Sigmoid激活函数第17页

从头开始建立神经网络翻译及扩展

训练一个神经网络我们的神经网络如何进行预测学习神经网络的参数实现神经网络训练一个隐层有3个神经元的神经网络验证隐层神经元个数对神经网络的影响练习练习题解答1.Minibatchgradient2.Annealinglearningrate3.其他激活函数

萝卜地里的兔子·2023-10-18 12:00

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)文章目录前言一、学习表征二、AlexNet实现2.1.模型设计2.2.激活函数2.3.容量控制与预处理2.4.训练模型总结前言在前面学习了卷积神经网络的基本原理

星石传说·2023-10-18 07:35

从0开始编写BP，自适应学习率的BP神经网络，不使用MATLAB工具箱，纯手写matlab代码，以BP分类为例...

编程时，激活函数选择Sigmoid函数，使用者也可以根据需要自行更改！以经典的红酒数据分类为例，红酒数据大小为178*14，最后一列为标签列。随机取数据的百分之70作为训练集，百分之30作为测试集。

今天吃饺子·2023-10-18 06:51

从0开始编写BP，附加动量因子的BP神经网络，不使用MATLAB工具箱，纯手写matlab代码，以BP分类为例...

编程时，激活函数选择Sigmoid函数，使用者也可以根据需要自行更改！以经典的红酒数据分类为例，红酒数据大小为178*14，最后一列为标签列。随机算取数据的百分之70作为训练集，百分之30作为测试集。

今天吃饺子·2023-10-18 06:15

大模型LLM相关面试题整理-位置编码-tokenizer-激活函数-layernorm

10LLMs位置编码篇10.1.1什么是位置编码？位置编码是一种用于在序列数据中为每个位置添加位置信息的技术。在自然语言处理中，位置编码通常用于处理文本序列。由于传统的神经网络无法直接捕捉输入序列中的位置信息，位置编码的引入可以帮助模型更好地理解和处理序列数据。在Transformer模型中，位置编码通过为输入序列中的每个位置分配一个固定的向量来实现。这些向量会与输入序列中的词向量相加，以融合位置

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-10-18 05:19

SwiGLU论文阅读

1.论文1.1背景知识SwiGLU是2019年提出的新的激活函数，它结合了SWISH和GLU两者的特点。

MLTalks·2023-10-18 02:20

六.网络参数初始化

举个例子，如网络使用sigmoid函数作为非线性激活函数，若参数

愿风去了·2023-10-18 00:16

深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型

深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)深度学习笔记

stay_foolish12·2023-10-17 21:14

分类算法-逻辑回归与二分类

2.2激活函数sigmoid函数分析回归的结果输入到sigmoid函数当中输出结果：[0,1]区间中的一个概率值，默认为0.5为阈值逻辑回归最终的分类是通过属

靓仔写sql·2023-10-17 17:05

什么是前向传播？什么是反向传播？

在前向传播过程中，输入数据通过每一层的权重和偏置进行线性变换，并经过激活函数进行非线性变换，然后输出到下一层，直到达到输出层。前向传播的目的是计算

我有明珠一颗·2023-10-17 05:47

分类网络速览

Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow(2017)》Chap13《卷积神经网络——深度学习实践手册(2017.05)》CNN的典型组合方式是，以卷积层+激活函数

hey-yahei·2023-10-17 05:06

【Segment Anything Model】七：SAM做多类别分割，医疗语义分割

链接文章目录1️⃣预备知识分类基础知识调用激活函数SAM基础知识2️⃣修改SAM源码到多类别分割传入类别个数注释解码器文件计算损失

cv夏一笑·2023-10-16 22:18

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P16 Loss可能影响网络训练失败&softmax与sigmoid

二、softmax与sigmoid此处要明白！

QwQllly·2023-10-16 14:36

机器学习之Sigmoid函数

文章目录Sigmoid函数是一种常用的数学函数，通常用于将实数映射到一个特定的区间。它的形状类似于"S"形状曲线，因此得名。

JNU freshman·2023-10-16 08:50

循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）-学习总结1

1遗忘门、输入门、输出门首先，通过输入XtX_tXt和上一个隐状态Ht−1H_{t-1}Ht−1与全连接层相乘再加上偏置，最后经过激活函数sigmoid,得到三个门：遗忘门fff,输入门iii,输出门oooIt

Cosmos Tan·2023-10-16 06:50

【机器学习】--神经网络(NN)

