Sigmoid激活函数第7页

神经网络框架的基本设计

一、神经网络框架设计的基本流程确定网络结构、激活函数、损失函数、优化算法，模型的训练与验证，模型的评估和优化，模型的部署。

广煜永不挂科·2024-01-05 21:38

逻辑回归（Logistic Regression）

基本原理模型表示逻辑回归模型假设输入特征的线性组合，然后通过一个称为逻辑函数（也称为sigmoid函数）将结果映射到一个概率值。对于二分类问题，模型表示如下：其中b0,b1,b2,…,bn

草明·2024-01-05 16:27

【激活函数】GELU 激活函数

1、介绍GELU(GaussianErrorLinearUnits)是一种基于高斯误差函数的激活函数，相较于ReLU等激活函数，GELU更加平滑，有助于提高训练过程的收敛速度和性能。

daphne odera�·2024-01-05 15:28

【激活函数】深度学习中你必须了解的几种激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU 和 ELU 激活函数（2024最新整理）

激活函数（activationfunction）的作用是对网络提取到的特征信息进行非线性映射，提供网络非线性建模的能力。

daphne odera�·2024-01-05 15:55

新手也能理解的PyTorch激活函数详解

torch.nn子模块Non-linearActivationsnn.ELU主要特点与注意事项使用方法与技巧示例代码图示nn.HardshrinkHardshrink函数定义参数形状示例代码图示nn.HardsigmoidHardsigmoid

E寻数据·2024-01-05 12:20

自然语言处理

RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？RNN和CNN对比，RNN对文本的时间序列的优点。LSTMLSTM基本原理LSTM怎么能解决梯度消失问题？LSTM用来解决RNN的什么问题？

搬砖成就梦想·2024-01-05 12:08

你的轻量化设计能有效提高模型的推理速度吗？

文章目录前言预备知识模型指标MACs计算卷积MACs全连接MACs激活函数MACsBNMACs存储访问存储构成内存访问量轻量化结构MobileNetsShuffleNetShuffleNetV1ShuffleNetV1

东荷新绿·2024-01-05 11:00

基于卷积神经网络的回归分析

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数卷积神经网络的回归分析完整代码：卷积神经网络的回归分析（代码完整

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-05 08:21

神经网络的核心：帮助新手理解 PyTorch 非线性激活函数

目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.Softmax2dSoftmax2d函数简介函数工作原理输入和输出形状使用技巧与注意事项示例代码nn.LogSoftmaxLogSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧

E寻数据·2024-01-05 07:10

神经网络中的梯度爆炸

激活函数：使用具有梯度饱和性的激活

Recursions·2024-01-05 03:15

Pytorch与激活函数——Sigmoid函数, ReLU函数, Tanh函数

Pytorch与激活函数Sigmoid函数ReLU函数Tanh函数本章内容提示：了解常用的激活函数，利用激活函数，建立简单的三层神经网络模型。

Sophia&Anna·2024-01-04 20:36

机器学习中的监督学习基本算法-逻辑回归简单介绍

模型表达式：逻辑回归模型使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性组合的输入特征映射到[0,1]之间的概率值。模型的数学表达式如下：其中：P(Y=1)P(Y=1)是观测

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 12:49

神经网络中的重要概念

以下是一些神经网络中的重要概念，并对它们进行细致的讲解：神经元（Neuron）：神经元是神经网络的基本单元，它接收来自其他神经元的输入信号，并通过激活函数产生输出信号。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-04 11:15

训练神经网络的7个技巧

文章目录前言一、学习和泛化二、技巧1：随机梯度下降与批量学习三、技巧2：打乱样本顺序四、技巧3：标准化输入五、技巧4：激活函数六、技巧5：选择目标值七、技巧6：初始化权重八、技巧7：选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

pytorch06：权重初始化

慕溪同学·2024-01-04 10:47

RNN 为什么不能直接反向传播？为什么会出现梯度消失和梯度爆炸？

首先我们回顾一下普通的反向传播，过程如下所示：、、我们为了简便暂时不考虑激活函数，我们可以用以下的链式法则计算：这个是非常简单的，现在我们来看看RNN是什么样子的：这样我们就不能直接求偏导了，如果我们还是按照上面那种方法求偏导

Humprey·2024-01-04 08:26

NNDL学期知识点总结 [HBU]

