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【机器学习】激活函数/传递函数

激活函数（也有书籍称为传递函数）的作用是决定如何激活输入信号，而输入信号则是加权输入信号和偏置的总和，激活函数在选择上对于后面的运算占据十分重要的地位，例如如果选择了不恰当的激活函数，将会导致后面计算梯度时无法计算出偏差而导致训练失败

性感博主在线瞎搞·2020-07-05 08:33

（傻瓜教程）TensorBoard可视化工具简单教程及讲解（TensorFlow和Keras）

特别是在训练网络的时候，我们可以设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用T

resumebb·2020-07-05 08:49

Python手写体数字识别，数学公式和程序对应详解

1.BP算法四个核心公式参数列表x=np.array(x)y=np.array(y)weights=[]#权重列表bias=[]#偏置列表其中x为输入变量，y为输出变量x为3

犀利小辣椒·2020-07-05 07:18

JPEG解码

一、实验原理JPEG编码原理图：分块：将图像分成（8*8）的块以便进行DCT变换，不够的要取边缘像素补齐零偏置：零偏置，对于灰度级是2n的像素，通过减去2n-1，将无符号的整数值变成有符号数，对于n=8

Shining_CC·2020-07-05 06:58

第三章线性模型--机器学习（周志华）参考答案

参考答案第三章线性模型机器学习(周志华西瓜书)参考答案总目录http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/520649101.试分析在什么情况下，在以下式子中不比考虑偏置项

大宝SDE·2020-07-05 05:41

CenterNet：Objects as Points论文解读以及源码分析

ICCV2019官方源码梗概CenterNet通过预测每个目标的中心点，既而以中心点为基准进行回归宽和高，以及由于下采样带来的点的偏置。

咆哮的阿杰·2020-07-05 05:40

sklearn LinearRegression线性回归函数

LinearRegression线性回归函数属性和参数示例LinearRegressionLassoLasso+alphaRidgeRidge+alpha属性和参数regr.coef_:权值regr.intercept_:偏置示例

开发组老何·2020-07-05 04:29

J-FET输入运放和双极型输入运放区别?

都以通用运放为例，JFET运放输入电阻比较大，可以比双极型高几个数量级，可以用在信号源内阻稍大的场合，输入偏置电流比较小（这一点

Steven&Aileen·2020-07-05 03:29

三极管基极偏置电路原理应用于继电器的驱动电路的分析

如图，NPN三极管T1处于基极偏置状态，所谓基极偏置，即电路中提供了稳定的基极电流，也是属于共发射级电路（CE）的一种。

ele_Maker_Ou·2020-07-05 01:11

【TF2.0】【笔记】神经网络小结

输出层的设计普通实数空间[0,1][0,1]和为1[-1,1]误差计算均方差交叉熵神经网络的类型卷积神经网络循环神经网络注意力（机制）网络图神经网络油耗预测实战神经网络感知机感知机Perceptron感知机的偏置

Samanii·2020-07-04 23:51

扫描探针显微术入门（6）

偏置电压通常在0.1–1V之间，隧道电流在0.1~1nA之间。隧道接触电阻Rt在10^8到10^10欧姆这个量级范围内。对于通常的

liyuanbhu·2020-07-04 22:27

三极管基极偏置电阻

注意：“输入5V，那么分压点Vb电压是3.4V”的前提是两个电阻分压，但没有晶体管的情况下。一旦接入晶体管，be结必会导通，Vb的电压就被箝位在0.65V上，就不再是两个电阻分压了。应该理解成“4.7K电阻串联了一个正向连接的二极管到地”，而那个10K电阻只不过是并在二极管上而已。至于10K电阻的作用，是为了在没有输入电压（或输入端悬空）时，保证晶体管可靠截止。这个电阻的作用是提高可靠性。半导体器

苍月代表我·2020-07-04 21:24

从模型搭建到训练，手把手教你Tensorboard可视化训练数据——tensorflow2.0及其以上版本

特别是在训练网络的时候，我们可以设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。

一心想当科学家·2020-07-04 12:06

JPEG解码实验

以下是编码具体说明:1、零偏置（LevelOffset）对于灰度级是2的n次方的像素，通过减去2的n-1次方，将无符号的整数值变成有符号数。

amy2020·2020-07-04 10:11

模电之半导体基础篇2（PN结）

文章目录一、PN结的形成二、PN结的动态平衡三、PN结的正反偏置四、电流的估算、PN结的击穿性五、PN结的电容一、PN结的形成1、过程使用工艺，将P区域N区分散在左右两边，在浓度差作用下：电子从N取向P