算法特点：1、神经网络属于有监督学习的一种；2、计算复杂度比较高，因为增加了相应的激活函数

飘散风中·2023-10-16 01:18

机器学习-有监督学习-神经网络

目录线性模型分类与回归感知机模型激活函数维度诅咒过拟合和欠拟合正则数据增强数值稳定性神经网络大家族CNNRNNGNN（图神经网络）GAN线性模型向量版本y=⟨w,x⟩+by=\langlew,x\rangle

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:47

Python 机器学习入门之逻辑回归

机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归逻辑回归系列文章目录前言一、逻辑回归简介二、逻辑回归推导1、问题2、Sigmoid

bug别找我·2023-10-16 00:54

NNDL:作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-15 16:07

激活函数理解

激活函数（ActivationFunction）是神经网络中的一种数学函数，它的作用是为神经元（或人工神经元）引入非线性特性，从而使神经网络能够学习和表示更复杂的函数。

Chen_Chance·2023-10-15 15:28

深度强化学习第 1 章机器学习基础

1.1.1线性回归1.1.2逻辑斯蒂回归sigmoid是个激活函数（activationfunction）交叉熵（crossentropy），它常被用

Chen_Chance·2023-10-15 15:58

【NLP】博士笔记 | 深入理解深度学习语义分割

笔记思路是：机器学习-->>深度学习-->>语义分割目录：机器学习回顾深度学习回顾语义分割简介语义分割代表算法一、回顾机器学习二、深度学习回顾激活函数这些卷积是语义分割的一个核心内容！

小白学视觉·2023-10-15 11:04

激活函数小结：ReLU、ELU、Swish、GELU等

文章目录SigmoidTanhReLULeakyReLUPReLUELUSoftPlusMaxoutMishSwishGELUSwiGLUGEGLU资源激活函数是神经网络中的非线性函数，为了增强网络的表示能力和学习能力

chencjiajy·2023-10-15 01:00

机器学习-期末复习

信息增益率基尼指数4.剪枝第十八章神经网络算法原理1.深度学习要解决的问题2.深度学习应用领域补充：K近邻算法3.得分函数4.损失函数的作用5.前向传播和反向传播6.神经网络整体架构7.神经元8.正则化和激活函数

whh_0509·2023-10-14 22:19

竞赛深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0

iuerfee·2023-10-14 18:44

softmax激活函数

Softmax激活函数是一种用于多类别分类问题的激活函数，通常用于神经网络的输出层。

萝北村的枫子·2023-10-14 18:40

竞赛选题深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0

laafeer·2023-10-14 07:34

TensorFlow入门(二十五、单个神经元的扩展——Maxout网络)

Maxout网络的原理Maxout是Goodfellow在2013年提出的一个新的激活函数,与其它的激活函数相比,Maxout是需要参数的,且参数可以通过网络的反向传播得到学习,因此它比其它激活函数有着更好的性能

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:32

吴恩达机器学习——Andrew Ng machine-learning-ex2 python实现

目录Exercise2:LogisticRegression1.LogisticRegression1.1Plotting1.2sigmoidfunction1.3Costfunctionandgradient1.4Optimize1.5Predict2

令狐傻笑·2023-10-14 05:24

[Machine Learning][Part 5]监督学习——逻辑回归

然而我们希望逻辑回归预测模型输出的是0和1，为了达到这个目的，我们使用sigmoid()来把线性回归预测的输出y映射到0和1之间。sigmoid公式为:公式中的z表示的是线性回归模型中输出的结果y。

思则变·2023-10-14 05:21

*常用函数

文章目录nn.PReLU()激活函数nn.PReLU()激活函数PReLU(ParametricRectifiedLinearUnit),顾名思义：带参数的ReLU其中a代表的是可学习的参数ReLU、PReLU

nutron-ma·2023-10-14 03:03

竞赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3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4MobileNetV2

iuerfee·2023-10-13 19:59

竞赛深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8

iuerfee·2023-10-13 19:59

逻辑回归总结

1）目的：将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数（为什么要用极大似然函数）5）求解：梯度下降方法（其他优化方法）6）多分类问题7）优点8）

孙有涵·2023-10-13 19:22

PyTorch 深度学习之多分类问题Softmax Classifier(八)

1.Revision:Diabetesdataset2.Design10outputsusingSigmoid?

