Sigmoid激活函数

第1周学习：深度学习和pytorch基础

二、常用的激活函数三、万有逼近定理四、层的作用03-螺旋数据分类示例一、SGD和ADAM二、学习率的设定三、代码及结果配套教材：北京交通大学《专知-深度学习》01-绪论人工智能，机器学习，深度学习之间的关系理解
随风漂流l·2024-01-28 21:03

大模型｜基础——长短时记忆网络

其中σ()\sigma()σ()代表激活函数，会将输出归于0到1之间的值。输入门整合信息如果ft=0f_t=0ft=0相当于屏蔽了Ct−1C_{t-1}C
晓源Galois·2024-01-28 09:51

大创项目推荐 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·2024-01-28 07:03

计算机设计大赛 卷积神经网络手写字符识别 - 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
iuerfee·2024-01-28 04:39

Logistics 逻辑回归概念

1.sigmoid函数逻辑回归算法的拟合函数，叫做sigmoid函数：函数图像如下（百度图片搜到的图）：sigmoid函数是一个s形曲线，就像是阶跃函数的温和版，阶跃函数在0和1之间是突然的起跳，而sigmoid
紫色蜘蛛爬啊爬·2024-01-28 01:35

小土堆pytorch学习笔记004

目录1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用2、卷积操作实例3、神经网络-卷积层4、神经网络-最大池化的使用（1）最大池化画图理解：（2）代码实现：5、神经网络-非线性激活（1）代码实现（调用sigmoid
柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:52

人脸识别 基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）

论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二：阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位L2范数在线困难挖掘论文实验数据集网络模块代码实现激活函数
郭庆汝·2024-01-27 21:43

神经网络-常用激活函数

常用的激活函数有三种：1.SigmoidorLogistic2.Tanh-双曲正切3.ReLu-线性整流函数Sigmoid激活函数：f(x)=1/1+exp(-x)该函数的取值范围为0到1。
想跳舞的兔子·2024-01-27 20:53

ReLU

ReLURelu(rectifiedlinerunit)线性修正单元在深度神经网络中，通常使用一种叫**修正线性单元(Rectifiedlinearunit，ReLU）**作为神经元的激活函数。
mingyuewu·2024-01-27 18:45

Dlearning

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:sigmoid
stoAir·2024-01-27 15:40

Dlearning

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:sigmoid
stoAir·2024-01-27 15:37

【PyTorch】深度学习实践之 逻辑斯蒂回归 Logistic Regression

本文目录回归vs分类sigmoid函数损失函数例子课堂练习模型实现计算损失实现代码测试模型学习资料系列文章索引回归vs分类回归是预测数值分类是预测类别概率sigmoid函数LogisticFunction
zoetu·2024-01-27 14:51

深度学习之处理多维特征的输入

我们可以将多个sigmoid模块首位相连，构建一个多层的神经网络。矩阵是一个空间变
丘小羽·2024-01-27 14:19

机器学习：Sigmoid函数及Logistic回归模型

sigmoid函数是一个有着优美S形曲线的双弯曲数学函数，其在逻辑回归、人工神经网络中有着广泛的应用（sigmoid：adj.乙状结肠的；C形的；S形的n.S状弯曲）。
Doawen·2024-01-27 04:49

深入浅出 diffusion(3)：pytorch 实现 diffusion 中的 U-Net

导入python包importmathimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsilu激活函数classSiLU(nn.Module
木水_·2024-01-26 21:00

DDIM官方代码调试

ddim官方源码分析官方源码ddimβt∈(0,1)\beta_t\in(0,1)βt∈(0,1)的计算方式，有好几个种，源码中给出"linear"，“const”，“jsd”，“sigmoid”，取值范围在
FMsunyh·2024-01-26 19:33

学习笔记-李沐动手学深度学习（三）（10-11，隐藏层、多层感知机、激活函数、模型超参数选择、欠过拟合）

总结多体会（宏观、哲学）【深度学习的核心】首先是要模型足够大，在此基础上通过各种手段来控制模型容量，使得最终得到较小的泛化误差【一般深度学习特指神经网络这一块】【学习的核心是要学习本质上不变的那些核心思想，如欠过拟合、数据集怎么弄、训练误差泛化误差等等，因为很可能过几年有新的语言、新的技术出现。整个工科本质上都差不多，从某个方向深入学习到精髓，很容易向其他工科迁移】世界上有三种东西：艺术：我做了一
kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

