Sigmoid激活函数

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p2AlexNet网络

pytorch图像分类》p2AlexNet网络基础及代码一、零碎知识点1.过拟合2.使用dropout后的正向传播3.正则化regularization4.代码中所用的知识点二、总体架构分析1.ReLU激活函数
失舵之舟-·2023-12-30 05:33

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题一、零碎知识点1.LongTensor长整形张量2.transform结构及用法二、预备知识1.Softmax激活函数2.NLLLoss损失函数3.CrossEntropyLoss
失舵之舟-·2023-12-30 05:03

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p1卷积神经网络LeNet

《pytorch图像分类》p1卷积神经网络基础及代码一、卷积神经网络1.反向传播（backpropagation）2.常用的激活函数二、神经网络层类型概述1.全连接层2.卷积层卷积过程中出现越界3.池化层
失舵之舟-·2023-12-30 05:03

pytorch机器学习各种激活函数总结（不完整学习更新中~）

pytorch各种激活函数总结0.思维导图预览1.ReLU函数2.Sigmoid函数3.Softmax函数4.Tanh函数5.
失舵之舟-·2023-12-30 05:57

激活函数

常见激活函数、激活函数的公式、以及其与其导数的关系，优缺点sigmoid：梯度杀手，激活值大一些或小一些时导数都会逼近0，所以要注意参数的初始化tanh：优点：没有非0点问题；输入在0点附近时，梯度较大
欧文坐公交·2023-12-29 23:50

大数据前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

文章目录大数据前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石一、前馈神经网络概述什么是前馈神经网络前馈神经网络的工作原理应用场景及优缺点二、前馈神经网络的基本结构输入层、隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三
星川皆无恙·2023-12-29 12:48

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型

S型函数sigmoid(x)=11+e−x\text{sigmoid}(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid(x)=1+e−x1将全体实数R\text{R}R映射到(0,1)(0,1
戌崂石·2023-12-29 12:43

[DL]深度学习_AlexNet

AlexNet网络详解目录一、AlexNet1、详细介绍2、网络框架二、网络详解1、首次使用ReLu激活函数2、模型基本结构与双GPU实现3、局部响应归一化(LRN)4、重叠池化(OverlappingPooling
IAz-·2023-12-29 06:58

【机器学习实战】logistic回归

Sigmoid函数逻辑函数.png逻辑函数图像.png作用：接受所有的输入然后预测出类别。
吵吵人·2023-12-29 03:05

YoloV8改进策略：基于自研的图注意力机制改进| 独家改进方法|图卷积和注意力融合模块

在Excitation步骤中，使用一个sigmoid函数将这个向量中的每个元素压缩到0到1之间，并将其与原始输入特
静静AI学堂·2023-12-29 02:26

深度学习核心技术与实践之深度学习基础篇

其功能可能是以其他部位的神经元来代替实现的（3）神经元具有稀疏激活性，尽管大脑具有高达五百万亿个神经元，但真正同时被激活的仅有1%~4%神经元模型（1）ReLu是一种特殊的Maxout函数（2）理论上可以多种激活函数混用
__如果·2023-12-29 01:39

sigmoid不是以0为中心造成的后果及原因

后果有可能导致网络收敛慢（我认为在某一层反向传播中，如果参数们本来就是都要增，都要减，那么在这一层收敛不受影响）如果参数们有的需要增有的需要减，这种情况下，收敛就像第二张图，明明可以走绿线进行收敛，但不得不走了红线，这是因为参数们只能同增或同减，那么为什么会这样呢，下面解释，（注意我们的论证都是在反向传播某一层中）原因权重更新的公式（它也有变形，但意思一样）：对于神经元A来说，wi更新的方向和后几
songyufeishibyr·2023-12-28 22:38

深度学习 | 常见问题及对策（过拟合、欠拟合、正则化）

（Cybenko,1989）——必须包含至少一种有挤压性质的激活函数。
西皮呦·2023-12-28 22:36

掌握激活函数（一）：深度学习的成功之源

文章目录引言基本概念常用激活函数举例Sigmoid激活函数公式Sigmoid函数的数学特性示例基于NumPy和PyTorch实现Sigmoid函数将Sigmoid函数应用于二分类任务Sigmoid激活函数的局限性举例
高斯小哥·2023-12-28 22:05

CNN Explainer----卷积神经网络可视化可解释工具

可以使用上传的图像，可视化的看卷积、激活函数的计算过程和输出结果形成的过程。示例如选择张杯子的图像作为输入。彩色图像一开始为3通道，即3个特征图，R、G、B。
木彳·2023-12-28 18:29

