非线性激活函数第3页

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

先看原理：AlexNet网络特点采用ReLU激活函数，使训练速度提升6倍采用dropout层，防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化，限制数据大小，防止梯度消失和爆炸。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法

Bin二叉·2025-02-19 19:37

2.19 图像技术识别与应用

2.多层感知机（MLP）：-通过引入隐藏层和激活函数来解决感知机的局限性。

不要不开心了·2025-02-19 19:04

神经网络常见激活函数 10-GELU函数

GELU高斯误差线性单元（Gaussianerrorlinearunit）函数+导函数GELU函数的公式(近似表达式)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)\rmGELU(x)=x*P(X<=x)=x*\Phi(x)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)其中Φ(x)\Phi(x)Φ(x)指的是x的高斯正太分布的累积分布函数(CDF),进一步地，可得该函数的具体表达为x∗P(X<

亲持红叶·2025-02-18 15:11

如何解决RNN梯度爆炸和弥散的问题

2.使用ReLU激活函数：相比于tanh或sigmoid，ReLU激活函数（及其变种如LeakyReLU）在正区间内梯度恒定，这有助于缓解梯度爆炸问题。

路野yue·2025-02-18 12:40

书籍-《四旋翼无人机的自适应混合控制》

Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《四旋翼无人机的自适应混合控制》01书籍介绍本书详细探讨了尾座式四旋翼和双翼四旋翼型混合无人飞行器（UAV）的动力学特性，并在此基础上设计了多种非线性控制器

·2025-02-18 00:05

非线性动力学笔记C2.1-2.2 一维流动中的不动点和稳定性

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言C2一维流动（flowonaline)引言2.1几何思考方式2.不动点（fixedpoint)与稳定性（stability)Appendix1前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：参考书《Nonlineardynamicsandchaos》StevenH.Strogatz本节重点Note第二章内容的引言的1-2小节，

阿北Ben·2025-02-17 07:56

神经网络常见激活函数 12-Swish函数

Swish函数+导函数Swish函数Swish(x)=x⋅σ(βx)=x1+e−βx\begin{aligned}\rmSwish(x)&=x\cdot\sigma(\betax)\\&=\frac{x}{1+e^{-\betax}}\end{aligned}Swish(x)=x⋅σ(βx)=1+e−βxxSwish函数导数ddxSwish=(x⋅σ(βx))′=σ(βx)+x⋅(σ(βx))′∵

亲持红叶·2025-02-17 05:37

差分解方程

不需要求解非线性方程组，因为每个时间步的解可以直接从上一个时间步的解计算得出。稳定性：通常要求时间步长较小，以保证数值稳定性。稳定性与时间步长和空间步长的比值有关，通常由一个

やっはろ·2025-02-16 21:46

【课题推荐】基于自适应滤波技术的多传感器融合在无人机组合导航中的应用研究

然而，传感器的量测偏差、环境干扰以及非线性特性使得多传感器融合面临诸多挑战。因此，开发一种自适应的多传感器融合方法，能够有效应对这些问题，对无人机导航系统的性能提升至关重要。

MATLAB卡尔曼·2025-02-16 09:06

数据结构的基础与应用

非线性数

风亦辰739·2025-02-15 22:51

数据结构

A．动态结构和静态结构B．紧凑结构和非紧凑结构C．线性结构和非线性结构D．逻辑结构和存储结构3、线性表的逻辑顺序和存储顺序总是一致的，这种说法（B）。

菜菜思密达·2025-02-15 18:18

当 LSTM 遇上 ARIMA！！

ARIMA擅长捕捉线性关系，而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。将ARIMA和LSTM融合，可以充分发挥它们各自的优势，构建更强大的时间序列预测模型。

奋进小青·2025-02-15 00:55

综合振动分析工具箱

它包括处理振动问题的算法、模型和实用程序，覆盖了振动基础理论、简谐振动、阻尼振动、非线性振动、振动分析方法、模态分析、信号处理、频谱分析、数值模拟、振动控制和实验测试等知识领域。

不胖的羊·2025-02-14 13:32

神经网络常见激活函数 9-CELU函数

CELU函数tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元：CELU（ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit）,是一种连续可导的激活函数

亲持红叶·2025-02-13 15:37

常见的深度学习模型总结

发明动机：解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性，如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点：由多个隐藏层组成的神经网络，每一层的节点与下一层的节点完全连接。

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

在使用这个非线性激活函数的时候，其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播，以及反向怎么传递的。如下图所示：第一：relu函数的正向传播函数是：当输入值（隐藏层）值大于了，就输出自己本身的值。

小宇爱·2025-02-13 13:22

树Tree

目录树的基本概念树的主要类型树的常见操作树（Tree）是一种非线性数据结构，用于表示具有层次关系的数据。树由节点（Node）组成，每个节点可以有零个或多个子节点。

顾北辰20·2025-02-13 09:24

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

逻辑回归和支持向量机（SVM）是两种常用的分类算法，它们在处理数据时有一些不同的特点，特别是在面对非线性问题时。1.逻辑回归逻辑回归本质上是一个线性分类模型。

江河地笑·2025-02-13 07:01

python+OpenCv笔记（十一）：中值滤波

中值滤波：原理：中值滤波是一种典型的非线性滤波技术，基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值。应用：中值滤波对椒盐噪声来说尤其有用，因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值。

ReadyGo!!!·2025-02-13 03:05

DeepSeek模型架构及优化内容

DeepSeekv1版本模型结构DeepSeekLLM基本上遵循LLaMA的设计：采⽤Pre-Norm结构，并使⽤RMSNorm函数.利⽤SwiGLU作为Feed-ForwardNetwork（FFN）的激活函数

