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激励函数
【基础知识】---BN层相关原理详解
数据分布对训练会产生影响.比如某个神经元x的值为1,某个Weights的初始值为0.1,这样后一层神经元计算结果就是Wx=0.1;又或者x=20,这样Wx的结果就为2.现在还不能看出什么问题,但是,当我们加上一层
激励函数
All_In_gzx_cc
·
2022-12-20 07:30
【CV论文及数学原理】
深度学习
数学
循环神经网络(RNN)
卷积神经网络和循环神经网络的区别神经网络的基本原理是:一层中的所有神经元都接受一个输入,将其乘以一个权重,然后经过神经元的偏差进行调整,最后用
激励函数
把输出值标准化,得到一个神经元的输出。
南妮儿
·
2022-12-18 12:52
pytorch
深度学习
rnn
人工智能
深度学习
BP神经网络用于PID参数整定学习笔记
1、神经网络
激励函数
:添加的处理函数一定要是可微的才能使用梯度下降算法。sigmoid函数:一般常用这个函数对这个函数求导:Tanh函数Tanh函数的图像如上图所示。
阿Q学长
·
2022-12-13 11:05
人工智能学习笔记
笔记
python
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
算法
Pytorch 自定义神经网络训练自己的图片数据
神经网络的自定义包括网络结构的设计,网络层次各个参数的设计,如
激励函数
,卷积层数量,卷积核等参数。数据集的自定义是指用户可以设计自己的待分类图像,并且按照自己的意愿将其进行分类。如果你完全熟悉并
twbinn
·
2022-12-12 13:01
神经网络pytorch
pytorch
机器学习
卷积神经网络
自定义数据集
莫烦-pytorch
pytorch莫烦
激励函数
Y=AF(Wx)这里的AF()就是
激励函数
,其实就是另外一个非线性函数。
9377_
·
2022-12-11 16:02
莫烦
pytorch
python机器学习第三章:使用scikit-learn实现机器学习分类算法
逻辑斯谛回归(logisticsregression)分类模型
激励函数
为sigmoid函数可解释性决策树通过梯度下降进行优化的在线学习
乐乐大鱼塘
·
2022-12-11 07:21
python机器学习
【AI实战】快速掌握TensorFlow(四):损失函数
在前面的文章中,我们已经学习了TensorFlow
激励函数
的操作使用方法(见文章:快速掌握TensorFlow(三)),今天我们将继续学习TensorFlow。
雪饼ai
·
2022-12-11 00:11
人工智能
人工智能
深度学习
TensorFlow
损失函数
神经网络
卷积神经网络入门(学习笔记)
隐含层(1)卷积层(convolutionallayer)感受野(ReceptiveField):卷积核(convolutionalkernel)卷积层参数1.卷积核大小2.卷积步长3.填充padding
激励函数
KotoriLiu
·
2022-12-10 06:22
神经网络
卷积
浅谈卷积神经网络
1、激活函数在多层神经网络中,上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系,这个函数称为激活函数(又称
激励函数
)。
大家都要开心
·
2022-12-09 16:07
cnn
人工智能
神经网络
TensorFlow练习(五)——结果可视化(线性回归LinearRegression)
importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):#输入值,输入的大小,输出的大小,
激励函数
yueguizhilin
·
2022-12-09 04:25
Tensorflow
神经网络
TensorFlow
神经网络
关于卷积,池化,前向传播,反向传播,全连接层,通道数的一些概念
写在前面:本文内容中关于通道数的内容参考自文章图像的通道(channels)问题反向传播的理解参考自前向传播、反向传播——通俗易懂激活函数的内容参考自常用激活函数(
激励函数
)理解与总结其他内容截取自B站视频卷积层和池化层的理解外加个人理解
世由心生
·
2022-12-08 18:06
卷积
池化
全连接层
反向传播
深度学习与计算机视觉系列(7)_神经网络数据预处理,正则化与损失函数
出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50451460声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处1.引言上一节我们讲完了各种
激励函数
的优缺点和选择
寒小阳
·
2022-12-07 12:49
计算机视觉
深度学习与计算机视觉
计算机视觉
神经网络
数据预处理
正则化
损失函数
总结2-深度学习网络搭建学习
github网页:ConvolutionalNeuralNetwork常用激活函数(
激励函数
)理解与总结------------------Pytorch学习--------------书籍,深度学习框架与
三世
·
2022-12-06 07:59
Pytorch
深度学习
Pytorch
神经网络原理的简单介绍,神经网络的基本原理
神经网络的基本原理是:每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重,并加上其他输入到这个神经元里的值(并结合其他信息值),最后算出一个总和,再经过神经元的偏差调整,最后用
激励函数
把输出值标准化。
普通网友
·
2022-12-02 18:01
神经网络