轻量级3D姿态估计

网络结构：编码器-解码器在编码器用于全局特征提取，而解码器进行姿态估计的基础架构，研究团队对其主干网络、激活函数，以及Skipconcatenation功能都
AI视觉网奇·2024-01-26 15:04

Course1神经网络和深度学习编程作业

使用具有非线性激活功能激活函数，例如tanh。计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。
毛十三_·2024-01-26 11:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

对交叉熵的理解取决于对Softmax激活函数的理解。我在下面写了另一篇文章来涵盖这个先决条件考虑一个4类分类任务，其中图像被分类为狗、猫、马或猎豹。上图中，Soft
或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

深度学习基础知识

卷积层基本参数（卷积核大小，步长【pytorch默认为1】，padding边缘填充）输出尺寸=（输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding）/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层：批次通道图像大小卷积层激活函数
湘溶溶·2024-01-26 06:40

DNN二手车价格预测完整代码

前言最近在学习深度学习，就用DNN试着跑了个天池赛二手车价格预测，特征还是用之前集成模型跑的特征，通过不断调试模型的学习率、隐藏层数量、神经元数量、优化器、激活函数、迭代次数、batchsize，KFold
wjzeroooooo·2024-01-26 01:53

Tensorflow & Keras的loss函数总结

二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出，二分类对应sigmoid
牧世·2024-01-25 18:49

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比
WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

lr推荐模型 特征重要性分析

lr模型公式是sigmoid(w1*x1+w2*x2+...+wn*xn)，其中w1,w2,...,wn就是模型参数，x1,x2,...,xn是输入的特征值。
couldn·2024-01-24 17:25

【数学建模】智能算法

文章目录模拟退火算法简介算法流程及应用算法流程算法应用遗传算法遗传算法的原理遗传算法应用模型及算法模型求解人工神经网络概述人工神经元激活函数基本模型感知器BP神经网络RBF神经网络应用智能算法，也称现代优化算法模拟退火算法简介材料统计力学观点
自律版光追·2024-01-24 11:06

测验：Neural Networks: Representation（week4）

A：XOR两层是不行的B：sigmoid函数的输出值范围是0~1C：二分类问题可用神经网络来表示D：也有可能是0分析权重，发现只有在x1,x2同时为1的情况下输出才是1，可知是AND函数4.5.第一个矩阵中第一第二行换了位置
僵尸吃了Dave的脑子·2024-01-24 08:32

工程师每日刷题 -3

产生原因：1、在深层网络中2、采用了不合适的损失函数对激活函数进行求导，如果此部分大于1，那么层数增多的时候，最终的求出的梯度更新将以指数形式增加，即发生梯度爆炸，如果此部分小于1，那么随着层数增多，求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减
Nice_cool.·2024-01-24 06:13

Resnet结构的有效性解释

(l-1)}+\mathcal{F}(\mathbf{x})^{(l-1)}\tag{1}z(l)=x(l−1)+F(x)(l−1)(1)考虑由式(1)(1)(1)组成的前馈神经网络，假设残差块不使用激活函数
Midsummer啦啦啦·2024-01-24 02:25

机器学习实验4——CNN卷积神经网络分类Minst数据集

激活函数在卷积层之后，通常会应用一个非线性激活函数，如ReLU激活函数的作用是引入非线性，使得CN
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析【云驻共创】

以下是一些相关的背景信息：1.深度学习基础：学习大模型之前，对深度学习的基本概念、神经网络的原理、激活函数、损失函数等基础知识有一
一见已难忘·2024-01-23 13:15

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程文章目录解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程一、引言二、基础理论1.人工神经元：构建块的定义2.神经网络的结构3.激活函数的作用三、前向传播1.数据流动：输入到输出
机智的小神仙儿·2024-01-23 07:40

day01 深度学习介绍

目录1.1深度学习介绍1.2神经网络NN1、概念：2、神经元3、（单层）神经网络4、感知机（两层）5、多层神经网络6、激活函数（1）饱和与非饱和激活函数（2）饱和激活函数①Sigmoid激活函数②tanh
柠檬不萌只是酸i·2024-01-23 06:55

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器
AI小白龙*·2024-01-23 04:48

【保研】2021/2022南京大学计算机夏令营笔试面试笔记

Dijkstra）算法的区别5、解释独立性和相关性；6、c++面试题.1.C中static有什么作用2.多态，虚函数，纯虚函数1.C++new和malloc的区别7、矩阵的特征值怎么求；8、C语言的三种分支；激活函数机器学习范式问题
echoliuy·2024-01-22 20:27

