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激励函数
使用numpy实现BP神经网络(python代码细节展示)
BP神经网络算法:后向传播,使用后向传播算法,学习分类或预测的神经网络输入:.D:由训练元祖和其相关联的目标值组成的数据集L:学习率输出:训练后的神经网络本文简单以回归问题进行学习,故输出层的
激励函数
设置为
chang_rj
·
2018-10-10 17:50
机器学习
神经网络
激励函数
激励函数
:作用是提供规模化的非线性化能力,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,模拟神经元被激发的状态变化。
Liang_xj
·
2018-10-04 18:20
机器学习
LSTM
无法回忆起久远记忆-----------------------------------------------------------------------------------下面的解释,前提需要知道
激励函数
的前提下面才能看得懂先来一篇简单易懂的
hebi123s
·
2018-09-17 12:15
莫烦
有趣的机器学习
机器学习第一篇----感知机
f(x)是一个
激励函数
,经过拟合的参数w,b计算,输入的x,然后就可以将X的空间分为{+1,-1}。但是w,b什么时候达到最优呢?
半路出家的it小僧
·
2018-09-16 22:02
机器学习
NLP
什么是神经网络?
神经网络是一种计算模型,由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成;每个节点(除输入节点外)代表一种特定的输出函数(或者认为是运算),称为
激励函数
;每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重(即认为该节点的
星空记忆
·
2018-09-15 20:19
深度学习与tensorflow
【深度学习】用tensorflow10分钟搭建你的第一个神经网络
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,这相当于人工神经网络的记忆。
符智生
·
2018-09-13 00:12
深度学习
【深度学习】用tensorflow10分钟搭建你的第一个神经网络
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,这相当于人工神经网络的记忆。
符智生
·
2018-09-13 00:12
深度学习
用JavaScript创建神经网络的有趣教程,一定要让你知道!
不用担心,这不是一份深入介绍隐藏输入层、
激励函数
或如何使用TensorFlow的复杂教程,而是一次轻松实践。即使你不懂神经网络背后的深入内容,也可以完成这个简单又有趣的实践。
AI科技大本营
·
2018-09-02 16:01
神经网络中的激活函数具体是什么?为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?(转)...
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都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机
dianwei0041
·
2018-08-30 19:00
常用激活函数比较
2.为什么要用如果不用
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。如果使用的话,激活函数给
梦想会走路
·
2018-08-24 01:39
2018-08-06 建造我们的第一个神经网络
神经层里常见的参数通常有weights、biases和
激励函数
。
maple_yang
·
2018-08-07 16:33
ML
激励函数
Activation Function (整理)
本文为内容整理,原文请看url链接,感谢几位博主知识来源一、什么是
激励函数
激励函数
一般用于神经网络的层与层之间,上一层的输出通过
激励函数
的转换之后输入到下一层中。
JokerJason
·
2018-08-07 11:00
用神经网络预测股票价格,tensorflow代码实现
#layer1:
激励函数
+乘加运算importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdate=np.linspace(1,15,15
luguanyou
·
2018-08-01 14:24
tensorflow
莫烦pytorch学习笔记(四)——
激励函数
(Activation)
1.什么是Activation普通神经网络出来的数据都是一个线性的数据,将输出来的结果用
激励函数
处理。
小汤河河神
·
2018-07-31 14:04
pytorch
深度学习框架图
:(参考网址https://blog.csdn.net/u010164190/article/details/72633245)2、神经网络要解决的问题2.1、基于网络功能函数的定义(网络模型的选择,
激励函数
的选择
frostjsy
·
2018-07-19 09:01
深度学习入门
使用Keras顺序(Sequential)模型
例如变量可以是神经元连接的权重(weights)和神经元的激励值(activitiesoftheneurons)
激励函数
定义神经元如何根绝其他神经元的活动来改变自己的激励值。
七相SIM
·
2018-07-07 20:32
手撕BP-neural-network(第二部)
第一点:最简单的神经网络模型x:输入参数a0:输入偏置a1:输入权重b0:隐藏层偏置b1:隐藏层输入权重y:隐藏层输入参数(经过
激励函数
的输出,下面会讲解
激励函数
)Z:隐藏层输出(经过激励的输出)最简单模型各个参数的展开式如下
影醉阏轩窗
·
2018-07-06 17:58
现代语音信号处理笔记 (四) 倒谱分析与同态滤波
在语音信号处理领域,根据语音信号求解声门
激励函数
和声道激励相应有非常重要的意义,如要求出语音信号的共振峰(共振峰是声道传递函数个对复共
Pelhans
·
2018-07-05 17:15
ASR