深度学习
网络
dnn
反馈式神经网络之HNN
每个节点代表一种特定的输出函数,称为
激励函数
(activationfunction)
i-kernel
·
2022-12-01 21:52
MachineLearning
机器学习之反馈神经网络
Hopfield网络
反馈神经网络
HNN
ANN
【Pytorch教程】:自编码 (Autoencoder)
Pytorch教程目录TorchandNumpy变量(Variable)
激励函数
关系拟合(回归)区分类型(分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络(RNN
_APTX4869
·
2022-11-30 06:50
Pytorch
python机器学习--分类算法
#感知器逻辑:一个二值分类问题,分别记为1(正类别)和-1(负类别).定义
激励函数
z=wx(w为权值,x为输入值),当Z大于阈值时为1类,否则为-1类#用Python实现感知器学习算法。
一蓑烟雨紫洛
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2022-11-30 01:19
机器学习
人工神经网络常见的输出变换函数有
神经网络的基本原理是:每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重,并加上其他输入到这个神经元里的值(并结合其他信息值),最后算出一个总和,再经过神经元的偏差调整,最后用
激励函数
把输出值标准化。
普通网友
·
2022-11-27 21:40
ai智能写作
Pytorch学习笔记|莫凡Python
目录PyTorch和Tensorflow的区别用Numpy还是TorchTorch中的数学运算变量(Variable)Torch中的
激励函数
关系拟合(回归)要点建立数据集建立神经网络训练网络可视化训练过程区分类型
元辰辰辰辰辰辰
·
2022-11-26 20:31
python
pytorch
pytorch
【Pytorch教程】:卷积神经网络 CNN
Pytorch教程目录TorchandNumpy变量(Variable)
激励函数
关系拟合(回归)区分类型(分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络(RNN
_APTX4869
·
2022-11-26 20:01
Pytorch
BP单隐层神经网络介绍
在上一篇博客的基础上,研究了下单隐层神经网络,下面详细的说下步骤:上一篇博客中,不管是加没加
激励函数
,都是输入后直接输出.而单隐层神经网络就是输入和输出中间有一个隐层,即输入层的输出是隐层的输入,隐层的输出和对应权重的乘积是输出层的输入
Steven_ycs
·
2022-11-26 15:04
BP单隐层神经网络 代码实现 以及 详细步骤
在上一篇博客的基础上,研究了下单隐层神经网络,下面详细的说下步骤:上一篇博客中,不管是加没加
激励函数
,都是输入后直接输出.而单隐层神经网络就是输入和输出中间有一个隐层,即输入层的输出是隐层的输入,隐层的输出和对应权重的乘积是输出层的输入
沐一
·
2022-11-26 15:03
机器学习
神经网络
hog
步骤
代码
深度学习 计算机视觉面试常考知识点
CSDN常用激活函数(
激励函数
)理解与总结3.Softmax的原理是什么?有什么作用?卷积神经网络系列之softmaxloss对输入的求导推导在机器学习尤其是深度学习中,softmax是个非常常用而
lzAllen
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2022-11-25 17:09
深度学习
深度学习
计算机视觉
面试
机器学习 —— 神经网络(matlab)
每个节点代表一种特定的输出函数,称为
激励函数
(activationfunction)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重(weight),这相当于人工神经网络的记忆。
洋洋菜鸟
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2022-11-24 23:05
机器学习
机器学习
神经网络
算法
神经网络中的激活函数
1Sigmoid函数2Tanh函数3ReLU函数4LeakyReLU函数5GELU函数6Swish函数 在多层神经网络中,上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系,这个函数称为激活函数,又称
激励函数
Aiolei
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2022-11-22 21:08
深度学习
神经网络
深度学习
机器学习
卷积神经网络与神经网络,卷积神经网络基础知识
每个节点代表一种特定的输出函数,称为
激励函数
(a
普通网友
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2022-11-22 17:34
神经网络
cnn
人工智能
matlab
神经网络的入门
神经网络入门神经网络的介绍单个神经细胞的模型化神经元:多个输入---->权重—>偏置—>
激励函数
—>输出符号表示:x为输入函数,W为权重,b为偏置常量,f为
激励函数
,y为输出则y=f(∑(xi∗wi+b
love2study
·
2022-11-21 06:11
深度学习
python
深度学习
python神经网络编程 代码,python神经网络编程 豆瓣
每个节点代表一种特定的输出函数,称为
激励函数
(a
普通网友
·
2022-11-21 02:00
