Sigmoid激活函数第6页

【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础

人工智能、机器学习、深度学习之间的关系神经网络与深度学习的关系“深度学习”和“传统浅层学习”的区别和联系神经元、人工神经元MP模型单层感知机SLP异或问题XOR多层感知机MLP前馈神经网络FNN激活函数

HBU_David·2024-01-12 00:23

深度学习常考简答题--[HBU]期末复习

目录1.为什么要引用非线性激活函数？2.什么是超参数？如何优化超参数？3.线性回归通常使用平方损失函数，能否使用交叉熵损失函数？4.平方损失函数为何不适用于解决分类问题？

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:22

智能芯片与系统基础知识（AI芯片）

权重–突触，偏置–阈值，激活函数–神经元2.AI芯片的种类有哪些CPUGPUFPGAASIC

youngbarry·2024-01-11 16:32

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果

不做梵高417·2024-01-11 10:02

神经网络中的激活函数sigmoid tanh ReLU softmax函数

神经网络中的激活函数sigmoidtanhReLUsoftmax函数人工神经元简称神经元，是构成神经网络的基本单元，其中主要是模拟生物神经元的结构和特性，接收一组输入信号并产生输出。

oceancoco·2024-01-11 08:56

激活函数整理

sigmoid函数importtorchfromd2limporttorchasd2l%matplotlibinlinex=torch.arange(-10,10,0.1,requires_grad=

惊雲浅谈天·2024-01-11 08:13

LeNet-5(fashion-mnist)

LeNetLeNet-5由以下两个部分组成卷积编码器（2）全连接层（3）卷积块由一个卷积层、一个sigmoid激活函数和一个平均汇聚层组成。第一个卷积层有6个输出通道，第二个卷积层有16个输出通道。

Kevin_D98·2024-01-11 08:42

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | MobileNetV3，轻量级骨架首选

本文改进：MobileNetV3的创新点包括：使用自适应瓶颈宽度、借鉴SENet中的Squeeze-and-Excitation机制、引入h-swish激活函数等。

会AI的学姐·2024-01-11 08:38

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | MobileNetV3，轻量级骨架首选

本文改进：MobileNetV3的创新点包括：使用自适应瓶颈宽度、借鉴SENet中的Squeeze-and-Excitation机制、引入h-swish激活函数等。

会AI的学姐·2024-01-11 08:38

Deep Learning常见问题（一）

1.为什么要用relu代替sigmoid？答：sigmoid在正无穷和负无穷导数非常小，此时学习速度非常慢（梯度消失），用relu可以加快学习速度。

小弦弦喵喵喵·2024-01-11 04:08

对数几率回归

对数几率回归简称对率回归，是使用Sigmoid函数作为联系函数时的广义线性模型，是广义线性模型的一个特例。

LoveToday2020·2024-01-11 02:11

掌握深度学习的残差之道——Resnet残差网络

我们聚焦于神经网络局部：如图所示，假设我们的原始输入为x，而希望学出的理想映射为f(x)（作为图上方激活函数的输入）。

kay_545·2024-01-10 21:12

大创项目推荐深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

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

laafeer·2024-01-10 18:10

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

文章目录机器学习逻辑回归（LR）基本原理为什么LR要使用sigmoid函数？LR可以用核函数么？为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失？LR能否解决非线性分类问题？LR为什么要离散特征？

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

logistic回归成本函数

即训练样本（i）对应的预测值是(i)，是用训练样本通过sigmoid函数作用到得到的。这里用上标i来指明数据，表示x、y或z和第i个训练样本的关系，和第i

小小白的波妞妞·2024-01-10 12:51

（超详细）YOLOV5改进-添加SimAM注意力机制

__init__()self.activaton=nn.Sigmoid()self.e_l

我要变胖哇·2024-01-10 11:31

李沐之数值稳定性+模型初始化和激活函数

目录1.数值稳定性1.1梯度爆炸1.2梯度消失2.模型初始化和激活函数2.1让训练更加稳定3.补充一点导数知识：1.数值稳定性层记为t,这里的y不是预测，还包括了损失函数，y是优化函数，不是预测的结果y