BP反向传播公式推导
重点界定一个节点的输入和输出zz是
激励函数
的输出Backpropagation算法(BP)是深度学习的基础,没有BP算法就没有神经网络,也不会有现在如火如荼的深度学习.BP算法并不仅仅适用于神经网络,对于任意系统
z0n1l2
·
2018-07-02 22:29
三省吾身
读《一天搞懂深度学习》ppt的笔记
读《一天搞懂深度学习》ppt笔记softmax推荐的开发工具:tips对训练过程:(1)选择合适的损失(2)需要minibatch(3)选择合适的
激励函数
(4)恰当的学习率(5)momentum对测试数据
lovecencen1893
·
2018-06-29 17:00
机器学习
深度学习中batch_normalization的理解
2.对于一些
激励函数
,比如tan,
激励函数
只对一部分区间的数据比较敏感,其他地方的数据变化,做出的反应不大。
DX_ByYourself
·
2018-06-28 16:56
机器学习
深度学习
深度学习中batch_normalization的理解
2.对于一些
激励函数
,比如tan,
激励函数
只对一部分区间的数据比较敏感,其他地方的数据变化,做出的反应不大。
DX_ByYourself
·
2018-06-28 16:56
机器学习
深度学习
pytorch搭建神经网络(回归)
importtorchimporttorch.nn.functionalasF#
激励函数
都在这x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#xdata
Douhh_sisy
·
2018-06-26 20:02
pytorch
pytorch搭建神经网络(回归)
importtorchimporttorch.nn.functionalasF#
激励函数
都在这x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#xdata
Douhh_sisy
·
2018-06-26 20:02
pytorch
pytorch搭建神经网络(回归)
importtorchimporttorch.nn.functionalasF#
激励函数
都在这x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#xdata
Douhh_sisy
·
2018-06-26 20:37
pytorch
pytorch搭建神经网络(回归)
importtorchimporttorch.nn.functionalasF#
激励函数
都在这x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#xdata
Douhh_sisy
·
2018-06-26 20:37
pytorch
[Python人工智能] 七.加速神经网络、
激励函数
和过拟合
前六篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络、theano正规化处理,这篇文章讲解加速神经网络训练的方法,为什么有
激励函数
以及过拟合
Eastmount
·
2018-06-25 23:12
机器学习
Python人工智能
深度学习
知识图谱
web数据挖掘及NLP
[Python人工智能] 七.加速神经网络、
激励函数
和过拟合
前六篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络、theano正规化处理,这篇文章讲解加速神经网络训练的方法,为什么有
激励函数
以及过拟合
Eastmount
·
2018-06-25 23:12
机器学习
Python人工智能
深度学习
知识图谱
web数据挖掘及NLP
常用激活函数的总结与比较
2.为什么要用如果不用
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。如果
akenseren
·
2018-06-25 23:45
机器学习
神经网络中的激活函数-tanh
为什么要引入激活函数如果不用
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都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当
LeadAI学院
·
2018-06-23 18:00
激励函数
的绘制
importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltx_vals=np.linspace(start=-10.,stop=10.,num=100)withtf.Session()assess:y_logis=sess.run(tf.add(1.0/(1+np.exp(-x_vals)),0))plt.plot(x_vals,
IT_zxl001
·
2018-06-15 13:08
搭建一个简单的神经网络
”’defadd_layer():最基础的四个参数:输入值,输入的大小,输出的大小和
激励函数
,
激励函数
可以自己添加,也可以不使用
激励函数
。”’
海绵大爷
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2018-06-15 09:17
【pytorch】
激励函数
importtorchfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nn.functionalasF#做一些假数据来观看图像x=torch.linspace(-5,5,200)#xdata(tensor),shape=(100,1)x=Variable(x)#torch提供的
激励函数
的函数
qAOOAp
·
2018-06-10 16:34
常用激活函数(
激励函数
)理解与总结
引言学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词,而且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:什么是激活函数?激活函数的用途(为什么需要激活函数)?有哪些激活函数,都有什么性质和特点?应用中如何选择合适的激活函数?如果你对以上几个问题不是很清楚,下面的内容对你是有价值的。什么是激活函数