不专业的栀子·2020-07-04 09:28

三极管基极电阻的确定方法

学过电路的朋友都清楚，三极管有三种工作区：截止区、放大区、饱和区，如下图所示：截止区：当基极的偏置电压小于0.7V时，B极电流为零，CE极无电流流过，三极管处于不导通状

zhenxing2000·2020-07-04 04:28

tensorflow模型持久化保存和加载

模型文件的保存tensorflow将模型保持到本地会生成4个文件：meta文件：保存了网络的图结构，包含变量、op、集合等信息ckpt文件：二进制文件，保存了网络中所有权重、偏置等变量数值，分为两个文件

weixin_30642869·2020-07-04 02:09

JPEG解码_C语言实现

编码原理图如下:①LevelOffset（零偏置）为了使使像素的绝对值出现3位10进制的概率大大减少，对于灰度级是2的n次方的像素，通过减去2的n-1次方，将无符号的整数值变成有符号数。

vacu_um·2020-07-04 02:14

三极管的上拉下拉电阻的选取

输出端的接电源或接地的电阻叫上拉、下拉电阻，而基极电阻不叫这个名称，应该叫基极偏置电路分压电阻。

位文杰TOP·2020-07-04 01:31

Tensorflow模型持久化与恢复

graph)即神经网络的节点(nodes)及其流图(flow)，节点是一系列张量，每个张量中运行一个op,流图是这些节点之间的运算关系，神经网络的参数包括训练得到的神经网络各层的权重(weights)和偏置

zhaixingzhe·2020-07-04 00:36

CNN需要训练的参数个数（Param #）计算

层，即全连接层(FC)，输入参数就是前一层的输出，例如上图中，Dense层，输入参数个数就是78400，即每个神经元都有78400个输入，根据神经元计算公式Y=W*X+b，对应的w有78400个，外加偏置

LabVIEW_Python·2020-07-04 00:33

《利用python进行数据分析》读书笔记之时间序列（一）

时间序列（一）日期和时间数据的类型和工具字符串与datetime互相转换时间序列基础索引、选择、子集含有重复索引的时间序列日期范围、频率和位移生成日期范围频率和日期偏置移位（向前或者向后）日期时区处理时间的本地化和转换不同时区之前的操作本文中可能使用的数据集来自

pnd237·2020-07-02 14:41

动手学深度学习16- 深度学习的数值稳定性和模型初始化

为了方便讨论，不考虑偏置阐述，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映

onemorepoint·2020-07-02 13:05

模电-基本放大电路-共射放大

Rb：基极偏置电阻，根据Rc设置，Rb取值几十kΩ~几百kΩ。C1：输入耦合电容，属于人

Leemboy·2020-07-02 07:02

NAND Flash的基本操作——读、写、擦除

读:当我们读取一个存储单元中的数据时（如图2.4），是使用一个门电压Vread（0V）作用于gate端，而没有被读取的存储单元的gate端则被偏置于Vpass.r(

kunkliu·2020-07-02 07:53

运放参数的详细解释和分析

文章目录一、输入偏置电流和输入失调电流1、定义2、来源2.1理论2.2举例3、对电路的影响4、输入偏置电流测量方式4.1输入偏置电流流入一个大的电阻5、运放的失调电压，以及它的计算5.1失调电压及其计算

irober·2020-07-02 04:32

opencv学习笔记（十六）——图像对比度和亮度值

x行，第y列像素点第c通道的值g(x,y)代表输出图像第x行，第y列像素点第c通道的值a（a>0）通常称为增益（放大倍数）,用来控制图像的对比（为了观察结果，一般设置为0.0到3.0之间）b通常被称为偏置

Souseiki·2020-07-02 03:37

Opencv3笔记7——图像对比度和FFT

图像对比度,亮度值调整理论公式g(x)=a×f(x)+bg(x)=a×f(x)+bf(x)表示源图像像素g(x)表示输出图像像素aa表示增益b表示偏置,用来控制图像的亮度#include#include

绝尘花遗落·2020-07-02 03:54

神经网络--3.全连接加偏置b-加激活函数

1.代码：加上偏置加上激活函数Relu，softmax函数以iris的三种类型花为例：其中x1,x2,x3,x4分别是花萼长，花萼宽，花瓣长，花瓣宽，（一共150个数据，其中前50数据是第一种品种，中间

huanhuan59·2020-07-02 03:15

神经网络--1.全连接未加偏置b_未加激活函数

1.代码(python)初始化变量--->前向计算----->后向运算此代码是初步描写，此篇博文是未加上偏置b_未加激活函数第二篇博文是加上偏置b，_未加激活函数的代码，链接（https://blog.csdn.net

huanhuan59·2020-07-02 03:43

opencv调整图像亮度与对比度

根据输入像素值来计算相应的输出像素值亮度与对比度调整的数学模型g(i,j)=a*f(i,j)+bf(i,j)表示源图像,g(i,j)表示输出图像像素参数a(a>0)被称为增益,用来控制图像的对比度参数b被称为偏置

hb707934728·2020-07-02 02:15

神经网络中的sigmoid函数

1、weights、bias参数学习我们希望有一种学习算法，它能够自动地调整网络中的权重因子和偏置。但是，我们怎样才能设计出这样的算法神经网络？可以通过学习来解决一些问题。

guang_mang·2020-07-02 01:21

Python-OpenCV——亮度和对比度

OpenCV中亮度和对比度应用这个公式来计算：g(x)=αf(x)+β，其中：α(>0)、β常称为增益与偏置值，分别控制图片的对比度和亮度。

dianshu1593·2020-07-01 22:32

超限学习机--ELN 读书笔记一

以SLFN为例，传统的神经网络训练方法：初始化参数（输入层到隐层的权重与偏置，隐层到输出层

Hackerzer·2020-07-01 20:52

js--数字精度与范围、位运算、逻辑运算

阶码用移码表示，主要控制小数点在尾数部分的跳转，11位阶码中，又有1位表示符号位，10位来表是数字，按无符号数来计算，原本可以表示02047的数据，但除去阶码为全0、全1的情况，剩下可以表示12046种情况，移码偏置是

