Sigmoid 第15页

激活函数

深度学习之激活函数之前我们介绍了Sigmoid函数能够将输入的数据转换到0和1之间，其实Sigmoid函数本质上是一种常用的激活函数，是神经元最重要的组成部分。那什么是激活函数呢？

抄书侠·2023-04-12 11:11

[chapter 25][PyTorch][激活函数与GPU加速]

前言：这里面主要介绍一下常用的激活函数与GPU加速目录tanH函数sigmoid函数relu函数leakyRelu函数tf.nn.selu扩展型指数线性单元GPU加速softplus激活函数numpy傅里叶变换一

明朝百晓生·2023-04-12 08:25

A.深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等

1.激活函数激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征；激活函数决定一个神经元是否应该被激活，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关；激活函数对输入信息进行非线性变换，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元。激活函数的作用如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任

汀、人工智能·2023-04-12 01:12

tensorflow学习笔记------神经网络优化

常用的激活函数有relu,sigmoid,tanh等。

David_Hdw·2023-04-11 11:00

训练U-net时loss出现负值

原因解释可见：tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits出现负数原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca0f5eb0102xjxd.htmltf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

moses1994·2023-04-11 07:30

损失函数 DiceLoss 的 Pytorch 实现

二分类的DiceLoss损失函数二分类Dice系数计算假设模型输出的预测值preds经过sigmoid后，得到logits如下所示该logits对应的标签label如下所示，0表示不属于某一类，1表示属于某一类

Linky1990·2023-04-11 07:29

2023.4.1 激活函数-Python实现

一些流行的激活函数是：SigmoidReLULeakyReLUTanhMaxoutELU激活负责为神经网络模型的输出添加非线性。没有激活函数，神经网络只是一个线性回归。

楠姐有点忙·2023-04-10 21:53

LeNet-5 神经网络模型分析及其 TensorFlow 实现

但是需要说明的有几点：（1）LeNet-5主要采用tanh和sigmoid作为非线性激活函数，但是目前relu对卷积神经网络更有效（2）LeNet-5采用

csdn-WJW·2023-04-10 20:35

一文彻底搞懂逻辑回归模型

将线性回归模型得到的结果通过一个非线性的sigmoidsigmoidsigmoid函数,得到[0,1][0,1][0,1]之间取值范围的值，同时设置阈值为0.50.50.5，通过与阈值的比较达到二分类的效果

独影月下酌酒·2023-04-10 14:09

人工智能基础概念1：模型、拟合、最大似然估计、似然函数、线性回归、sigmoid函数、逻辑回归

一、模型、拟合（fitting）和过拟合（overfitting）人工智能中的模型（ArtificialIntelligenceModel）指的是一些算法和数学模型，用于处理和分析大量的数据和信息，并通过训练和学习来不断优化自己的表现和预测准确性。常见的模型包括神经网络、朴素贝叶斯、决策树等。拟合是指将数据或样本用某种模型或函数进行匹配或拟合，使得该模型或函数可以最大程度地预测或描述数据或样本中的

LaoYuanPython·2023-04-10 03:33

推荐系统（九）：阿里电商推荐算法论文导读(中)

LearningPiece-wiseLinearModelsfromLargeScaleDataforAdClickPrediction4.1算法介绍当前业界常用的CTR预估方法、简介及其不足如下：方法简介不足逻辑回归使用了Sigmoid

fromeast·2023-04-09 11:42

深度学习调参的技巧

如何调参：batchsize要合适epoch要合适，观察收敛情况，防止过拟合是否添加batchnomaldropout是否需要激活函数选择：除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid

moletop·2023-04-08 21:50

逻辑回归算法

逻辑回归的基本思想是将输入数据通过一个线性模型，然后将线性模型的输出值通过一个sigmoid函数映射到0到1的范围内，表示为预测结果的概率值。

python算法工程师·2023-04-08 21:06

机器学习之sigmoid函数

这是第一次写个人博客类似东西，主要来说说看sigmoid函数，sigmoid函数是机器学习中的一个比较常用的函数，与之类似的还有softplus和softmax等函数，这里也就不说，先来看看sigmoid

truezero·2023-04-08 17:48

【概念梳理】激活函数

一、引言常用的激活函数如下：1、Sigmoid函数2、Tanh函数3、ReLU函数4、ELU函数5、PReLU函数6、LeakyReLU函数7、Maxout函数8、Mish函数二、激活函数的定义多层神经网络中

帅气的益达·2023-04-08 16:41

机器学习-P6 逻辑回归（书P73）

文章目录一，概述1，逻辑回归（LogisticRegression）1.1，线性回归1.2，Sigmoid函数1.3，逻辑回归1.4，LR与线性回归的区别2，LR的损失函数3，LR正则化3.1，L1正则化

