## PyTorch ## 激活函数及其梯度 主讲人：龙良曲 ## Activation Functions  PITTS WITH LETTVIN: Pitts with Jerome Lettvin and one subject

## PyTorch ## 激活函数与GPU加速 主讲人：龙良曲   ![Ima

## PyTorch ## 常见函数梯度 主讲人：龙良曲 ## Common Functions |Common Functions|Function|Derivative| |---|---|---| |Constant|c|0| |Line|x|1| ||ax|a| |Square|$ x^{2} $|2x| |Square Root|$ \\sqrt{x} $|$ (\\frac{1 w^{2}+b^{2} $$ $$ xe^{w}+e^{b} $$ $$ [y-(xw+b)]^{2} $$ $$ \mathbf{y}\log(x w+b) $$ ## 下一课时 什么是激活函数 ## Thank You

## 函数计算在双11小程序场景中的应用  吴天龙 阿里云函数计算技术专家  PPT ## 自我介绍 • 吴天龙（花名：木吴） · 阿里云函数计算技术专家 - 2013 年加入阿里云，参与分布式数据库，对象存储等产品的开发。现任阿里云函数计算架构师，聚焦于 Serverless 产品功能在大规模资源伸缩调度、性能优化等系统核心能力的研发。 ## 目录 ✿ 函数计算介绍 技术挑战 ✿ Demo ## 函数计算-介绍 - 通用Serverless计算平台 · 与云端事件源无缝集成 /7/1817bd4d19cae2c9c62d57f47d0f801d/p4_5.jpg) 石墨文档 | 文档实时协同办公-石墨文档 ## 函数计算-介绍 函数计算组件 CLI/SDK/Web Console 依赖的阿里云服务 创建/删除函数 请求调用 负载均衡 同步请求调用 异步请求调用 控制类操作 对象存储（代码） ![Image](/uploads/document

CHINA PHP基本语法 PHPCHINA! HAPPY PHPING PHPCHINA.COM —条件、循环、函数 杨亮 ## 程序的基本结构 程序 运算（+ - x / & | ! ..） 输入 逻辑（条件、循环、递归） 输出 辅助（变量、数组、函数） 小测验 用你熟悉的程序找出 1~1000中的所有质数 ## 我们直接看代码好了 '; } if ($totalqty PHP中的代码重用 - 将其他文件中的html或者php代码引入到本文件 • require()与include(); • require_once()与include_once(); - 可以引入其他的函数库，或者代码片段 1 '; 4 h> ## 为什么自己写有函数 • 代码的可读性 • 代码的可重用性 - 实现功能的模块化 - 实现递归调用  • 使变量名不至于太长（作用域） ## PHP中的函数 ![Image](/uploads/do

## 可组合的 Vue Composable Vue, 编写可组合可复用的 Vue 函数的最佳实践与技巧 ANTHONY FU Hangzhou, China 2021 ## Anthony Fu Vue 核心成员 / Vite 团队成员 VueUse, Slidev, Type Challenges 等项目创作者 全职开源 antfu antfu7 知 Anthony Fu antfu 有限的类型支持 按 API 类型组织 组合式 API 提供的能力 ■ 极易复用 (原生 JS 函数) ■ 可灵活组合 (生命周期钩子可多次使用) 提供更好的上下文支持 更好的 TypeScript 类型支持 按功能/逻辑组织 ■ 可独立于 Vue 组件使用 ## 什么是可组合的函数 可复用逻辑的集合，专注点分离 export function useDark(options: UseDarkOptions 组合关系 useLocalStorage useStorage useDark useEventListener usePreferredDark useMediaQuery ■ 其中每一个函数都可以独立使用 ☑ 专注点分离 ## 建立"连结"模式 不同于 React，Vue 的 `setup()` 只是在组件建立时执行一次，并建立数据与逻辑之间的连结。 ■ 建立输入

构建并训练神经网络，正确率95%以上 ## 神经网络 - 神经网络是机器学习的一种 - 模拟人的大脑神经结构 ☐ 单个神经元通常有 ■ 多个输入 ☑ 一个输出 ☐ 神经元在达到一定阈值后激活 通常分为多层结构  ## 神经网络 一个典型的神经网络通常包含 ☐ 输入层：接受输入的参数 ☐ 输出层：输出计算结果 ○ 隐含层：输入层与输出层之间的层级 • 神经网络的架构 ○ 隐含层的层数、节点数、连接方式 ☐ 神经元的激活函数等  ## 神经网络架构 • 输入：每个样本包含4个特征，四个输入 1}+\cdot\cdot\cdot+w_{n}x_{n}+c $$ ☐ $ w_{i}, c $ : 参数 ☐ $ x_{i} $ ：输入 • 激活函数 ○ 隐含层：线性整流函数 ReLU ■ 当计算值小于零，不激活神经元 $$ \begin{aligned}&\bullet f(x)=\begin{cases}x&x>=0\\0&x<

现代编程思想 # 函数, 列表与递归 Hongbo Zhang 基本数据类型：函数 ## 函数 - 在数学上，描述对应关系的一种特殊集合。对于特定的输入，总是有特定的输出 - 在计算机中，对相同运算的抽象，避免大量重复定义 ○ 计算半径为1的圆的面积： $ 3.1415 \times 1 \times 1 $ ○ 计算半径为2的圆的面积： $ 3.1415 \times 2 \times 计算半径为3的圆的面积： $ 3.1415 \times 3 \times 3 $ ○ ..... fn 面积(半径: Double) -> Double { 3.1415 * 半径 * 半径 } ## 函数 • 计算半径为1、2、3的圆的面积： 1. let surface_r_1: Double = { let r = 1.0; pi * r * r } 2. let surface_r_2: Double surface_r_2, surface_r_3) • 使用函数后 1. fn area(radius: Double) -> Double { pi * radius * radius } 2. let result = (area(1.0), area(2.0), area(3.0)) ## 顶层函数的定义 fn <函数名>（<参数名>：<类型>，&

b_{2}^{[1]}\\ b_{3}^{[1]}\\ b_{4}^{[1]}\end{bmatrix}}^{b^{[1]}}\\ \end{aligned} $$ ### 3. 激活函数 Sigmoid函数 $$ a=\sigma(z)=g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} $$ $$ \begin{aligned}\frac{d}{dz}g(z)&=\frac 992a11261e2d760639aa8695/p6_1.jpg) sigmoid 函数 当 $ \sigma(z) $ 大于等于0.5时，预测y=1 当 $ \sigma(z) $ 小于0.5时，预测y=0 ### 3. 激活函数 $$ \begin{aligned}&tanh 函数 \\&a=tanh(z)=\frac{e^{z}-e^{-z}}{e^{z}+e $$ tanh函数是sigmoid的向下平移和伸缩后的结果。对它进行了变形后，穿过了 $ (0,0) $ 点，并且值域介于+1和-1之间。 tanh函数是总体上都优于sigmoid函数的激活函数。 ### 3. 激活函数 ## ReLu函数 $$ a=max(0,z) $$ 在输入是负值的情况下，它会输出0，那么神经元就不会被激活。这意味着同一时间只有部分神经元会被激活，从而使得网络很稀疏，进而对计算来说是非常有效率的。