Sigmoid激活函数第11页

深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络

Mr.D学长·2023-12-01 18:54

机器学习——逻辑回归

回归问题：例如线性回归，用于拟合方程，预测趋势、曲线走势等分类问题：例如男女分类，猫狗大战等，用于解决类别区分问题sigmoid函数这里介绍一个特殊的函数，在深度学习中也称为激活函数，而在机器学习，或者说这篇博文中

SF-FCZ·2023-12-01 15:17

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了

撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

day1-多层感知机

内容包括:MLP简介与普通感知机的区别2.为什么需要多层感知机激活函数1.不同激活函数介绍relusigmoidtanh区别MLP简介与普通感知机区别加入了一个或多个隐藏层，并引入激活函数多层可以拟合更复杂的线性函数

wamgz·2023-12-01 12:48

pytorch中的激活函数详解

1激活函数介绍1.1什么是激活函数激活函数是神经网络中引入的非线性函数，用于捕获数据中的复杂关系。

智慧医疗探索者·2023-11-30 23:32

GAN：WGAN

所以判别器最后一层去掉sigmoid；2.生成器和判别器的loss不取log；3.每次更新判别器的参数之后把

微风❤水墨·2023-11-30 19:53

介绍Sigmoid函数的平移、平滑和翻转【基于Python可视化分析】

文章目录简介Sigmoid函数Sigmoid函数曲线调控参数设置python可视化参考简介本篇博客介绍了具有S型曲线的Sigmoid函数，以及如何设置、调整Sigmoid函数的参数实现S曲线的平滑、平移和翻转操作

KRISNAT·2023-11-30 12:47

深度学习毕设项目深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2

DanCheng-studio·2023-11-29 20:41

【Python】torch.exp（）和 torch.sigmoid（）函数详解和示例

本文对torch.exp（）和torch.sigmoid（）函数进行原理和示例讲解，以帮助大家理解和使用。

木彳·2023-11-29 19:26

【Python】nn.BCEWithLogitsLoss函数详解

nn.BCEWithLogitsLoss()是PyTorch中一个用于二元分类问题的损失函数，它结合了Sigmoid层（将输出映射到[0,1]范围内）和BinaryCrossEntropy（BCE）损失

木彳·2023-11-29 19:26

python与机器学习1，机器学习的一些基础知识概述(完善ing)

人工智能、机器学习、深度学习、神经网络之间的关系：1.2人工智能的发展2ML机器学习的分类：SL,USL,RL2.1机器学习的分类2.2具体的应用举例2.3数据分类3关于阈值θ和偏移量b的由来4不同的激活函数

奔跑的犀牛先生·2023-11-29 11:57

2023-简单点-机器学习中常用的特殊函数，激活函数[sigmoid tanh ]

机器学习中的特殊函数Sigmoidsoftplus函数tanhReLu(x)Leaky-ReluELUSiLu/SwishMish伽玛函数beta函数RefSigmoid值域:【0,1】定义域：【负无穷

简单点好不好的仓库·2023-11-29 09:31

吃瓜-TASK04 神经网络/1

它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物种所作出的交互反应M-P神经元模型：每个神经元收到nn个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接传递，神经元接收到的总输入值与该神经元阈值进行比较，然后通过激活函数处理

f9e1e1f76d8b·2023-11-29 06:50

深度学习之BP神经网络

1.说明现在使用深度学习算法都以调库为主，但在使用库之前，先用python写一个最基本的神经网络的程序，也非常必要，它让我们对一些关键参数：学习率，批尺寸，激活函数，代价函数的功能和用法有一个直观的了解

暗光anguang·2023-11-29 05:13

深度学习基础概念

激活函数（ActivationFunction）：学习常见的激活函数，如Sigmoid、ReLU等，以及它们在神经网络中的作用。

yuer629·2023-11-29 00:01

深度学习激活函数总结（sigmoid，tanh，ReLU，Leaky ReLU，EReLU，PReLU，Softmax，Swish，Maxout，Softplus）

摘要本文总结了深度学习领域最常见的10中激活函数（sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、ELU、PReLU、Softmax、Swith、Maxout、Softplus）及其优缺点。

