【导读】 华南理工的卓提问：怎样根据公式绘图？怎样将多个公式绘制在同一个坐标系中？
谭编在4月底的Origin特训营上举例“我的第一个图该送给谁”，绘制一个爱心图表达“ILOVEYOU”(上图中有这句话哦，看出来了吗？)，其实就是利用Origin根据公式绘图。
【点击阅读】教程 | 劳动节用Origin画I Love U送给Ta，会有意外惊喜吗？
有不
在头文件中定义float complex ctanhf(float complex z);(1)(自C99以来)double complex ctanh(double complex z);(2)(自C99以来)long double complex ctanhl( long double complex z );(3)(自C99以来)在头文件中定义#define tanh(z)(4)(自C99以
实例 返回不同数的双曲正切： <?php www.cgewang.comecho(tanh(M_PI_4) . "<br>");echo(tanh(0.50) . "<br>");echo(tanh(-0.50) . "<br>");echo(tanh(5) . "<br>");echo(t
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2020-06-08 08:16:00
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DSP算法系列教程定点算数运算
1 数的定标
在定点DSP芯片中，采用定点数进行数值运算，其操作数一般采用整型数来表示。一个整型数的最大表示范围取决于DSP芯片所给定的字长，一般为16位或24位。显然，字长越长，所能表示的数的范围越大，精度也越高。如无特别说明，本书均以16位字长为例。
DSP芯片的数以2的补码形式表示。每个16位数用一个符号
神经元包含了非线性计算，用g（）来表示，非线性计算由激活函数来实现，激活函数统一表示成g（z），常见的激活函数：1、sigmoid函数如果神经元采用sigmoid函数作为激活函数，那么单个神经元实现的功能就相当于逻辑回归。2、tanh函数tanh函数是双曲正切函数3、relu 函数是一种流行的激活函数，它是分段函数，当z>0时，a=z；当z<=0时，a=0；relu函数的最大特点就是在
第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks)1、激活函数（Activation functions）sigmoid函数和tanh函数两者共同的缺点是，在z特别大或者特别小的情况下，导数的梯度或者函数的斜率会变得特别小，最后就会接近于0，导致降低梯度下降的速度。Relu和Leaky ReLu相对于Sigmoid和tanh函数的优点如下：第一，在的区间变动很大的情况下，激活函
引言 神经网络很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。本文的内容包括几个部分：1.什么是激活函数？ 2.激活函数的用途（为什么需要激活函数）？ 3.有哪些激活函数，都有什么性质和特点？ 4.应用中如何选择合适的激活函数？什么是激活函数？ 首先要了解神经网络的基本模型。 单一神经元模型如下图所示。&n
1、sigmoid函数：特点：输出值落于0-1的连续区间内，sigmoid函数的导数位于0-0.25的连续区间内，其在0处取得导数最大值为0.25。局限性：在逆向传播中使用链式求导法则对神经网络模型中的权重调整幅度进行计算时，多个较小的梯度相乘后，会严重影响神经网络参数的调整，第一层的初始权重很难通过反向传播发生变化，容易出现梯度消失的状况。另外sigmoid函数在进行指数计算时需要消耗较多的算力
线性模型是机器学习中最基本也是最重要的工具，它们能高效可靠地拟合数据。然而在真实的情况下回遇到线性不可分的问题我们不能用一条直线或者一个直面对数据进行分类，下面的数据就是线性不可分的此时需要非线性变化对数据的分布进行重新的映射。对于深度神经网络，我们在每一层的线性变化之后叠加一个非线性的激活函数，从而获得更强大的学习与拟合能力 常用的激活函数常用的激活函数有sigmoid函数，tanh函
