1)0/0  或者说  任意常数/0  也就是0不能做分母. (nan出现的情况绝大部分是分母出现0了)   若分子为0的情况,(分母不为0),结果也应该是0而非 NAN. 2)如果是 无穷大比无穷大   对应的结果也是NaN 3)注意,  inf/0 以及0/inf  对应的结果不是NaN 4)sin(inf)  cos(inf) sin(1/0) 等对应的三角函数的值,也是NaN.

matlab数值类型 数值类型的分类 整数类型    整数类型有8种.上面的数字为其内存大小,如:int8,整数所占内存大小为8个字节.除了int64 和 uint64不能进行数值运算之外都可以. 类型转换 在没有说明的情况下,系统默认的数据类型是双精度浮点型.对应的整数转换函数为对应的整数类型名 如:int8 注意:matlab数值转换中默认将数值转换为最接近的整数值.如果小数部分为0.5,则转换后的结果为与该浮点数最接近的两个整数中绝对值较大的一个. >> asd=3.3 asd = %默

删除包含NaN的行: a(any(isnan(a), 2),:) = []; 删除全部为NaN的行: a(all(isnan(a), 2),:) = [];

2.1引导 2.2一维数组的创建与寻访 2.3二维数组的创建 2.4二维数组元素的标识 2.5二维数组的子数组寻访和赋值 2.6执行数组运算的常用函数 2.7数组运算和矩阵运算 2.8多项式的表达和创建 2.9多项式运算函数 2.10标准数组生成函数和数组操作函数 2.11数组构建技巧综合 2.12高维数组的创建 2.13关系运算 2.14逻辑操作 2.1 引导 2.1.1 function [ output_args ] = Untitled2( input_args ) x=: y=x.*e

from:https://www.zhihu.com/question/49346370   Harick     梯度爆炸了吧. 我的解决办法一般以下几条:1.数据归一化(减均值,除方差,或者加入normalization,例如BN.L2 norm等):2.更换参数初始化方法(对于CNN,一般用xavier或者msra的初始化方法):3.减小学习率.减小batch size:4.加入gradient clipping: 发布于 2016-09-04   仁孟     说明训练不收敛了, 学习率

我这里是由于数据整理错误导致的,同一标注区域重复2次送入模型,具体如下: 0.798046875 0.5555555555555556 0.04296875 0.03611111111111111 0.931640625 0.6173611111111111 0.06953125 0.07083333333333333 0.869140625 0.5777777777777777 0.06171875 0.05277777777777778 0.837890625 0.5791666666666

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解:

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/sum.html?searchHighlight=sum&s_tid=doc_srchtitle#btv6ok6-1-dim sum 数组元素总和 全页折叠 语法 S = sum(A) S = sum(A,'all') S = sum(A,dim) S = sum(A,vecdim) S = sum(___,outtype) S = sum(___,nanflag)   说明 示例 S = sum(A) 返回

电脑配置: 操作系统:window 8.1 Matlab 2012a安装路径:D:\Program Files\MATLAB\R2012a VS2010 : OpenCV 2.4.3:D:\Program Files\opencv 补充说明: 在配置前,先检查一下系统变量: 1.若缺少系统变量(该路径必须添加!!!): D:\Program Files\MATLAB\R2012a\runtime\win64 导致结果:程序无法正常启动0x000007b.请单击“确定”关闭应用程序 注意变量配置后

matlab学习笔记(一)单元数组 1.floor(x) :取最小的整数 floor(3.18)=3,floor(3.98)=3 ceil(x)  :取最大的整数 ceil(3.18)=4,ceil(3.18)=42.单元数组和结构体作用差不多, 相同点:都是存放不同类型的数据,能实现不同类型数据的存储机制. 不同点:结构体数组的 各个元素下有成员,并且每个成员有自己的名字,而单元数组没有成员和成员 名字的感念.3.单元数组,用[]表示元素间隔:用,表示元素之间的间隔:用:表示行间隔. 例如:c

javascript的转义序列 \0 NUL字符(\u0000) \b 退格符(\u0008) \t 水平制表符(\u0009) \n 换行符(\u000A) \v 垂直制表符(\u000B) \f 换页符(\u000C) \r 回车符(\u000D) \" 双引号(\u0022) \' 单引号(\u0027) \\ 反斜杠(\u005C) \xXX 由两位十六进制数值XX指定的Latin-1字符 \uXXXX 由四位十六进制数XXXX指定的Unicode字符 \XXX 由一位到三位八进制数(1