河图洛水·2023-10-13 17:37

Pytorch卷积神经网络经典Backbone(骨干网络)——（VGG）

这种结构相比于大卷积核有一个优点，就是两个33的卷积核堆叠对于原图提取特征的感受野（特征图一个像素融合了输入多少像素的信息决定了感受野的大小）相当于一个55的卷积核（如图），在同等感受野的条件下，两个33卷积之间加入激活函数

梦在黎明破晓时啊·2023-10-13 16:32

竞赛选题深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3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4MobileNetV2

laafeer·2023-10-13 10:07

竞赛选题深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8

laafeer·2023-10-13 10:01

超详细！主流大语言模型的技术原理细节汇总！

1.比较LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的细节：tokenizer、位置编码、LayerNormalization、激活函数等。

Python算法实战·2023-10-13 03:23

2021-06-01

model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(filters=6,kernel_size=5,activation='sigmoid'

xuanxi·2023-10-13 02:06

【使用 TensorFlow 2】01/3 中创建和训练自定义层

之前我们已经看到了如何创建自定义损失函数接下来，我写了关于使用Lambda层创建自定义激活函数的文章一、说明TensorFlow2发布已经接近2年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有

无水先生·2023-10-12 23:18

echarts折线图和一些配置解释

1、下载echarts插件对应的JS，然后引入：2、设置DOM容器：3、创建柱状图： $(document).ready(function(){ //在文档加载后激活函数function

陈大步·2023-10-12 22:18

tensorflow使用python_如何在Tensorflow中仅使用Python制作自定义激...

您需要能够将激活编写为numpy数组上的函数.其次,您必须能够将该函数的派生函数作为Tensorflow中的函数(更简单)或最坏情况下编写为numpy数组上的函数.写入激活功能：那么让我们以我们想要使用激活函数的函数为例

weixin_39979215·2023-10-12 17:20

tensorflow2笔记：自定义模型（激活函数、初始化、正则化、约束、损失、模型、训练循环）

注意本文jupyterlab编写）预先导入数据模型原型（用作对比）自定义损失函数自定义损失函数保存和加载自定义损失函数自定义损失配置函数自定义损失类HuberLoss保存和加载自定义损失类的模型自定义激活函数自定义激活函数激活函数类自定义初始化自定义初始化函数初始化类自定义正则化自定义正则化函数正则化约束类模型的保存和加载自定义约束自定义约束函数权重约束类实现自定义指标自定义指标类自定义层自

起名大废废·2023-10-12 16:39

【使用 TensorFlow 2】02/3 使用 Lambda 层创建自定义激活函数

一、说明TensorFlow2发布已经接近2年时间，不仅继承了Keras快速上手和易于使用的特性，同时还扩展了原有Keras所不支持的分布式训练的特性。3大设计原则：简化概念，海纳百川，构建生态.这是本系列的第三部分，我们将创建激活层并在TensorFlow2中训练它们。之前我们已经了解了如何创建自定义损失函数-使用TensorFlow2创建自定义损失函数自定义ReLU函数（来源：作者创建的图片）

无水先生·2023-10-12 16:36

深度学习DAY3:激活函数

激活函数映射——引入非线性性质h=（Σ(W*X)+b）y=σ（h）将h的值通过激活函数σ映射到一个特定的输出范围内的一个值，通常是[0,1]或[-1,1]1Sigmoid激活函数逻辑回归LR模型的激活函数

小白脸cty·2023-10-12 12:29

深度学习问答题（更新中）

1.各个激活函数的优缺点？2.为什么ReLU常用于神经网络的激活函数？在前向传播和反向传播过程中，ReLU相比于Sigmoid等激活函数计算量小；避免梯度消失问题。

uodgnez·2023-10-12 09:41

GPU提升多分类问题

使用GPU加速多分类问题，与上一篇文章中前几部分代码相同多层线性网络这里，直接使用nn.Module搭建，与之前自定义搭建的三层网络一样，但注意这里用的激活函数是ReLU的改良后的LeakyReLU，能够避免在输入小于

dyh_chd·2023-10-12 04:08

激活函数与loss的梯度

激活函数：最开始由生物学家对青蛙的神经元机制进行研究发现，青蛙的神经元有多个输入x0、x1、x2，响应值是他们加权后的结果，但响应值如果小于阈值，则不会响应，而只有大于阈值时，才会有固定的响应。

dyh_chd·2023-10-12 04:37

交叉熵Loss多分类问题实战（手写数字）

转化数据格式，batch_size设置为2003、定义三层线性网络参数w，b，设置求导信息4、初始化参数，这一步比较关键，是否初始化影响到数据质量以及后续网络学习效果5、自定义三层线性网络6、选定优化器激活函数和

dyh_chd·2023-10-12 04:04

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