StevenSun2014
·
2018-05-13 23:19
机器学习
BP神经网络后向传播算法
另一个是非线性单元,叫做
激励函数
。信号e是激励信号。y=f(e)是非线性单元的输出,即是神经元的输出。为了训练神经网络,我们需要训练数据。训练数据由输入信号(x1andx2)和期望输
万三豹
·
2018-04-28 20:05
编程思想
AlexNet网络详解及各层作用
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(LRN)处理,然后在经过降采样(poo
Rasin_Wu
·
2018-04-20 14:15
经典CNN之:AlexNet介绍
防止过拟合的方法:Dropout,数据扩充(Dataaugmentation)其他:多GPU实现,LRN归一化层的使用1.1使用ReLU激活函数传统的神经网络普遍使用Sigmoid或者tanh等非线性函数作为
激励函数
daydayup_668819
·
2018-04-13 17:46
深度学习
【day6】python/神经网络基础。
importtensorflowastfdefadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):#输入值、输入的大小、输出的大小和
激励函数
Florentina_
·
2018-04-03 14:58
matplotlib.pyplot可视化训练结果
matplotlib.pyplot可视化训练结果注:程序和数据来自上篇blog#定义
激励函数
并定义一个添加神经层函数importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefadd_layer
Joe科技
·
2018-03-25 18:03
tensorflow
训练
结果
MachineLearning
BP神经网络与MATLAB实现案例一
一.BP简述简要概括一下:一个输入层、一个隐层、一个输出层的神经网络足以应付大部分训练BP的主要特点:信号前向传播,误差反向传播
激励函数
为取Sigmoid函数大体流程:数据预处理、初始化网络、计算隐层输出
小龙虾虾
·
2018-03-18 15:14
神经网络
九.TensorFlow之结果可视化
importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#TensorFlow之添加层#添加神经层函数(输入,输入大小,输出大小,
激励函数
小码哥kylin
·
2018-03-17 21:25
tensorflow
Python使用numpy实现BP神经网络
本文完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络,由于是做regression而不是classification,因此在这里输出层选取的
激励函数
就是f(x)=x。BP神经网络的具体原理此处不再介绍。
哇哇小仔
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2018-03-10 13:04
【机器学习】算法实现感知机与神经元分类器(概念+图+实战)
定义一个
激励函数
,
激励函数
以特定的输入值x与相应的权值向量w的线性组
ChenVast
·
2018-01-31 14:12
Machine
Learning
机器学习算法理论与实战
【机器学习】算法实现感知机与神经元分类器(概念+图+实战)
定义一个
激励函数
,
激励函数
以特定的输入值x与相应的权值向量w的线性组
ChenVast
·
2018-01-31 14:12
Machine
Learning
机器学习算法理论与实战
tensorflow
激励函数
-【老鱼学tensorflow】
这个就是大脑中的
激励函数
。有了
激励函数
,我们才会对外部的刺激产生非线性的反应,有的神经元反应比较强烈,而有的神经元基本没有反应。在神经网络中
激励函数
有很多,但作为初学的我们,
dreampursuer
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2018-01-12 08:00
激励函数
的作用之sigmoid
首先看一下这个sigmoid函数的图像,以x值的0值做为区分点,在0值范围左右的y轴数据为0~1范围内的数据。python实现:frommathimportefrommatplotlibimportpyplotaspltxs=[]ys=[]defsigmoid(x):y=1./(1.+e**(-x))returny;forxinrange(-1000,1001):x=x*0.1y=sigmoid(
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2017-12-25 00:00
机器学习
python
生成对抗网络DCGAN+Tensorflow代码学习笔记(三)----ops.py
ops.py主要定义了一些变量连接的函数、批处理规范化的函数、卷积函数、解卷积函数、
激励函数
、线性运算函数。
zcc_TPJH
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2017-11-21 20:33
tensorflow
DCGAN
tensorflow
DCGAN
生成对抗网络
keras - softmax
结构,两层:6000,28*28的图片输入,通过第一层压缩为32维的输出,然后经过
激励函数
,这里选择sigmoid,你们也可以选择relu或者其他激活函数。
googler_offer
·
2017-11-18 17:05
如何改进你自己的CNN?
你的
激励函数
怎样去设置?即使你使用了最流行的激活函数,你也必须要用常规激活函数。学习速率是调
Cche1
·
2017-11-14 21:38
caffe
人工神经网络(一)概述
每个节点代表一种特定的输出函数,称为
激励函数
(activ
人情世故2017
·
2017-10-28 00:38
神经网络
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