雪的期许·2023-11-29 00:30

不同激活函数与对应的初始化方法

1.ReLu.当使用ReLu激活函数时，需要使用正态分布的初始化方法，给参数加一点噪声，来打破完全对称并且避免0梯度。有时还需要给偏置附上一些小的非0值来避免deadneuron，比如0.1。

zZ_efa3·2023-11-28 19:11

自己动手实现一个深度学习算法——八、深度学习

•激活函数是ReLU。•全连接层的后面使用Drop

千里之行起于足下·2023-11-28 19:13

总结一下sigmoid函数

在二分类0，1任务中，经过卷积、正则化、激活函数ReLU等操作之后，假如生成了一个(B,1,1,1)的张量,每个值在（无穷小，无穷大）之间，经过sigmoid函

weixin_44194001·2023-11-28 00:48

计算机视觉面试题-03

1、简单介绍一下sigmoid，relu，softplus，tanh，RBF及其应用场景这里简单介绍几个激活函数及其应用场景：Sigmoid函数（Logistic函数）：公式：sigma(x)=11+e

普通研究者·2023-11-27 20:26

FGSM攻击机器学习模型

FGSM技术对抗攻击技术，因为网络的深层，很少的改变就有可能改变网络中激活函数的方向，进而直接大量改变输出。因此，从模型中得到特殊的输入X就能让模型产生严重的误判，这种就是神经网络攻击技术。

Hαlcyon·2023-11-27 19:03

人工智能理论

1.3人工智能与图灵机的关系1.4人工智能的基本解决方案1.5反向传播算法的推导1.6神经网络的可解释性的定义1.7梯度消失和梯度爆炸1.7.1解决方案——梯度截断和固定梯度1.8激活函数1.9梯度下降的步进问题

BoilingHotPot·2023-11-27 11:41

人工智能基础_机器学习050_对比sigmoid函数和softmax函数的区别_两种分类器算法的区别---人工智能工作笔记0090

可以看到最上面是softmax的函数对吧,但是如果当k=2那么这个时候softmax的函数就可以退化为sigmoid函数,也就是逻辑斯蒂回归了对吧我们来看一下推导过程,可以看到上面是softmax的函数可以看到

脑瓜凉·2023-11-27 06:49

2020-04-01

学习与认知能力sigmoid/tanh函数RBF径向基网络感知器没有hiddenlayer层。双阈值激活函数。image.png初始化-样本/期望值-计算-增量更新。感知机是双极函数。

bokli_dw·2023-11-27 02:57

torch.nn.batchnorm1d，torch.nn.batchnorm2d，torch.nn.LayerNorm解释：

BatchNorm主要是为了让输入在激活函数的敏感区。所以BatchNorm层要加在激活函数前面。

李飞飞，·2023-11-26 15:38

第四十六周周报

StyleGAN3，将ViTGAN第一个TransformerBlock的输入从仿射变换A变为傅里叶特征二、位置编码ViTGAN的位置编码采用的是绝对位置编码，即每个位置编码都是补丁位置的线性投影，然后接一个正弦激活函数

童、一·2023-11-26 14:59

[CV]一些关于计算机视觉面试题的整理

比如我们看sigmoid函数图源百度百科显而易见的就是在大于4的时候，函数已经变化非常平缓了，也就是再训练下去就要梯度消失了。

棉毛裤穿吗·2023-11-26 13:44

caffe详解之优化算法

常见优化算法总结前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。

AI异构·2023-11-26 13:29

00- 深度学习之TensorFlow (综述2)

知识要点tf.keras.layers.Dense(32,activation="relu")#全连接层，输出最后一维维度为32，激活函数为relu，输出形状为(None,32,32).三TensorFlow

处女座_三月·2023-11-26 12:12

深度学习进阶 - 矩阵运算的维度和激活函数

Hi，你好。我是茶桁。咱们经过前一轮的学习，已经完成了一个小型的神经网络框架。但是这也只是个开始而已，在之后的课程中，针对深度学习我们需要进阶学习。我们要学到超参数，优化器，卷积神经网络等等。看起来，任务还是蛮重的。行吧，让我们开始。矩阵运算的维度首先，我们之前写了一份拓朴排序的代码。那我们是否了解在神经网络中拓朴排序的作用。我们前面讲过的内容大家可以回忆一下，拓朴排序在咱们的神经网络中的作用不是