【Loss系列】结合dice loss 和 bce loss

defbce_dice(pred,mask):ce_loss=F.binary_cross_entropy_with_logits(pred,mask)pred=torch.sigmoid(pred)inter
Nastu_Ho-小何同学·2023-12-28 18:57

卷积神经网络 反向传播

误差的计算softmax经过softmax处理后所有输出节点概率和为1损失（激活函数）多分类问题：输出只可能归于某一个类别，不可能同时归于多个类别。
pythonSuperman·2023-12-28 17:43

激活函数：神经网络的生命之花

激活函数：神经网络的生命之花大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！
虫小宝·2023-12-28 12:06

【AI】人工智能爆发推进器之卷积神经网络

目录一、什么是卷积神经网络1.卷积层（ConvolutionalLayer）2.激活函数（ActivationFunction）3.池化层（PoolingLayer）4.全连接层（FullyConnectedLayer
giszz·2023-12-28 06:00

大语言模型激活函数绘图

使用torch中的激活函数，绘制多个激活函数多一个图中对比展示引入依赖importtorchfromtorch.nnimportfunctionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams
qq_42693848·2023-12-28 01:49

简单BP算法

importnumpyasnpdefsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))defderivative_sigmoid(x):returnnp.multiply(sigmoid
唯师默蓝·2023-12-27 21:44

BP算法与淋浴器的温度调节

BP算法的原理如下：前向传播（ForwardPropagation）：从输入层开始，将输入信号通过每一层的权重和激活函数进行计算，得到网络的输出结果。计算损失（LossC
人工智能教学实践·2023-12-27 19:37

深度学习入门python考试速成：神经网络之前向传播

矩阵乘法神经网络的内积即用数学式表示使用矩阵的乘法运算其它层计算类似，图如下输出层所用的激活函数，要根据求解问题的性质决定。
北辰Charih·2023-12-27 13:44

LSTM_长短期记忆网络_总结学习

目录1、什么是LSTM2、LSTM的结构3、遗忘门Forgetgate4、输入门Inputgate（1）、sigmoid层（输入门层）：从当前输入判断哪些信息比较重要（2）、tanh层：对提取的有效信息做出筛选
郭小儒·2023-12-27 11:14

详解Keras3.0 Layer API: Activation functions(激活函数)

1、常用激活函数ReLU：ReLU函数是一种常见的激活函数，其计算公式为f(x)=max(0,x)。当输入值小于0时，输出值为0；当输入值大于等于0时，输出值等于输入值。
缘起性空、·2023-12-26 12:28

机器学习笔记 八：Matlab实现神经网络的手写数字识别

OctaveCode需要解决的问题（3个）:1.数据加载及可视化1.1displayData.m2.参数加载3.基于前向传播算法计算代价4.正则化4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6
Amyniez·2023-12-26 08:20

动手学深度学习(五) 梯度消失、梯度爆炸

为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（ide
致Great·2023-12-25 20:17

深度学习中用来训练的train.py 探究学习（1）

定义模型：train.py会定义深度学习模型的结构，包括网络的层次结构、激活函数、损失函数等。设置训练参数：train.py会设置训练网络的一些参数，如训练的轮数、学习率、批量大小等。
无妄无望·2023-12-25 08:08

sklearn 逻辑回归Demo

hθ(x)=g(θTx)h_θ(x)=g(θ^Tx)hθ(x)=g(θTx)，其中g(z)=1(1+e−z)g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z})}g(z)=(1+e−z)1,称为逻辑函数（Sigmoidfunction
小小程序○·2023-12-25 07:11

基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践

基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践重要知识点逻辑回归原理简介：Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid
小小程序○·2023-12-25 07:40

【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT

习题6-1P推导RNN反向传播算法BPTT.已知，z1---f激活函数--h1,h1--g激活函数--,y1是真实值。
今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:08

百度校招面试

是什么两个数组，找出相同的数字，重复的只保留一个复杂度剑指offer原题（实现一个max栈）给定一个函数F1，调用一次返回1的概率为P，返回0的概率为1-P,设计一个F2，使得返回01的概率都为0.5四个激活函数
可乐两块冰·2023-12-23 21:58