壮壮不太胖^QwQ·2023-04-08 13:48

机器学习-吴恩达

机器学习-吴恩达P6-2logistic(sigmoid)functionP6-3决策边界(decisionboundary)P6-4代价函数P6-5简化代价函数与梯度下降P6-6高级优化P6-7多元分类

卓卓世界·2023-04-08 13:46

梯度下降求解逻辑回归python

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv("mark.txt",header=None,names=["a","b","c"])defsigmoid

Comolli·2023-04-08 13:23

机器学习（二）逻辑回归

Logisticregression目的：分类，经典的二分类算法Sigmoid函数公式：image.png自变量取值为任意实数，值域[0,1]sigmoid函数图像：image.pngsigmoid函数可以完成值到概率的一种映射

计算机视觉__掉队选手·2023-04-08 12:48

深度学习面试题汇总（一）

2.激活函数2.1Relu2.1.1Relu零点不可导问题2.1.2Relu优缺点2.2Sigmoid3.如何处理神经网络中的过拟合问题？4.梯度消失和梯度爆炸的问题

Unstoppable~~~·2023-04-08 11:32

Neural Network 神经网络

本次我们将使用Sigmoid函数，在前向传播时需要激活函数，而在反向传播时同样需要用到激活函数。

Aroundchange·2023-04-08 00:23

深度学习算法及卷积神经网络

目录标题传统神经网络矩阵计算：正则化：激活函数sigmoid损失函数前向传播激活函数Relu数据预处理DROP-OUT卷积神经网络(CNN)1.CNN网络的构成2.卷积层2.1卷积的计算⽅法2.2padding2.3stride2.4

海星？海欣！·2023-04-07 21:20

机器学习作业 2 —— 逻辑回归Logistic Regression

其中需要完成sigmoid函数，cost函数，gradientdesce

柯摩Excalibur·2023-04-07 14:52

卷积神经网络——各种网络的简洁介绍和实现

在卷积层块中，每个卷积层都使用5×5的窗口，并在输出上使用sigmoid激活函

瞳瞳瞳呀·2023-04-07 04:54

现代卷积神经网络经典架构图

卷积神经网络（LeNet）net=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size

快乐的米米·2023-04-07 04:20

神经网络激活函数

神经网络激活函数神经网络激活函数的定义为什么神经网络要用激活函数神经网络激活函数的求导Sigmoid激活函数Tanh激活函数Softmax激活函数神经网络激活函数的定义所谓激活函数（ActivationFunction

ProgramStack·2023-04-06 03:28

Python机器学习入门--逻辑回归学习笔记

文章目录一、逻辑回归简介二、逻辑回归的数学原理1.Sigmoid函数2.预测回归与分类的转化3.似然函数4.求偏导和参数更新5.SoftmaxSoftmaxSoftmax多分类三、Python实现逻辑回归和

szu_ljm·2023-04-05 22:13

【深度学习】激活函数

目录0激活函数1sigmoid函数2阶跃函数3ReLU函数4LeakyReLU函数5tanh函数0激活函数激活函数（Activationfunctions）是神经网络的必要组成部分。

倔强的大萝卜·2023-04-05 11:30

torch.nn模块激活函数

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImage##PIL包读取图像数据x=torch.linspace(-6,6,100)##sigmoid

hhhhxxn·2023-04-05 11:17

激活函数之tanh介绍及C++/PyTorch实现

它的公式如下，截图来自于维基百科(https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function)：tanh又称双曲正切，它解决了sigmoid非零中心问题。

fengbingchun·2023-04-05 11:16

【神经网络】激活函数

简介：激活函数作用：加入了非线性因素，解决了线性模型缺陷，使得神经网络可以逼近非线性函数神经网络常用的激活函数：sigmoid，Tanh，relu等，relu最常用1、sigmoid：值域:（0,1）能把输出值压缩到

ZHANGHUIHUIA·2023-04-05 11:12

Python PyTorch2：自动求导、梯度

常用的激活函数：importtorcha=torch.linspace(-10,10,20)#sigmoid函数0~1res=torch.sigmoid(a)print(res)#tanh函数-1~1res

Amazingmonkeys·2023-04-04 22:06

用Tableau画幂函数柱状图

本文灵感来源于tableaumagic网站上的两篇文章DrawingCurvedBarChartsinTableau，用sigmoid函数来画柱状图，大致效果如下。

扫地sir·2023-04-04 15:49

深度学习激活函数的比较和优缺点，sigmoid，tanh，relu

1.什么是激活函数如下图，在神经元中，输入的inputs通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数ActivationFunction。2.为什么要用如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。3.