支持向量机-sklearn.svm

kernel字符串，默认rbf,是‘linear’，‘poly’，‘rbf’，‘sigmoid’中的一个，表示核函数的类型。degree整数，默认为3，表示多项式核函数（‘poly’)的次数
G_瑞琴·2024-01-22 18:36

神经网络（一）

有n个数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得出输出（和线性回归特别像）。有一个阈值，输
Daily_Note·2024-01-22 15:42

逻辑回归中的损失函数

在逻辑回归中，我们通常使用sigmoid函数将线性模型的输出转换为概率值，然后将这些概率值与实际标签进行比较，从而计算损失。
Visual code AlCv·2024-01-22 08:50

逻辑回归损失函数为什么引入log？

先放一下激活函数和损失函数的数学公式再来看对应的几行代码#z=w.T*X+b,np.dot(w.T,X)(1,209)A=sigmoid(np.dot(w.T,X)+b)#计算激活值，请参考公式2。
?LAST·2024-01-22 03:56

吴恩达-深度学习入门-第二周课后测验题

【 】神经元节点先计算激活函数，再计算线性函
?LAST·2024-01-22 03:55

Improving Deep Neural Network学习笔记

1超参数在学习率、梯度下降的循环次数（iteration）、隐藏层数目（L）、隐藏层神经元个数、激活函数、momentum、batchsi
佳雨初林·2024-01-21 17:42

语音分离论文：Conv-TasNet：Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation

Conv-TasNet:SurpassingIdealTime–FrequencyMagnitudeMaskingforSpeechSeparation目录Conv-TasNet模型深度可分离卷积Cov-TasNet中激活函数参考文献
maplesea7·2024-01-21 13:29

李沐深度学习-激活函数/多层感知机文档

multilayerperceptron(MLP)：多层感知机(多层神经网络)(hiddenlayer)隐藏层：介于输入层和输出层之间的网络层输入层不涉及计算，如果一个神将网络由三层组成，则多层感知机层数为2多层感知机中隐藏层和输出层都是全连接隐藏层的输出(也叫隐藏层变量或隐藏变量)隐藏层单元个数≠隐藏层变量个数将隐藏层的输出作为输出层的输入，联立后得到的式子依然从形式上等价于一个单层神经网络原因
大小猫吃猫饼干·2024-01-21 07:54

李沐《动手学深度学习》多层感知机 模型概念和代码实现

动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归目录系列文章一、多层感知机（一）隐藏层（提出原因、方式、多层感知机）（二）激活函数
丁希希哇·2024-01-21 04:46

ReLU函数

ReLU函数，全称为修正线性单元（RectifiedLinearUnit），是深度学习中常用的激活函数。
jiang_changsheng·2024-01-20 15:42

Pytorch 与 Tensorflow对比学习 第3周：进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络（CNN）

激活函数：理解了ReLU（RectifiedLinearUnit）作为激活函数在CNN中的广泛应用，用于增加非线性
M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

选择合适的激活函数，如ReLU。定义损失函数和优化器，例如使用交叉熵损失和
M.D·2024-01-20 06:16

Pytorch第2周：深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础

激活函数：引入非线性因素，使网络能够学习复杂的模式，如ReLU、Sigmoid、Tanh等。使用PyTorch的nn模块：
M.D·2024-01-20 06:16

（二）深度学习入门：神经网络的前向传播

目录前言一、神经网络的基本结构二、激活函数三、神经网络输出层的设计前言上一篇我们解决了感知机模型的基本定义和应用，本次我们在感知机的基础上探讨感知机构成神经网络的一些细节，了解神经网络前向传播的过程，重点理解激活函数存在的意义
油炸大聪明·2024-01-19 17:33

大模型关键技术：上下文学习、思维链、RLHF、参数微调、并行训练、旋转位置编码、模型加速、大模型注意力机制优化、永久记忆、LangChain、知识图谱、多模态

大模型关键技术大模型综述上下文学习思维链CoT奖励建模参数微调并行训练模型加速永久记忆：大模型遗忘LangChain知识图谱多模态大模型系统优化AI绘图幻觉问题从GPT1-GPT4拆解GPTs对比主流大模型技术点旋转位置编码层归一化激活函数注意力机制优化大模型综述你知道嘛
Debroon·2024-01-19 14:14
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