全方位掌握卷积神经网络：理解原理 & 优化实践应用

计算机视觉CV的发展检测任务分类与检索超分辨率重构医学任务无人驾驶整体网络架构卷积层和激活函数（ReLU）的组合是网络的核心组成部分激活函数(ReLU）引入非线性，增强网络的表达能力。
数据与后端架构提升之路·2023-12-23 19:37

大创项目推荐 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·2023-12-23 08:48

大创项目推荐 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·2023-12-23 08:12

对算法的认识——逻辑回归

逻辑回归：找出一条直线来分类数据逻辑回归虽然名字叫回归，却是属于分类算法，是通过Sigmoid函数将线性函数的结果映射到Sigmoid函数中，预估事件出现的概率并分类。
qq_38737545·2023-12-23 06:23

Deep Learning for Computer Vision with Python

ForminganImageFromChannels图像在python中的表示：NumPyarrayRGBvsGBR缩放和宽高比(aspectratio)数据输入从K-NN到参数学习优化方法和正则化优化方法正则化神经网络激活函数
Robin_Pi·2023-12-23 03:52

深度学习（Deep Learning） 简介

多层神经网络模型神经网络有监督机器学习模型输入层隐藏层(黑盒)输出层概念:神经元NeuronA^(n+1)网络权重WeightsW^n偏移biasb^n激活函数:ReLUtanhSigmoid点击查看激活函数详情
草明·2023-12-22 20:10

常见激活函数

激活函数是神经网络中的一种非线性变换，它在神经元的输出上引入了非线性性质，使神经网络能够更好地学习和适应复杂的数据模式。
草明·2023-12-22 20:10

常见 平滑函数

sigmoid函数Sigmoid函数是一种常用的平滑函数，其形状呈S形。其一维形式为：Sigmoid函数常用于二分类问题的激活函数。ta
草明·2023-12-22 20:39

逻辑回归（LR，Logistic Regression）算法 简介

平滑函数平滑函数:把线性回归预测到的具体的值，通过一个函数转化成为0~1的一个概率值.常见的平滑函数:高斯函数（GaussianFunction）sigmoid
草明·2023-12-22 20:09

LSTM从入门到精通（形象的图解，详细的代码和注释，完美的数学推导过程）

先附上这篇文章的一个思维导图什么是RNN按照八股文来说：RNN实际上就是一个带有记忆的时间序列的预测模型RNN的细胞结构图如下：softmax激活函数只是我举的一个例子，实际上得到y也可以通过其他的激活函数得到其中
代码kobe·2023-12-22 19:58

激活函数\梯度下降\损失函数

一、激活函数激活函数是每一层神经网络之后用的非线性函数，因为神经网络本身是线型的，利用激活函数可以使之实现非线性。
阮恒·2023-12-22 18:49

sigmoid函数与softmax函数

参考1.sigmoid函数介绍其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线（S型曲线）。
听风1996·2023-12-22 17:49

神经网络——梯度消失和梯度爆炸问题

（2）梯度消失：原因：例如三个隐层、单神经元网络：则可以得到：然而，Sigmoid方程的导数曲线为：可以看到，Sigmoid导数的最大值0.25，通常abs(w)4时才可呢出
沐雲小哥·2023-12-22 15:01

神经网络：激活函数层知识点

1.激活函数的作用，常用的激活函数有哪些激活函数的作用激活函数可以引入非线性因素，提升网络的学习表达能力。
是Dream呀·2023-12-22 11:28

pytorch-- 多维特征处理

目录接下来是我对于一些地方的理解，不正确希望大佬们指正1.全连接层的设置根据这个说法我增加了一层全连接层进行测试2.激活函数self.sigmiod=nn.Sigmoid()这是比较理论的原因，另一个原因是我觉得非常重要的
小户爱·2023-12-22 08:16

循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析（二）

出于简单的目的，我们以一个没有偏置参数的循环神经网络，其在隐藏层中的激活函数使用恒等函数（）。对于时间步，单个样本的输入及其标签分别为和。计算隐状态和输出的公式为其中，权重参数为，和。目标函数为：。
科学禅道·2023-12-22 07:58

HarmonyOS：Neural Network Runtime 对接 AI 推理框架开发指导

Add算子包含两个输入、一个参数和一个输出，其中的activation参数用于指定Add算子中激活函数的类型。图1Add单算子网络示意图
HarmonyOS开发者·2023-12-22 06:33

AlexNet

ReLU：将激活函数从LeNet的Sigmoid改成了ReLU，ReLU相对于Sigmoid的梯度更大。MaxPooling：
奉系坤阀·2023-12-22 03:02
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