目录零碎考点第4章全连接神经网络/前馈神经网络4.1神经元4.1.1Sigmoid型函数4.1.2ReLu函数4.3前馈神经网络4.4反向传播算法卷积神经网络5.3参数学习5.4几种典型的卷积神经网络5.4.1LeNet

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-04 07:24

YOLOv8改进更换轻量化模型MobileNetV3

这个操作单元通过使用非线性激活函数，如ReLU6，并且在残差连接中使用线性投影，来提高网络的特征表示能

学yolo的小白·2024-01-04 04:57

49、Resnet - 残差结构

前面我们介绍了Resnet中常见的算法，包括：卷积，池化，批归一化和激活函数，本机介绍一个在Resnet网络中最重要的一个结构算法，称之为残差结构。

董董灿是个攻城狮·2024-01-04 00:43

神经网络：激活函数的介绍

神经网络的激活函数是一种非线性函数，它被应用于每个神经元的输出，以引入非线性性质到网络中。激活函数的目的是将输入转换为输出，并且将输出限制在特定的范围内。

亦旧sea·2024-01-03 21:37

【机器学习知识体系】- 逻辑回归篇

在下面这篇文章中，有对其比较简单形象的描述：轻松看懂机器学习十大常用算法在面试时有时会问到LR为什么用sigmoid？

不会停的蜗牛·2024-01-03 17:11

怎样证明神经元是可以训练的？神经学习学习可能会越学越差吗？怎样估评学习的效果好坏？学习有止境吗？

每个神经元对输入数据进行加权求和并加上偏差，然后通过一个激活函数来生成

小黄人软件·2024-01-03 08:01

常用 Normalization 方法的总结：BN、LN、IN、GN

它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行Norm的。我们将输入的featuremap

残剑天下论·2024-01-03 06:38

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

区别和联系：在PyTorch中，不同类型任务的主要区别在于输出层的设计和损失函数的选择：二分类任务：（一个图片被分类为猫或者狗，被分类成2个分类中的一种）实现方式1：使用单个输出节点和Sigmoid激活

马鹏森·2024-01-02 23:32

Pointnet++改进：更换不同的激活函数，打造更优性能

2.本篇文章对Pointnet++进行激活函数的改进，助力解决RELU激活函数缺陷。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。

AICurator·2024-01-02 21:20

零基础入门目标检测系列学习记录（二）：YOLO系列之v5算法详解（一）

目录YOLOv5结构YOLOv5网络结构1.C3模块：2.SPPF模块3.使用siLU激活函数YOLOv5代码解读1.YOLOv5l.yaml配置文件2.yolo.py文件1.parse_model函数

杭哈哈·2024-01-02 20:27

深度学习｜3.6 激活函数 3.7 为什么需要非线性激活函数

激活函数主要有sigmoid函数、tanh函数、relu函数和leakyrelu函数tanh函数相比sigmoid函数是具有优势的，因为tanh函数使得输出值的平均值为0，而sigmoid函数使得输出值的平均值为

晓源Galois·2024-01-02 16:37

RNN循环神经网络入门

其中，f和g均为激活函数。f可以是tanh,

惊雲浅谈天·2024-01-02 06:16

深度学习｜2.2 逻辑回归

优化——sigmoid函数将值回归到介于0和1之间的范围。形式上的优化将向量内积+常

晓源Galois·2024-01-02 06:44

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。

骑猪等风·2024-01-02 06:09

【机器学习】卷积神经网络（四）-实现细节（Caffe框架为例）

六、实现细节都有哪些开源的卷积神经网络实现caffe中卷积神经网络各个层（卷积层、全连接层、池化层、激活函数层、内基层、损失层等）Caffe2与caffe对比caffe2开源吗使用caffe的c++版本和

十年一梦实验室·2024-01-02 06:02

【机器学习】卷积神经网络----GoogLeNet网络（pytorch）

1.定义基本卷积模块BasicConv2d类是一个基本的卷积块，包含一个卷积层、批归一化层和ReLU激活函数。该类用于构建Inception模块中的各分支。

十年一梦实验室·2024-01-02 05:31

BCELoss，BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss

输出：一个标量等价于：BCELoss+sigmoid

不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:34

【深度学习：Recurrent Neural Networks】循环神经网络（RNN）的简要概述

常用激活函数RNN的优点和缺点RNN的优点：RNN的缺点：循环神经网络与前馈神经网络随时间反向传播(BPTT)标准RNN的两个问题RNN应用基本Python实现（RNN与Keras）经常问的问题结论苹果的

jcfszxc·2024-01-01 17:29

基于Logistic回归实现二分类

目录Logistic回归公式推导：Sigmoid函数：Logistic回归如何实现分类：优化的方法：代码：1.创建一个随机数据集，分类直线为y=2x：为什么用np.hstack()增加一列1？