茶桁·2023-11-26 12:40

机器学习之激活函数

激活函数目录激活函数一、为什么需要激活函数二、常见的激活函数1.Sigmoid2、tanh3、ReLU4、LeakyReLU5、ELU6、Maxout三、如何选择合适的激活函数一、为什么需要激活函数神经网络单个神经元的基本结构由线性输出

刘不饱·2023-11-26 09:00

深度学习问题2 超参数、激活函数、batch-size

2.什么是激活函数？有什么要使用非线性激活函数？

小葵向前冲·2023-11-26 09:00

秃头的少女·2023-11-26 09:28

深度理解机器学习17-候选激活函数

深度理解机器学习17-候选激活函数替换先前时间步长激活函数的候选激活函数，也在每个时间步长中计算。顾名思义，候选激活函数代表下一个时间步长激活函数应该采用的替代值。

五百五。·2023-11-26 09:58

机器学习-激活函数的直观理解

机器学习-激活函数的直观理解在机器学习中，激活函数（ActivationFunction）是用于引入非线性特性的一种函数，它在神经网络的每个神经元上被应用。

怡步晓心l·2023-11-26 09:54

Pytorch机器学习——3 神经网络（一）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.1神经元与神经每个神经元与其他的神经元平均有6000个连接。

辘轳鹿鹿·2023-11-26 04:42

fully_connected与linear

tf.contrib.layers.fully_connected与tf.contrib.layers.linear实现一致，使用tf.contrib.layers.fully_connected一般将激活函数选项至

frostjsy·2023-11-25 23:14

C语言实现神经网络

include#include#include//神经网络的结构体typedefstruct{double*weights;//权重doublebias;//偏置doubleactivation;//激活函数

半生924·2023-11-25 22:54

竞赛选题题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4

laafeer·2023-11-25 20:19

Flask与keras结合的几个常见错误

1.ValueError:TensorTensor(“dense_1/Sigmoid:0”,shape=(?

Pchoy·2023-11-25 19:43

TensorFlow学习记录：激活函数

激活函数的主要作用就是用来加入非线性因素的，以解决线性模型不能进行多分类的问题，在整个神经网络里起到非常重要的作用。

Barcelooooooooona·2023-11-25 18:46

激活函数与非线性化：探索神经网络中的关键元素

其中，激活函数及其非线性化特性扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨激活函数的基本概念、作用原理以及常见的几种激活函数，并介绍它们在神经网络中发挥的重要作用。

非著名程序员阿强·2023-11-25 18:44

卷积神经网络(CNN)介绍04-激活函数

激活函数为什么要用激活函数？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。

林夕雨小月·2023-11-25 18:14

全面(16万字)深入探索深度学习：基础原理到经典模型网络的全面解析

前言Stacking(堆叠)网页调试学习率：它决定了模型在每一次迭代中更新参数的幅度激活函数-更加详细激活函数的意义:激活函数主要是让模型具有非线性数据拟合的能力，也就是能够对非线性数据进行分割/建模如果没有激活函数

小酒馆燃着灯·2023-11-25 18:10

激活函数与其导数：神经网络中的关键元素

激活函数是神经网络中的重要组成部分，有力地推动了深度学习的发展。然而，仅仅了解和选择激活函数是不够的，我们还需要理解激活函数的导数。

非著名程序员阿强·2023-11-25 18:38

【深度学习】如何选择神经网络的超参数

正则化参数λ3.神经网络的层数L4.每一个隐层中神经元的个数j5.学习的回合数Epoch6.小批量数据minibatch的大小7.输出神经元的编码方式8.代价函数的选择9.权重初始化的方法10.神经元激活函数的种类

TwcatL_tree·2023-11-25 17:33

吴恩达机器学习作业2（python）

代码不包括画图部分逻辑回归op.minimize高级算法计算代价最小值importnumpyasnpimportscipy.optimizeasop#逻辑回归，分类问题#梯度下降，高级算法求最小代价defsigmoid

之江小林·2023-11-25 16:57

吴恩达机器学习作业3（python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportscipy.ioassioimportmathimportscipy.optimizeasop#逻辑回归#分类（识别）手写数字图片defsigmoid