神经网络
python
人工智能
神经网络学习
1、人工神经元结构2、
激励函数
2.1阈值型函数阶跃函数(用于感知器)符号函数2.2饱和型函数2.3双曲正切函数2.4S型函数(BP神经网络)2.5高斯函数(REF函数)3、神经网络结构3.1前馈型网络单向多层结构
狂奔的菜驰
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2022-11-20 04:01
智能算法
神经网络
学习
网络
函数在神经网络中的作用,神经网络激活函数选取
神经网络中
激励函数
(传递函数)是用什么方法选择的呢?谷歌人工智能写作项目:小发猫神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛?只是最后一层,但前面层是非线性,那么可能存在区别不大的情况常见的神经网络结构。
普通网友
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2022-11-19 04:27
神经网络
机器学习
深度学习
深度学习中激活函数的用途
深度学习中激活函数的概念激活函数,即ActivationFunction,有时候也称作
激励函数
。它是为了解决线性不可分的问题引出的。但是也不是说线性可分就不能用激活函数,也是可以的。
githubcurry
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2022-11-17 07:02
深度学习
深度学习
sigmoid
reLU
激活函数
tanh
TensorFlow2学习笔记:5、常用激活函数
在多层神经网络中,上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系,这个函数称为激活函数(又称
激励函数
)。
不负卿@
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2022-11-15 19:43
TensorFlow
tensorflow
学习
深度学习
BP神经网络算法基本原理,bp网络神经算法代码
改进点主要在以下几个方面1
激励函数
的坡度———————误差曲面的平台和不收敛现象————————————————
激励函数
中引入陡度因子,分段函数做
激励函数
2误差曲面——————误差平方做目标函数,逼近速度慢
普通网友
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2022-11-10 10:09
算法
神经网络
网络
人工智能
神经网络传递函数的选择,神经网络的函数表达式
matlab神经网络的性能函数有哪些谷歌人工智能写作项目:小发猫在搭建神经网络的时候,如何选择合适的转移函数(一般来说,神经网络的
激励函数
有以下几种:阶跃函数,准线性函数,双曲正切函数,Sigmoid函数等等
普通网友
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2022-11-06 07:29
神经网络
机器学习
深度学习
CANoe教程:自动化测试功能-Test Module/Test Unit
TSL包含一系列的检测函数(CheckFunction)、
激励函数
(StimulusFunctions
Autopilot_XiaoYu
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2022-11-02 19:21
CAN/CANoe
can
canopen
BP神经网络算法
在输出之前,还要通过
激励函数
对zLi进行非线性处理得到aLi,如果不处理,每层的输出就都是关于输入值的一个线性组合,此时就相当于与多元线性回归模型了,将不能处理复杂的非线性可分问题。如下图1.神
words8
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2022-10-31 11:44
机器学习
算法
神经网络
python
机器学习
深度学习4大激活函数
如果不用
激励函数
(其实相当于
激励函数
是f(x)=x),在这种情况下你每一层输出实际上都是上层输入的线性函数。
尤尔小屋的猫
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2022-10-27 22:22
Deep
Learning
深度学习
python
机器学习
激活函数
卷积神经网络(CNN)基础
1.2.1BP神经网络的实例1.3卷积层1.4池化层2反向传播过程2.1误差的计算2.2误差的反向传播2.3权重的更新1卷积神经网络介绍1.1卷积神经网络的雏形1.2全连接层输入乘以权重求和加上偏置,通过一个
激励函数
即可得到输出
Cai Xukun
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2022-10-21 01:44
算法
神经网络
深度学习
【神经网络】RBF神经网络逼近任意非线性函数的Simulink仿真
RBF神经网络逼近任意非线性函数 RBF神经网络个人理解:RBF神经网络由输入层,隐含层和输出层构成,其中输入层到隐含层的
激励函数
为高斯基函数,隐含层到输出层为线性函数,高斯基函数的参数包括宽度矢量bbb
StopTheWorld丶
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2022-10-16 13:09
神经网络
神经网络传递函数的选择,卷积神经网络风格迁移
1、在搭建神经网络的时候,如何选择合适的转移函数(一般来说,神经网络的
激励函数
有以下几种:阶跃函数,准线性函数,双曲正切函数,Sigmoid函数等等,其中sigmoid函数就是你所说的S型函数。