深度学习之激活函数 感知机模型中的函数f是非线性的，称为激活函数，激活函数的作用是将输出变为非线性的，这是因为现实世界中大部分数据都是非线性的。比较常用的激活函数有Sigmoid、Tanh和Relu函数。Sigmoid函数 Sigmoid函数是早期神经网络经常选用的激活函数，其数学表达式为： Sigmoid函数图像如下： 从图像上可以看出，Sigmoid函数取值范围为（0,1），输入非
随着深度学习的兴起，神经网络也似乎成了所有计算机视觉任务的标配，大家除了研究各种各样的网络结构之外，还有研究优化方法的，以及激活函数的，这篇博客就对当前各种各样的激活函数做一个总结，分析其背后的性质。到目前为止，激活函数的形式有很多种了，早期的激活函数主要是 sigmoid 以及 tanh 函数，这两种函数都能将输入限制在很小的范围内，算是一种非线性函数，后来又出现了 RELU 以及各种基于 RE
RNN RNN前向传播过程 其中 它们二者是何其的相似，都把输出压缩在了一个范围之内。他们的导数图像也非常相近，我们可以从中观察到，sigmoid函数的导数范围是(0,0.25]，tanh函
信号处理函数的定义为：void signal_handler(int signum)可以理解为：参数为int型，返回值为void型的函数；信号函数signal()定义如下：void ( *signal( int signum,void (*handler)(int) ) ) (int)；
signum ：信号值；
handler：针对信号值定义的信号处理函数该函数可以理解为：1.最外层：void
工作中常用的激活函数Sigmoid：常应用于二分类场景的输出层 如上图所示：sigmoid 在定义域内处处可导，且两侧导数逐渐趋近于0。如果X的值很大或者很小的时候，那么函数的梯度（函数的斜率）会非常小，在反向传播的过程中，导致了向低层传递的梯度也变得非常小。此时会出现梯度消失，现象，一般来讲训练效果都不会太好。一般来说， sigmoid 网络在 5 层之内就会产生梯度消失现象。而且，该激活函数并
前言过年也没完全闲着，每天用一点点时间学点东西，本文为大家介绍几个python操作的细节，包含all、any、for in等操作，以及介绍我解决问题的思路。一、开篇先从我看到的一个简单的语句开始。刚看到这个语句的时候我整个人完全懵住了，完全看不懂这是干啥的。不过其实编程难的不是这些东西，这些东西再也不怕，也能想办法解决掉，而隐藏在这后面的编程思维及数学等知识是很难解决的。1.1 any、all言归
1、特殊变量与常数ans 计算结果的变量名 computer 确定运行的计算机eps 浮点相对精度 Inf 无穷大i 虚数单位 inputname 输入参数名NaN 非数 nargin 输入参数个数nargout 输出参
4激活函数建立一个神经网络时，需要关心的一个问题是，在每个不同的独立层中应当采用哪种激活函数。逻辑回归中，一直采用sigmoid函数作为激活函数，此外还有一些更好的选择。tanh函数（Hyperbolic Tangent Function，双曲正切函数）的表达式为：函数图像为：tanh函数其实是sigmoid函数的移位版本。对于隐藏单元，选用tanh函数作为激活函数的话，效果总比sigmoid函数
本文将探索：提起函数，我们多多少少会有些印象，但也许中学函数知识忘得差不多了，没关系，只需记住一点即可：函数是为了解决问题而存在的，不要被它的名字和定义吓倒！会用它，能用自己的话描述清晰它是啥就可以了。或者你可以暂时把函数理解为一堆满足特定功能的代码块，这当然不准确，但就像绘画，你先画一个大体的草稿框架，后面随着认知，不断修正丰富细节即可。【探索内容】1.python内置函数简介在我们开启私人定制
测试Sigmod、 relu 和tanh函数的表达式及取值范围什么是精确率、准确率、召回率、f1值为什么要将数据归一化/标准化？为什么Dropout可以解决过拟合？特征选择的方法 Sigmod、 relu 和tanh函数的表达式及取值范围引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始
origin函数 函数“origin”和其他函数不同，函数“origin”的动作不是操作变量（它的参数）。它只是获取此变量（参数）相关的信息，告诉我们这个变量的出处（定义方式）。函数语法：$(origin VARIABLE)函数功能：函数“origin”查询参数“VARIABLE”（一个变量名）的出处。函数说明：“VARIABLE”是一个变量名而不是一个变量的引用。因此通常它不包含“$”（当然，