matlab中文论坛视频谷普教程MATLAB压缩包介绍 我也正在学习这个软件 ,看到这个教程就在这里分享了,希望大家喜欢!Matlab 初学者视频教学1. Matlab视频:Matlab中文论坛为新手打造的,20分钟入门Matlab2. Matlab初学者视频教学二:增加程序可读性发布程序运行结果Matlab GUI 初学者视频教学1. Matlab GUI视频(一): 创建一个简单GUI 2. Matlab GUI视频(二): 按钮的使用,图片读取高分辨率3. Matlab GUI视频(三):

一.JavaScript数值 1.整数和浮点数 根据国际标准 IEEE 754,64 位浮点数格式的 64 个二进制位中,第0 位到第 51 位储存有效数字部分,第 52 到第 62 位储存指数部分,第 63 位是符号位,0 表示正数,1 表示负数. (图片:海码歌) 1). JavaScript 内部,所有数字都是以 64 位浮点数形式储存,即使整数也是如此.所以,1 与 1.0 是相等的,而且 1 加上 1.0 得到的还是一个整数, 自己会推导类型,不会像 JAVA 那样变成小数. 2).尽

###df_18的字段fuek是否包含 / df_18[df_18['fuel'].str.contains('/')] 报错: ValueError Traceback (most recent call last) in () 1 # 检查是否已删除----> 2 df_18[df_18['fuel'].str.contains('/')] /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in getitem(self,

在低版本的火狐(43以下)和IE8中,显示时间格式为:yyyy-MM-dd hh:mm:ss,会出现NaN:原因是只支持yyyy/MM/dd hh:mm:ss; 所以在new Date('2018-08-09 10:24:00')的时候,格式也是要传入格式yyyy/MM/dd hh:mm:ss,显示的时候也要yyyy/MM/dd hh:mm:ss;

js 为什么计算结果老是出现NaN 可能原因: 1.操作的两个数,类型不一致 2.有一个值为NaN,计算後为NaN 1. 转换函数: js提供了parseInt()和parseFloat()两个转换函数.前者把值转换成整数,后者把值转换成浮点数.只有对String类型调用这些方法,这两个函数才能正确运行:对其他类型返回的都是NaN(Not a Number). parseInt("1234blue"); //returns 1234parseInt("0xA");

1.问题描述:开始训练一切都是那么的平静,很正常! 突然loss变为nan,瞬间懵逼! 2.在网上看了一些解答,可能是梯度爆炸,可能是有关于0的计算.然后我觉得可能是关于0的吧,然后进行了验证. 3.验证方法:因为我使用的是softmax loss, 我直接打印每一步的输出向量中的最大值即: print(np.max(y.eval({x:data}))) 发现最大值接近1甚至有的就是1.0,可想而知,其他维度都接近0了,那么我们来看公式: 交叉熵loss: y_ * log(y)  当0*log

一.文章来由 好久没写原创博客了,一直处于学习新知识的阶段.来新加坡也有一个星期,搞定签证.入学等杂事之后,今天上午与导师确定了接下来的研究任务,我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不对的地方,欢迎批评指正. 二.<一天搞懂深度学习> 300多页的PPT,台大教授写的好文章. 对应的视频地址 1.Lecture I: Introduction of Deep Learning (1)machine learning≈找函数 training和testing过程 (2)单个神经网

// Copyright 2010 The Go Authors. All rights reserved. // Use of this source code is governed by a BSD-style // license that can be found in the LICENSE file. // go/src/fmt/scan.go // version 1.7 // 格式化输入输出的用法请参考:http://www.cnblogs.com/golove/p/32843

四.经典入门demo:识别手写数字(MNIST) 常规的编程入门有"Hello world"程序,而深度学习的入门程序则是MNIST,一个识别28*28像素的图片中的手写数字的程序.MNIST的数据和官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 深度学习的内容,其背后会涉及比较多的数学原理,作为一个初学者,受限于我个人的数学和技术水平,也许并不足以准确讲述相关的数学原理,因此,本文会更多的关注"应用层面",不对背后的数学原理进行展开,感谢

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo