Sigmoid激活函数

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

深度学习之 9 前馈神经网络2：实现前馈神经网络，模型调优

➢Fashion-MNIST数据集下载➢批量读取数据，采用torch.utils.data.DataLoader读取小批量数据（2）模型设计（包含一个隐藏层）（3）代码实现➢模型参数定义及初始化➢定义激活函数
水w·2023-10-12 03:41

深度学习3 前馈神经网络

（3）BP算法1.神经元模型（M-P）（1）公式  在M-P模型中，神经元接受其他n个神经元的输入信号(0或1)，这些输入信号经过权重加权并求和，将求和结果与阈值(threshold)θ比较，然后经过激活函数处理
Fox_Alex·2023-10-12 03:07

Tensorflow实现多层感知机

在普通神经网络的基础上，加入隐藏层，减轻过拟合的Dropout，自适应学习速率的Adagrad，以及可以解决梯度你三的激活函数Relu.首先是载入Tensorflow并加载MNIST数据集，创建一个Tensorflow
河南骏·2023-10-12 02:42

ReLU激活函数

LeakyReLU激活函数的具体用法请查看此篇博客：LeakyReLU激活函数ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函数是深度学习中最常用的激活函数之一，它的数学表达式如下：在这里，(x
萝北村的枫子·2023-10-12 00:33

Tensorflow入门(五)——损失函数

上一节《Tensorflow入门(四)——激活函数》下一节《Tensorflow入门(六)——初识卷积神经网络（CNN）》原文链接：https://my.oschina.net/u/876354/blog
陈陈陈Chann·2023-10-12 00:51

TensorFlow入门(十九、softmax算法处理分类问题)

Sigmoid、Tanh、ReLU等激活函数,输出值只有两种(0、1,或-1、1或0、x),而实际现实生活中往往需要对某一问题进行多种分类。
艺术就是CtrlC·2023-10-12 00:13

关于神经网络的思考

这个总和会经过一个激活函数（通常是阶跃函数）得到输出。如果输出超过某个阈值，它将被分类为一类，否则分类为另一类。感知机可以用于解决线性可分的问题，但不能解决线性不可
北边一颗小星星·2023-10-11 14:01

TensorFlow入门(十八、激活函数)

激活函数是什么?单个神经元的网络模型:用计算公式表达如下:即在神经元中,输入的x通过与权重w相乘,与偏置量b求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数。
艺术就是CtrlC·2023-10-11 13:42

TensorFlow入门(十七、神经元的拟合原理)

一个神经元由以下几个关键知识点组成:①激活函数②损失函数③梯度下降单个神经元的网络模型如图所示用计算公式表达如下:z为输出的结果,x为输入,w为权重,b为偏置值。
艺术就是CtrlC·2023-10-11 13:06

LeakyReLU激活函数

nn.LeakyReLU是PyTorch中的LeakyRectifiedLinearUnit（ReLU）激活函数的实现。
萝北村的枫子·2023-10-11 11:33

nn.Sequential、nn.Linear、nn.ReLU()函数

nn.Sequential是PyTorch中的一个容器模块，用于按照顺序组合多个神经网络层（如线性层、激活函数、池化层等）。这个容器允许你将各种层按照指定的顺序串联在一起，构建一个神经网络模型。
萝北村的枫子·2023-10-11 11:32

神经网络之卷积和池化(一)

卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。
北木.·2023-10-11 10:54

【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、正则化、dropout、早停机制

三个问题的激活函数均为
yuzhangfeng·2023-10-11 10:41

深度学习基础知识总结

目录背景深度学习/机器学习/人工智能，计算机视觉/机器视觉/图像处理...的关系监督学习、无监督学习、半监督学习图像分类、目标检测、语义分割、实例分割基础知识激活函数激活函数的作用激活函数一般是非线性的常见的激活函数训练集
ThreeS_tones·2023-10-11 08:02

10-09 周一 图解机器学习之深度学习感知机学习

感知机接受多个输入信号，将它们加权求和并加上偏置值，然后通过一个激活函数将结果转化为输出信号。感知机能够容易的实现逻辑与，或，非
思影影思·2023-10-10 19:59

【机器学习】分类问题

假设函数的表达式逻辑回归模型我们希望0≤h≤1，可以设h=g(θ.Tx）令g(z)=1/(1+e^(-z))这个函数g叫做sigmoid函数，又叫做logistic函数sigmoid函数理解h=P(y=
阿瑟琴·2023-10-10 17:23

2.3 C3网络结构原理及代码解释

一个tensor类型的float32的1X3X10X100的矩阵x；2.Conv卷积网络结构：构建一个卷积网络，其输入通道为3，输出通道为3，卷积核大小为1，步长为1；再加标准化BatchNorm2d+激活函数
YANQ662·2023-10-10 04:20

[PyTorch][chapter 57][WGAN-GP 代码实现]

前言：下图为WGAN的效果图：绿色为真实数据的分布：8个高斯分布红色：为随机产生的数据分布，跟真实分布基本一致WGAN-GP：1判别器D:最后一层去掉sigmoid2生成器G和判别器D:loss不取log3
明朝百晓生·2023-10-09 23:43

竞赛选题 深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景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4YOLOV54.1
laafeer·2023-10-09 20:43

竞赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景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4YOLOV54.1
iuerfee·2023-10-09 20:42

python毕业设计 深度学习人脸年龄性别识别系统 - opencv

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
kooerr·2023-10-09 20:42

竞赛 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
iuerfee·2023-10-09 20:12

【毕设选题】深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
caxiou·2023-10-09 20:12

毕设 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景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4YOLOV54.1
DanCheng-studio·2023-10-09 20:41

竞赛选题 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
laafeer·2023-10-09 20:40

竞赛选题 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景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4YOLOV54.1
laafeer·2023-10-09 19:59

竞赛 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
iuerfee·2023-10-09 16:26

使用VHDL语言实现简单的卷积神经网络

在这个示例中，我们假设输入图像是一个2D的灰度图像，卷积核是一个3x3的窗口，步幅为1，padding为0，激活函数为ReLU。libraryieee;useiee
QQ_778132974·2023-10-09 16:25

Coordinate attention,SE,CBAM

输入X首先经过全局平均池化然后经过全连接层来捕获每个通道的重要性，再经过非线性层也就是使用ReLU激活函数来增加非线性因素，再经过全连接层来捕获每个通道的重要性。
不会绑马尾的女孩·2023-10-09 08:41

LSTM在text embedding中的作用(Cross modal retrieval)

LSTM介绍 LSTM主要增加了门(gate)和核(memorycell)来处理时序问题，cell用来保存"短时记忆"，gate控制那部分得以保存，通过sigmoid函数控制（由于gate对信息进行了筛选
__main__·2023-10-09 01:00

Pytorch机器学习——3 神经网络（二）

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3.2激活函数在神经元中输入信息通过一个非线性函数产生输出，这个函数决定哪些信息保留以传递给后面的神经元
辘轳鹿鹿·2023-10-08 15:04

机器学习 面试常见问题&答案

各个激活函数的优缺点Sigmod优点1、输出值0-1（很重大的优点）2、其余的和其他众多激活函数比起来，感觉没有什么优点，
嗨学编程·2023-10-08 15:24

binary_cross_entropy_with_logits 和 binary_cross_entropy 的区别

差在一个sigmoid函数上见下面的代码importtorchfromtorch.nnimportfunctionalasFlogits=torch.rand(16,7)ys=torch.randint
Sailist·2023-10-07 11:48

卷积网络的发展历史-LeNet

其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。池化层则用于缩小特征图的尺寸，减少模型参数和计算量。全连接层则将特征向量映射到类别概率上。
会的东西有点杂·2023-10-07 07:09

SLAM面试笔记(8) — 计算机视觉面试题

卷积核类型问题6：1×1卷积核作用问题7：卷积核是否越大越好问题8：棋盘效应及解决办法问题9：如何减少卷积层参数问题10：神经网络可视化工具问题11：池化层作用问题12：卷积层和池化层的区别问题13：激活函数层作用问题
几度春风里·2023-10-07 07:15

竞赛选题 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
laafeer·2023-10-06 19:13

基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践

卷积神经网络主要包括卷积层、池化层、激活函数和全连接层。卷积层用于提取图像特征，池化层用于降低特征维度，激活函数用于增
matlabgoodboy·2023-10-06 17:58

计算机竞赛 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
Mr.D学长·2023-10-06 15:49

sigmoid和softmax函数有什么区别

Sigmoid函数和Softmax函数都是常用的激活函数，但它们的主要区别在于应用场景和输出结果的性质。
aoeiuv～·2023-10-06 15:17

逻辑回归评分卡

文章目录一、基础知识点(1)逻辑回归表达式(2)sigmoid函数的导数损失函数(Cross-entropy,交叉熵损失函数)交叉熵求导准确率计算评估指标二、导入库和数据集导入库读取数据三、分析与训练四
育林·2023-10-06 14:55

回归（三）：Softmax回归

我们假定事件的对数几率满足线性模型，得到的概率函数满足sigmoid函数的形式。在使用模型预测的时候，如果求出的概率大于0.5，就预测；否则就预测。即：如果碰到多分类问题呢？
阿圆的一亩三分地·2023-10-06 10:55

sigmoid的近似处理计算

sigmoid是神经网络中常用的激活函数,其定义为：σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1该函数的定义域为(−∞,+∞)(-\infty,+
Mr Gao·2023-10-06 10:33

卷积神经网络存在的问题,卷积神经网络的卷积层

根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。
ai智能网络·2023-10-06 07:37

卷积神经网络基础--输入层、卷积层

输入层我们通常在这一层对传入数据进行处理，此步骤可大幅优化图像处理结果，有效防止输入不同的数据单位，显著缩短神经网络训练耗时，提高网络收敛速率；需要引起注意的是，神经网络的激活函数一般都处于一定的数值区间
小贤编程手记·2023-10-06 07:36

深度学习-卷积神经网络-AlexNET

文章目录前言1.不同卷积神经网络模型的精度2.不同神经网络概述3.卷积神经网络-单通道4.卷积神经网络-多通道5.池化层6.全连接层7.网络架构8.Relu激活函数9.双GPU10.单GPU模型1.LeNet
泰勒朗斯·2023-10-06 06:45
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