BKXjilu·2024-01-01 16:08

深度神经网络结构

在M-P神经元模型中，神经元接收到若干个输入信号，并将计算得到的加权后的总输入，经过激活函数的处理，最终产生神经元的输出。

人工智能MOS·2024-01-01 15:38

第三章神经网络

文章目录3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场3.2激活函数3.2.1sigmoid函数3.2.2阶跃函数的实现3.2.3阶跃函数的图形3.2.4sigmoid

追寻远方的人·2024-01-01 07:20

【深度学习笔记】4.前馈神经网络

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，得到神经元的输出。

不休的turkeymz·2024-01-01 07:49

NNDL 实验五前馈神经网络（2）自动梯度计算 & 优化问题

4.4优化问题4.4.1参数初始化4.4.2梯度消失问题4.4.2.1模型构建4.4.2.2使用Sigmoid型函数进行训练4.4.2.3使用ReLU函数进行模型训练4.4.3死亡ReLU问题4.4.3.1

喝无糖雪碧·2024-01-01 07:19

前馈神经网络复习

零均值化，数据分布会距离零比较近，而激活函数在0附近

Simon52314·2024-01-01 07:47

46、激活函数 - Relu 激活

本节介绍一个在神经网络中非常常见的激活函数-Relu激活函数。

董董灿是个攻城狮·2024-01-01 06:05

Day1 Training Neural Networks, part I

DataPreprocessing、zero-centered、normalization、PCA、白化神经网络的训练步骤训练步骤训练过程操作总览训练过程具体内容ActivationFunction做了一章的激活函数的单独整理请点击查看

本地路过·2023-12-31 21:51

【转载】深度学习—常见问题总结（调优方法）

在神经网络中引入激活函数一个重要的原因就是为了引入非线性。2、CNN基本问题层级结构：输入层->卷积层->激活层->池化层->卷积层->激活层->池化层->全连接层····

dopami·2023-12-31 19:52

调参

1首先是数据增强，因为正常情况下，数据量往往不够，因此需要通过裁剪2数据预处理，pca，normalization，whiten3初始化权重Xavier和偏置constant4激活函数sigmoid，tanh

writ·2023-12-31 15:29

[23-24 秋学期] NNDL 作业4 前馈神经网络 HBU

2.)激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。3.)激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。

洛杉矶县牛肉板面·2023-12-31 06:23

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

AI人工智能包含了机器学习与深度学习，在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识，包括了监督学习和无监督学习，有兴趣的朋友可以阅读《[Python机器学习实战]》。而深度学习开始只是机器学习的一分支领域，它更强调从连续的层中进行学习，这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象，层级越高，抽象程度越大。这些层主要通过神经网络的模型学习得到的，最大的模型会有上百层之多。而最简单的神经网络分为输入层，中间层

AI小白龙*·2023-12-30 21:55

**深度学习 BN 、LeakyReLU算法原理

BN和LeakyReLUdefDarknetConv2D_BN_Leaky(*args,**kwargs):#归一化#DarkNet中用到的卷积块，卷积块中包含了归一化和激活函数"""DarknetConvolution2DfollowedbyBatchNormalizationandLeakyReLU

shuyeah·2023-12-30 16:19

机器学习 --- 逻辑回归

第1关：逻辑回归核心思想#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

*Crystal·2023-12-30 10:46

改进模型性能入手点

调整模型架构：考虑修改模型的架构，增加或减少层的数量，调整每层的单元数，尝试不同的激活函数等。你可以通过使用更深或更宽的模型来探索新的模型结构。调整学习率：优化算法的学习率可能会影响模型的性能。

不做梵高417·2023-12-30 10:37

神经网络分类与回归任务

激活函数：用于引入非线性性，常见的包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。分类任务输出层一般使用Softmax，回归任务可以使用线性激活函数。

不做梵高417·2023-12-30 10:04

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