vvccyyqq
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2022-10-07 09:29
神经网络
神经网络
cnn
深度学习
人工智能
神经网络设计课后答案,神经网络设计第二版pdf
神经网络的基本原理是:每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重,并加上其他输入到这个神经元里的值(并结合其他信息值),最后算出一个总和,再经过神经元的偏差调整,最后用
激励函数
把输出值标准化。
vvccyyqq
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2022-10-07 09:20
神经网络
神经网络
深度学习
人工智能
softmax函数与交叉熵损失函数
本文主要介绍了当前机器学习模型中广泛应用的交叉熵损失函数与softmax
激励函数
。这个损失函数主要应用于多分类问题,用于衡量预测值与实际值之间的相似程度。
Cy_coding
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2022-10-01 07:37
机器学习
深度学习
机器学习
深度学习
softmax
损失函数
交叉熵
BP神经网络中s函数的作用,bp神经网络的目标函数
我使用高斯函数作为其传递函数(激活函数)可行麽谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创BP神经网络matlab工具箱中的
激励函数
(传递函数),训练函数,学习函数
激励函数
用于神经元由输入计算输出的,而训练函数和学习函数是基于误差
小浣熊的技术
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2022-09-21 21:00
神经网络
深度学习
机器学习
神经网络控制器设计步骤,神经网络参数调整方法
BP神经网络matlab工具箱中的
激励函数
(传递函数),训练函数,学习函数
激励函数
用于神经元由输入计算输出的,而训练函数和学习函数是基于误差,来修改权值和阈值的,再就完成了一次训练,然后继续迭代,知道达到迭代次数或满足精度
小明技术分享
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2022-08-31 19:52
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
单个神经元
函数2这类的函数我们常称之为激活函数或者
激励函数
。那么有人又问了你怎么知道图中那一大堆wi和b参数到底取值是什么,别急,网络模型的训练就是为了找出这些值,这就引出了网络模
pyStar_公众号
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2022-08-25 17:39
神经网络
AI
单个神经元
激活函数
神经网络
激励函数
的作用是什么?有没有形象的解释?
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达本文转自:视学算法神经网络
激励函数
的作用是什么?有没有形象的解释?
小白学视觉
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2022-08-23 12:42
神经网络
算法
人工智能
深度学习
计算机视觉
神经网络算法的具体流程,脑神经网络的构建过程
神经网络的基本原理是:每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重,并加上其他输入到这个神经元里的值(并结合其他信息值),最后算出一个总和,再经过神经元的偏差调整,最后用
激励函数
把输出值标准化。
幸福的小肥熊
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2022-08-22 17:06
网络
神经网络
算法
cnn
经典的卷积神经网络(AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet)
3%,远低于第二名的错误率(26.2%);TOP-1错误率37.5%网络结构:AlexNet该模型一共分为八层,5个卷积层,,以及3个全连接层,在每一个卷积层中包含了
激励函数
RELU以及局部响应归一化(
weixin_38324954
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2022-08-13 21:54
CNN基础与LeNet框架
使用softmax
激励函数
作为输出层的多
流萤数点
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2022-08-13 21:23
python
深度学习
cnn
学神经网络需要什么基础,神经网络需要什么基础
神经网络的基本原理是:每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重,并加上其他输入到这个神经元里的值(并结合其他信息值),最后算出一个总和,再经过神经元的偏差调整,最后用
激励函数
把输出值标准化。
阳阳2013哈哈
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2022-08-11 07:49
PHP
神经网络
深度学习
机器学习
自动驾驶
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