开出南方的花·2025-02-12 19:39

BP神经网络学习内容分享：学习激活函数和损失函数

一、激活函数1.激活函数的作用激活函数（ActivationFunction）在神经网络中扮演着至关重要的角色。

强哥带你学BP神经网络·2025-02-12 19:32

神经网络常见激活函数 7-ELU函数

文章目录ELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的ELU函数tensorflow中的ELU函数ELU指数线性单元：ELU（ExponentialLinearUnit）函数+导函数ELU函数ELU={xx>=0α(ex−1)x=0\\\alpha(e^x-1)\quad&x=0x=0αexx=0\\\alphae^x\quad&x=0x0,x,alpha*(np.exp(x)-1))

亲持红叶·2025-02-12 19:30

深入解析ReLU激活函数的优缺点及其平衡策略

ReLU（RectifiedLinearUnit）是一种常用的激活函数，广泛应用于深度神经网络中。它有其优缺点，在不同场景下需要权衡使用。

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

常见目录和文件

激活函数、损失函数常见文件detec.py——传入参数，调用modelstrain.py——传入参数，调用models，学习率test.py——复现最佳结果main.py——定义一些参数。

被放养的研究生·2025-02-12 10:35

【数据结构】数据结构简要介绍

数据结构的分类：数据结构可以大致分为两类：线性结构和非线性结构。1.线性结构线性结构中的数据按顺序排列，每个元素有唯一的前驱和后继。

自信的小螺丝钉·2025-02-12 09:02

树与二叉树概念

树树形结构是一类重要的非线性数据结构。树是以分支关系定义的层次结构1.树的定义：树是n(n>=0)个结点的有限集。2.结点：就是图的顶点。3.枝：就是图的边。

柯小诺·2025-02-12 00:51

机器学习（入门3）

利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+w3x3+…+b一般用矩阵形式表示4.1.1线性模型：自变量一次；参数一次(自变量高次方,非线性函数

caspesjpe·2025-02-11 21:55

数字滤波器的分类

-缺点：非线性相位特

膝盖中箭-_-#·2025-02-11 20:24

数学与信息系统管理：IT架构的数学优化

数学与信息系统管理：IT架构的数学优化关键词：数学优化、信息系统管理、IT架构、线性规划、非线性规划、动态规划、启发式算法摘要：本文深入探讨了数学优化在信息系统管理中的应用及其重要性。

AI天才研究院·2025-02-11 17:28

了解深度神经网络模型（Deep Neural Networks, DNN）

深度神经网络模型（DeepNeuralNetworks,DNN）深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络，能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

huaqianzkh·2025-02-11 05:02

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

神经网络（Neural Network）

其强大的非线性建模能力使其在图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等任务中表现出色。神经网络的基本构建单元是神经元，每个神经元接收多个输入信号，通过加权求和并应用激活函数来生成输出。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

神经网络常见激活函数 6-RReLU函数

中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元：RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层

亲持红叶·2025-02-10 22:40

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

神经网络的训练过程详解

隐藏层：通过激活函数对输入数据进行非线性变换，提高模型表达能力。输出层：根据隐藏层的状态产生预测结果。参数每个连接之间都有权重和偏置，用来调整信息传递强度和初始偏置值。

西洲啊·2025-02-10 10:31

acados安装与调试指南：版本兼容性问题

背景acados是一个用于非线性模型预测控制（NMPC）的高性能算法库，其在优化问题求解上具有显著的效率和灵活性。安装过程通常包括编译库和配置Python接口，这在官方文档中有着详细的步骤指导。

t0_54coder·2025-02-10 09:54

一文解释nn、nn.Module与nn.functional的用法与区别

博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Torch.nn库3.nn.Module4.nn.functional4.1基本用法4.2常用的functional中的函数4.2.1激活函数

十二月的猫·2025-02-10 03:23

解决TypeError: init() takes 1 positional argument but 2 were given

问题描述：如下图，在使用torch.nn.Sigmoid非线性激活时报错源代码：classtestrelu(nn.Module):def__init__(self):super().

求不脱发·2025-02-10 01:07

使用多线程往LIST添加数据线程安全list CopyOnWriteArrayList与Collections.synchronizedList的性能对比

1ArrayListArrayList是非线性安全，此类的iterator和listIterator方法返回的迭代器是快速失败的：在创建迭代器之后，除非通过迭代器自身的remove或add方法从结构上对列表进行修改

万事俱备，就差一个程序员了·2025-02-09 20:31

激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh

Echo-Nie·2025-02-09 12:08

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

深度学习 - 神经网络的原理

*每个神经元接收多个输入信号，对信号进行加权求和，并通过激活函数进行非线性变换，最终输出一个信号。*常用的激活函数包括Sigmoid、

test猿·2025-02-08 09:43

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。

人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

，这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归（又分为一元线性回归和多元线性回归）广义线性回归（又分为逻辑回归和对数回归）非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。

若北辰·2025-02-05 17:34

深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件

图像预处理第二部分：框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer)3.全连接层(FullyConnectedLayer)4.激活函数

Ronin-Lotus·2025-02-05 13:26

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

定义逻辑回归模型：继承nn.Module类，定义一个线性层，并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。

知识鱼丸·2025-02-05 06:42

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

概述：支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，适用于线性和非线性分类问题。本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。

辞落山·2025-02-04 10:10

深度学习框架PyTorch原理与实践

背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数

AI天才研究院·2025-02-04 07:47

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