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题解|简单二维卷积

简单二维卷积（Simple 2D Convolution）是一种常用的卷积操作，其计算公式为：其中，是输入图像，是卷积核，是输出图像。通俗点来说，就是将卷积核在输入图像上滑动，计算每个位置的卷积结果，从而实现图像的特征提取，利用padding和stride保证卷积核在输入图像的边缘也能进行卷积...

2025-02-06

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题解|实现基本自动微分操作

实现基本自动微分操作（Basic Automatic Differentiation）是一种常用的自动微分方法，用于计算函数的导数。所谓的自动计算微分，就是通过计算图，从输入到输出，反向传播，计算每个节点的导数。而这个计算图，通俗点来说就是高中所学到的链式法则需要画的函数关系图，也可以理解为深度学...

2025-02-06

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题解|具有反向传播的单神经元

具有反向传播的单神经元（Single Neuron with Backpropagation）是神经网络中的最常见的基本单元。本算法的步骤如下：初始化权重和偏置前向传播，计算预测值反向传播，计算梯度本题选择的均方误差作为损失函数，公式为因此，梯度计算公式为更...

2025-02-06

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题解|生成对抗网络（GAN）

生成式对抗网络，通俗点说，就是一对买卖家在博弈，卖家（生成器）生成假数据想“以次充好”，买家（判别器）判断数据是真是假。在本题中，生成器通过将真实数据和噪声相加，得到生成数据。判别器通过sigmoid函数生成一个概率来判断数据是真实的还是生成的。标准代码 import numpy as np d...

Python3

2025-02-06

0 112

题解|生成对抗网络（GAN）判别器

生成式对抗网络，通俗点说，就是一对买卖家在博弈，卖家（生成器）生成假数据想“以次充好”，买家（判别器）判断数据是真是假。判别器是生成式对抗网络中的另一个关键组件，其主要任务是判断输入的数据是真实的还是生成的。标准代码 import numpy as np def sigmoid(x): ...

Python3

2025-02-06

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题解|生成对抗网络（GAN）生成器

生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责生成与真实数据相似的假数据，而判别器则负责区分真实数据和生成的数据。通过对抗训练，生成器不断改进其生成能力，最终能够生成高质量的样本。生成器的说明生成器是生成式对抗网络中的一个关键组件，其主要任务是从随机噪...

Python3

2025-02-06

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题解|两个正态分布之间的KL散度

两个正态分布之间的KL散度（Kullback-Leibler Divergence）是一种衡量两个分布之间差异的指标，其计算公式为：其中，和分别是两个正态分布的概率密度函数。但是本题中，使用的计算公式是：对于两个正态分布和，它们之间的KL散度可以表示为：标准代码如下 def kl_...

2025-02-06

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题解|Leaky ReLU 激活函数

Leaky ReLU（Leaky Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，其计算公式为：其中，是输入。该算法是ReLU激活函数的改进，解决了ReLU在负数输入时梯度为0的问题。是深度学习中常用的激活函数之一。标准代码如下 def leaky_relu(x,alpha...

2025-02-06

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题解|实现ReLU激活函数

ReLU（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，其计算公式为：其中，是输入。该算法是深度学习中常用的激活函数之一。标准代码如下 def relu(z: float) -> float: return max(0, z)

2025-02-06

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题解|Log Softmax函数的实现

Log Softmax函数（Log Softmax）是一种常用的激活函数，是Softmax函数的对数形式，其计算公式为：其中，是输入。该算法是深度学习中常用的激活函数之一。标准代码如下 def log_softmax(scores: list) -> np.ndarray: #...

2025-02-06

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