栗子酥小小·2020-07-01 19:07

nand flash基础——基本操作

根据这样的特性，则可以通过设置偏置电压来使cell处于导通状态。当需要读取一个cell时，在栅极（gate）上需要提供一个Vread电压（0V），在其他的cell上加上一个Vpass,r电压，通常

bsbhenry·2020-07-01 19:55

VIO标定IMU随机误差：Allan方差法

确定性误差确定性误差主要包括bias(偏置)、scale(尺度)、misalignment(坐标轴互相不垂直)等多种。常使用六面静置法标定加速度计和陀螺仪的确定性误差。

$南山种豆$·2020-07-01 15:30

机器学习之SVM的损失函数（Hinge Loss)

就参数化学习而言，这涉及到调整参数，比如需要调节权重矩阵W或偏置向量B，以提高分类的精度。SVM通常使用Hinge

倔强的小彬雅·2020-07-01 13:29

模拟电路&仿真LTspice（4）：三极管共发射极偏置放大电路

同样，共发射极偏置放大电路也从直流和交流两方面来分析：1.直流分析根据前一贴说明，Vc=VCC/2时，可以最大不失真，且另外一个借鉴的经验是Rc=10Re。用这2个经验可以来确定其他直流参数。

Smile_shao·2020-07-01 13:23

神经网络设计_学习规则总结

学习规则，就修改神经网络的权值和偏置值的过程和方法，其目的是为了训练网络来完成某些工作。学习规则主要有3种类型：有监督学习、无监督学习和增强学习。

OneSea-V3.1·2020-07-01 12:48

opencv改变图片的亮度和对比度

g(x)=alphaf(x)+beta两个参数alpha和beta一般称作增益和偏置参数。用这两个参数来分别控制对比度和亮度。

惶恐的小白·2020-07-01 06:11

OpenCV图像处理---调整图像亮度与对比度

理论：图像变换可以看作如下：像素变换–点操作邻域操作–区域调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作g(i,j)=αf(i,j)+β（其中α>0，α增益（放大倍数），用来控制图像的对比度，β（偏置），用控制图像的亮度参考代码

不安分的少年·2020-07-01 06:02

直觉化深度学习教程——偏置与激活函数之间的关系

我们看到成熟的神经网络时，往往能看到偏置bbb与激活函数Sigmoid或ReLU，但是它们是从何而来的呢？通过探究，我们将获得更深刻的认识。

soplars·2020-07-01 04:05

图像对比度与亮度调整算法实现（Python&OpenCV）

*f(x,y)+bf(x,y)代表源图像x行，y列的像素点的c通道的数值g(x,y)代表目标图像x行，y列的像素点的c通道的数值a参数（a>0）表示放大的倍数（一般在0.0~3.0之间）b参数一般称为偏置

ahaofan·2020-07-01 02:30

opencv 调整图像亮度和对比度

修改图像的亮度和对比度OpenCV中亮度和对比度应用这个公式来修改：g(x)=αf(x)+β，其中：α(>0)、β常称为增益与偏置值，

Ibelievesunshine·2020-07-01 01:14

OpenCV——调整图片的对比度、亮度和饱和度

a(a>0：称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，其取值范围一般为0.0-3.0b：称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。

Flowery Me·2020-07-01 00:57

java锁的底层原理

知识整理Synchronized内置锁，JVM级别使用底层锁升级过程、CAS操作的缺点【替换线程和copymw】优化代码优化：同步代码块、减少锁粒度、读锁并发JDK自带偏置锁、轻量级锁（CAS操作）、自适应自旋

zzpueye·2020-06-30 21:37

ELM python实现

最大的特点是输入权值和隐含节点的偏置都是在给定范围内随机生成的，被证实学习效率高且泛化能力强。训练时的主要目的在于输出层的权值求解。算

白桃K·2020-06-30 20:20

【python与机器学习 5-2】参数调整——交叉验证和网格搜索

如：逻辑回归及神经网络中的权重及偏置的学习等超参数超参数是模型框架的参数，通常由手工设定。如kmeans中的k，神经网络中的网络层数及每层的节点个数。调参调的都是k，c这样的超参数。

zxfhahaha·2020-06-30 20:39

BP神经网络，BP推导过程，反向传播算法，误差反向传播，梯度下降，权值阈值更新推导，隐含层权重更新公式

神经网络模型)BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置

zhaoyuxia517·2020-06-30 15:13

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