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

softmax详解

在神经网络中，Softmax是一个用于多类别分类的激活函数。给定一个包含原始分数（未经处理的模型输出）的向量，Softmax将这些分数转化为表示概率分布的向量。

天一生水water·2024-01-10 00:06

【YOLO系列】 YOLOv4之Mish函数

一、简述一个新的stateoftheart的激活函数，ReLU的继任者。

江湖小张·2024-01-09 17:57

机器学习（三）：神经网络

·三层神经网络模型由以上神经网络，可以计算得到隐含层参数：输出层参数：其中，激活函数为：考虑正则化的代价函数为：其中表示层数，表示第层的神经元个数，表示输出层有个神

fromeast·2024-01-09 13:28

头歌实训-机器学习（逻辑回归）

1.逻辑回归简述#encoding=utf8importnumpyasnpdefsigmoid(t):'''完成sigmoid函数计算:paramt:负无穷到正无穷的实数:return:转换后的概率值:

蓝桉802·2024-01-09 12:47

BP神经网络

输出层：神经网络的最终输出结果，可以用来分类和回归预测用于拟合（预测）和分类因此权值和阈值得确定尤为重要接下来是神经元的信息传递f是信号加工，建立x和y之间关系的过程激活量和净激活量激活函数是对净激活量与输出进行映射的函数一般用这两个网络模型分类前馈反馈自组

爱静的龙猫·2024-01-08 22:20

[tf]中的 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits会对非标量tensor自动调用reduce_sum，所以下面这么写只是为了可读性更强

loss=tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=self.train_label,logits=logits)self.loss=tf.reduce_sum

VanJordan·2024-01-08 17:32

反向传播

线性反向传播的原理和算法Python实现：线性反向传播是指在神经网络中只有线性激活函数的情况下，通过链式法则计算每个参数的梯度。具体步骤如下：前向传播：计算网络的输出值。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:18

李宏毅机器学习第一周_初识机器学习

、MachineLearning≈LookingforFunction2、认识一些专有名词二、预测YouTube某天的浏览量一、利用Linearmodel二、定义更复杂的函数表达式三、ReLU函数四、Sigmoid

Nyctophiliaa·2024-01-08 14:04

如何选择神经网络的超参数？

神经网络的超参数分类神经网路中的超参数主要包括：学习率η，正则化参数λ，神经网络的层数L，每一个隐层中神经元的个数j，学习的回合数Epoch，小批量数据minibatch的大小，输出神经元的编码方式，代价函数的选择，权重初始化的方法，神经元激活函数的种类

Imagination官方博客·2024-01-08 11:55

【Python】全连接神经网络

在全连接神经网络中，每一层的神经元都与前一层的所有神经元相连，并通过权重和激活函数来处理输入

Jc.MJ·2024-01-08 10:56

lesson5 part 2 协同过滤

协同过滤之前的协同过滤例子在本例中，fit_one_cycle方法值传入了一个数字，这是合理的，因为在协同过滤里面，只有一层，里面有几部分，但是没有做矩阵相乘，传入激活函数，再做矩阵相乘。

不愿透露身份的美凌格·2024-01-08 08:52

目标检测-One Stage-YOLOv4

、目标检测网络组成二、BoF（BagofFreebies）1.数据增强2.语义分布偏差问题3.损失函数IoUGIoUDIoUCIoU三、BoS(BagofSpecials)增强感受野注意力机制特征融合激活函数后处理四

学海一叶·2024-01-08 08:11

PyTorch的核心模块介绍

常用函数：torch.add（加法操作）torch.relu（激活函数）torch.equ

MechMaster·2024-01-08 07:39

第二、三周周报12.17.2022-12.25.2022

RNN，对于如何使用RNN模型有了一定的了解目录图片爬虫：acjsonseleniumNLP语音辨识TOKEN获取声学特征一些数据集尺度语音辨识常见模型seq2seqHMMRNN输入输出张量shape激活函数

weixin_51054833·2024-01-08 06:10

pytorch集智-2单车预测器

完整代码在个人主页简介链接pytorch路径下可找到1单车预测器1.01.1人工神经元对于sigmoid函数来说，w控制函数曲线的方向，b控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2多个人工神经元模型如下数学上可证

peter6768·2024-01-08 06:10

sigmoid softmax优化

1.前言最近在搞模型部署发现，推理速度不能满足我们需求，于是最近学习了优化算子技巧，学到了sigmoid，softmax算子优化，真的数学之美。

鲤鱼不懂·2024-01-07 22:40

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

Residual Attention Network for Image Classification

papergithub容易理解的代码通过使用sigmoid函数对主干网络构建mask，在特征上添加掩码，使网络更加关注主要的特征。图中AttentionModule是注意力模块。

yanghedada·2024-01-07 19:14

清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归

内容：逻辑回归一.二分类之使用SPSS进行分析1.使用SPSS进行变量虚拟化：转化-创建虚变量线性概率模型LPM：连接函数（激活函数）的取法：盲选Sigmoid1.分析-回归-二元回归在此基础上可以在分类中进行对协变量进行虚拟化还可以选择先前回归先后回归预测结果差

别被算法PUA·2024-01-07 15:56

主流大语言模型从预训练到微调的技术原理

引言本文设计的内容主要包含以下几个方面：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。

智慧医疗探索者·2024-01-07 10:32

梯度消失与梯度爆炸的问题小结

本文参考李沐老师动手深度学习,上篇激活函数有遇到这个问题我们来深入探讨一下文章目录前言一、梯度爆炸二、梯度爆炸的问题三、梯度消失四.梯度消失的问题总结前言到目前为止，我们实现的每个模型都是根据某个预先指定的分布来初始化模型的参数

笔写落去·2024-01-07 07:55

权重初始化和激活函数小结

一.权重初始化二.检查激活函数总结前言选择合理的权重初始化和选择合理的激活函数在训练是保证训练的稳定性尤为重要,本文介绍其做法,帮助我们事半功倍.首先我们理想的神经网络是什么样子的?

笔写落去·2024-01-07 07:55

深度学习｜4.1 深L层神经网络 4.2 深层网络的正向传播

}n[i]表示第i层神经节点的个数，w[l]w^{[l]}w[l]代表计算第l层所采用的权重系数，b[l]b^{[l]}b[l]代表计算第l层所用的偏移量，g[i]g^[i]g[i]表示第i层所配置的激活函数

晓源Galois·2024-01-07 07:19

什么是神经网络？

每个神经元接收来自前一层的多个输入，对这些输入进行加权求和，然后通过激活函数产生输出。2、层次结构：神经网络通常由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。输

金木讲编程·2024-01-07 07:48

训练神经网络(上)激活函数

本文介绍几种激活函数,只作为个人笔记.观看视频为cs231n文章目录前言一、Sigmoid函数二、tanh函数三、ReLU函数四、LeakyReLU函数五、ELU函数六.在实际应用中寻找激活函数的做法总结前言激活函数是用来加入非线性因素的

笔写落去·2024-01-07 07:47

《动手学深度学习》学习笔记第5章深度学习计算

有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺5.深度学习计算5.1层和块图5.1.1:多个层被组合成块，形成更大的模型下面的代码生成一个网络：具有256个单元和ReLU激活函数的全连接隐藏层

北方骑马的萝卜·2024-01-07 03:13

记忆网络（LSTM）

它通过一个Sigmoid函数来输出一个介于0和1之间的值，表示保留多少新的信息。

不做梵高417·2024-01-06 20:24

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

改进之处:相对于传统方法，AlexNet通过ReLU激活函数、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。特别之处:引入了深层网络和GPU加速计算

机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

常见神经网络类型之前馈型神经网络

RBF网络（径向基函数神经网络）（1）感知器网络:也被称作感知机，主要用于模式分类，也可以用作学习控制和基于模式分类的多模态控制（2）反向传播神经网络（BP神经网络），利用了权值的反向传播调整策略，基于Sigmoid

繁花似锦之流年似水·2024-01-06 10:04

2023/5/7周报

optimizationofNewModel二．第二种newmodel三、深度学习1.深度学习的诞生：2.深度学习的一些术语：3.深度学习的关键步骤：总结摘要通过使用activationfunction激活函数对模型进行改写

user_s1·2024-01-06 07:54

深度学习-非线性激活函数

激活函数是深度学习模型的重要成分，目的是将线性输入转换为非线性。

ymy_ymy22·2024-01-06 06:03

深度学习笔记

激活函数激活函数可以让神经网引入非线性性质，去除线性相关特征映射，是网络捕获数据中的不同特征；relu=max（0，x）输出为0到正无穷sigmod输出为0-1形状为srelu输出为-1-1以0为中心，

warren@伟_·2024-01-06 06:24

神经网络-非线性激活，线性层

非线性激活为什么要使用非线性激活：个人理解是为了给神经网络引入一些非线性的特质下面是查到的资料所得结果如上图的神经网络，在正向传播过程中，若使用线性激活函数(恒等激励函数)即令则隐藏层的输出为可以看到使用线性激活函数神经网络只是把输入线性组合再输出

Star_.·2024-01-06 06:23

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