);gradient(1) = 2*(theta(1) - 5);gradient(2) = 2*(theta(2) - 5);end>> options = optimset('Grado

高阶切图技巧！基于单张图片的任意颜色转换

今天，要介绍一种基于 CSS mask-composite 的高级技巧。通过掌握它，我们可以通过一张图片，得到关于它的各种变换，甚至乎，得到各种不同颜色的变换。通过单张 PNG/SVG 得到它的反向切图事情的经过是这样的，某天，我们拿到了这样一张 PNG/SVG 图片：就这张图片而言，它是一张 PNG 图，灰色部分

纯CSS 波点背景

本文简介你负责点赞，我负责更新~ 这次要用纯CSS做一个波点背景，先上图看看效果。我把这个效果写在 body 上，如果你不喜欢这个配色也可以自己手动改改。思路我实现上图的效果思路是，最先想到使用 background-image ，然后使用 radial-gradient 画圆。再配合默认给个背景色，应该差

12.径向渐变

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=d

11.线性渐变

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=d

CSS linear-gradient() 函数

实现了从头部开始的渐变 #grad { background-image: linear-gradient(red, yellow, blue); } 　定义与用法 /* 从上到下，蓝色渐变到红色 */ linear-gradient(blue, red); /* 渐变轴为45度，从蓝色渐变到红色 */ linear-gradient(45deg, blue, red); /* 从右下到左上、从蓝

matlab gradient函数

Gradient(F)函数求的是数值上的梯度，假设F为矩阵. >> x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0] x = 6 9 3 4 0 5 4 1 2 5 6 7

backward函数中gradient参数的一些理解

当标量对向量求导时不需要该参数，但当向量对向量求导时，若不加上该参数则会报错，显示“grad can be implicitly created only for scalar outputs”，对该gradient参数解释如下。当$\mathbf y$对$\mathbf x$求导时，结果为梯度矩阵，数学表达如下： \[\frac{\partial \mathbf{y}}{\parti

Gradient Boosting Machine

GBM（Gradient Boosting Machine）算法是Boosting(提升)算法的一种。主要思想是，串行地生成多个弱学习器，每个弱学习器的目标是拟合先前累加模型的损失函数的负梯度，使加上该弱学习器后的累积模型损失往负梯度的方向减少。且它用不同的权重将基学习器进行线性组合，使表现优秀的学习器得

机器学习中的优化 Optimization Chapter 3 Projected Gradient Descent(2)

1. Smooth and strongly convex functions: $O(\log(1/\epsilon))$ steps $\large\textbf{Theorem 3.5}$: $f:dom(f) \rightarrow \mathbb{R} $ convex and differentiable. $f$ is smooth with parameter $L$ and strongly convex with parameter \(

字体渐变兼容 ie

由　　background: linear-gradient(0deg, #09AFE8 0%, #23E3AB 100%); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent; 变为　　　　<svg width="100%" height="69"> <defs> <lin

css3实现背景三角形样式

话不多说上效果图： css: font-family: PingFang-SC-Heavy, PingFang-SC; font-weight: 800; color: #2160AD; border-left: 4px solid #165097; background-image: linear-gradient(45deg,transparent 89%, #fff 5%), linear-gradient(-36deg, #fff 10%, #F5F7FA 11%);

Tensorflow（三）自动微分

本章学习TensorFlow中的自动微分： https://tensorflow.google.cn/guide/autodiff 自动微分的含义参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/61103504 https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_differentiation 深度学习中的反向传播的实现借助于自动微分。让计算机实现微分功能，有以

css3新增特性

css3圆角border-radius: 10px;border-top-left-radius: 10px;左上角圆角(单个圆角设置，先写上下，再写左右)正圆圆角，宽高相等，设置border-radius是宽高的值css3盒子阴影box-shadow:3px 8px 21px 8px;第一个值，水平位置，正右负左，0最中间第二个值，垂直位置，正下负上，0中间第三个值，模糊程度，值

VASP结构优化INCAR相关参数

IBRION =1，quasi-Newton法，对初始结构敏感，适合极值附近的优化 =2，conjugate gradient法，一般优先采取，待初步优化结束后，转换为1 =3，

linear-gradient()

CSS linear-gradient() 函数用于创建一个表示两种或多种颜色线性渐变的图片。其结果属于<gradient>数据类型，是一种特别的<image>数据类型。 https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/CSS/gradient/linear-gradient

机器学习中的优化 Optimization Chapter 2 Gradient Descent(2)

$\large \bf{Theorem }\ 2.7:$ \(f:\mathbb{R^d}\rightarrow\mathbb{R}\text{ be convex and differentiable with a global minimum }x^*;\text{ Suppose }f\text{ is smooth with parameter }L.\text{ Choosing stepsize: }\gamma = \frac{1}{L},\text{ g

机器学习中的优化 Optimization Chapter 2 Gradient Descent(1)

1. Step of Gradient descent \[\begin{equation} x_{t+1} = x_t-\gamma \nabla f(x_t) \end{equation} \]2. Vanilla Analysis $\text{Let }{\bf g_t} = \nabla f(x_t)$,$\text{ therefore we can get:}$ \[\begin{equation} g_t = (x_t-x_{t+1}