三不小青年·2023-04-04 13:15

tensorflow中文社区学习

视频笔记：https://www.bilibili.com/watchlater/#/av50844584/p14第一章:利用神经网络识别手写数字人工神经网络的两大类别（感知器和sigmoid神经元）以及神经网络标准学习算法

小晴天明·2023-04-04 12:14

线性分类模型(二)——生成式模型

二分类模型类别的后验概率为其中，，是sigmoid函数。假设类条件概率密度是高斯分布，且所有的类别协方差阵相同。则则后验可化为其中，定义了，多分类模型类别的后验概率为其中，。

Sui_Xin·2023-04-04 12:54

NLLLOSS & CrossEntropyLoss

NLLLOSS&CrossEntropyLossNLLLOSSCrossEntropyLossLogSoftmaxSoftmaxSigmoid再谈CrossEntropyLoss线性回归中的损失函数MSNCrossEntropyNLLLOSS

梁小憨憨·2023-04-04 08:20

【动手学深度学习】多层感知机

多层感知机多层感知机的基本概念多层感知机从零开始实现流程图多层感知机的简洁实现流程图多层感知机的基本概念隐藏层线性模型可能会出错在网络中加入隐藏层从线性到非线性(激活函数)通用近似原理激活函数ReLU函数sigmoid

xyy ss·2023-04-03 13:42

《动手学深度学习》之多层感知机

文章目录多层感知机从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差统计学习理论模型复杂性模型选择验证集KKK折交叉验证权重衰减范数与权重衰减Dropout

QxwOnly·2023-04-03 13:05

《动手学深度学习》（3）多层感知机

目录感知机多层感知机解决XOR问题单隐藏层激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数多类分类多隐藏层总结多层感知机的实现模型选择两种误差验证数据集和测试数据集K折交叉验证总结过拟合和欠拟合模型容量估计模型容量

坚持不懈的小白白·2023-04-03 13:43

机器学习实战项目3--使用keras实现MNIDT数据集手写数字识别

Keras实现MNIDT数据集手写识别answer1:1.详见http://www.cnblogs.com/lliuye/p/9486500.html(1)什么是激活函数激活函数（2）常用的线性激活函数有哪些sigmoid

strive鱼·2023-04-03 06:49

第5章 Logistic回归

假如直线存在，在这条直线上的点为0，这条直线两侧的点，对于这条直线一侧大于0，一侧小于0，这就是进行了分类，现在呢，我们引入sigmoid函数，用来进一步转化为概率问题，sigmoid函数如下所示sigmoid

cb_guo·2023-04-03 05:57

机器学习算法基础(8): 逻辑回归算法和K-means聚类算法

解决二分类问题，也可以得出概率值1、应用场景（基础分类问题：二分类）广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号2、广告点击点击没点击3、逻辑回归的输入与线性回归相同将线性回归的输入转变为一个分类问题4、sigmoid

weixin_51182518·2023-04-03 01:19

各种loss实现

=_expand_onehot_labels(target,pred.size(-1))one_hot_target=F.one_hot(target).float()#pred_norm=pred.sigmoid

Nicola-Zhang·2023-04-02 11:28

吴恩达多分类逻辑回归与神经网络总结

吴恩达多分类逻辑回归与神经网络文章目录吴恩达多分类逻辑回归与神经网络前言一、多分类逻辑回归与神经网络1、多分类逻辑回归2、神经网络二、程序代码1.多分类逻辑回归1.1读取数据集1.2数据预处理1.3数据可视化1.4定义sigmoid

蓝色的紫·2023-04-02 06:12

【python】Numpy

numpy的安装numpy的基本操作（一）创建数组array（二）数组的形状shape&reshape（三）列表的加减乘除（四）列表的切片（五）基本初等函数（六）数量积向量积（七）SigmoidFunction

脚踏实地的大梦想家·2023-04-02 01:28

逻辑回归算法原理解读

，此时Y和X是线性关系逻辑回归则是在此基础上通过g函数把值映射到0-1之间，其公式为：对于二分类任务：合并二分类任务：似然函数：对数似然函数求极大值取J(θ)=-1/m*LnL(θ)求极小值，其中：为sigmoid

benben044·2023-04-02 00:04

AI实践之路：线性/逻辑回归背后的广义线性模型与最大似然估计

写上一篇文章的过程中，讲到逻辑回归是如何利用Sigmoid函数将线性回归的数值转换为概率时，才意识到自己对逻辑回归的理解十分浅显，为什么是Sigmoid函数？它一个就说是概率了？数学原理是什么？

Jhll97·2023-04-01 21:26

Python搭建神经网络部分常用激活函数及Python包结构

激活函数模块创建1.Python包和模块的创建1.1Python包（Package）1.2Python模块（Module）2.神经网络常用激活函数2.1阶跃函数stepfunction2.2sigmoid

雾岛LYC听风·2023-04-01 14:43

[转载] python之sklearn-分类算法-3.4 逻辑回归与二分类

参考链接：Python中的逻辑门一，逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号二，逻辑回归的原理1，输入逻辑回归的输入是线性回归的结果：2，激活函数1）sigmoid函数回归的结果输入到

区块链熊猫·2023-04-01 01:22

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