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Maven
Linux
Sigmoid
分类问题的评价指标
Softmax和
sigmoid
的输出不同,
sigmoid
输出的是每一个种类成为二、分
yzZ_here
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2023-11-22 13:25
机器学习
深度学习
计算机视觉
(动手学习深度学习)第4章多层感知机
感知机总结感知机是一个二分类模型,是最早的模型之一它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不能拟合XOR函数,导致了第一次AI寒冬4.1.2多层感知机总结多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型常用激活函数是
Sigmoid
深度学习炼丹师-CXD
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2023-11-22 03:14
动手学习深度学习
学习
深度学习
人工智能
机器学习
python
pytorch
动手学习pytorch之【感知机】——基础神经网络代码实现
另外,挤压函数
sigmoid
也很受欢迎(
sigmoid
(x)=1/(1+exp(-x)),注意求导后是
sigmoid
(x)(1-
sigmoid
(x))。
皇皇零岁
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2023-11-22 03:42
机器学习
神经网络
深度学习
pytorch
机器学习
人工智能
人工智能基础_机器学习046_OVR模型多分类器的使用_逻辑回归OVR建模与概率预测---人工智能工作笔记0086
首先我们来看一下什么是OVR分类.我们知道
sigmoid
函数可以用来进行二分类,那么多分类怎么实现呢?
脑瓜凉
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2023-11-22 01:32
人工智能
机器学习
逻辑回归
OVR模型分类器
逻辑回归OVR分类
机器学习初探:(八)神经网络 - 1
(八)神经网络-1图片出处文章目录(八)神经网络-1神经网络(Neuralnetworks)神经元模型逻辑回归vs感知机多层网络多层网络的表示多层前馈神经网络几种激活函数
Sigmoid
函数tanh函数ReLU
黑洞拿铁
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2023-11-21 00:40
机器学习入门
神经网络
机器学习
深度学习
激活函数σ、tanh、relu、Leakyrelu、LR_BP反向传播推导
激活函数1-
SIgmoid
1-1
sigmoid
导数2-tanh2-1tanh函数导数3-ReLU4-LeakyReLu5-LR公式推导
Sigmoid
、tanh、ReLU、LeakyReLu1-
SIgmoid
sigmoid
Elvis_hui
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2023-11-20 10:12
深度学习
python
机器学习
numpy
【softmax和sidmod 快速学习和 用法对比】
Softmax函数和
Sigmoid
函数(也称为Logistic函数)在某些方面有相似之处,但它们在使用和适用场景上有一些不同。
A half moon
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2023-11-19 18:37
学习
机器学习
人工智能
【Pytorch基础】基础点整理4
一、激活函数#
sigmoid
函数fromtorch.nnimportfunctionalasFa=torch.linspace(-100,100,12)print(torch.
sigmoid
(a))#F.
sigmoid
Zlan_lvlv
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2023-11-19 17:10
pytorch
深度学习
python
PyTorch|逻辑回归的简单实现
逻辑回归模型(LogisticRegression)是线性的二分类模型,其通用模型表达式如下,其中f(x)被称为
sigmoid
函数,也称作Logistic函数,由于其具有光滑连续且单调递
木千之
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2023-11-19 14:24
AI+Security
逻辑回归
pytorch
机器学习——神经网络模型
常用
Sigmoid
函数作为激活函数。把许多个这样的神经元按一定额层次结构连接起来,就得到了神经网络。事实上,从计算机科学的角度看,我们可以先不考虑神经网络是否真的模拟了生物神经网络,只需将一个神经
Eureka丶
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2023-11-19 00:54
算法理论基础
神经网络
深度学习
机器学习
【置信度校准】几种经典概率校准方法(Platt scaling、 histogram binning、 isotonic regression、 temperature scaling)
1.PlattscalingPlattscaling本质上是对模型
sigmoid
输出的分数做概率变化。
蘑菇桑巴
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2023-11-18 20:21
机器学习
置信度校准
概率论
机器学习
机器学习第7天:逻辑回归
回归损失函数调用代码参数说明结语介绍作用:使用回归算法进行分类任务思想:将回归值转为概率值,然后找到一个适当的数值,当概率大于这个值时,归为一类,当小于这个值时,归为另一类概率计算函数的输入值为特征的加权和是
sigmoid
Nowl
·
2023-11-18 17:41
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习的逻辑回归
Sigmoid
函数逻辑回归的预测函数梯度下降法-逻辑回归importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成一个关于分类器性能的详细报告。
托比-马奎尔
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2023-11-17 11:44
Pytorch
Python
机器学习
逻辑回归
人工智能
人工智能基础_机器学习039_
sigmoid
函数_逻辑回归_逻辑斯蒂回归_分类神器_代码实现逻辑回归图---人工智能工作笔记0079
逻辑斯蒂回归(LogisticRegression)是一种常用的分类算法,其基本思想是通过拟合一个逻辑斯蒂函数来预测样本所属的类别。它广泛应用于各个领域,如医学、金融、市场营销等,具有较好的解释性和可解释性。在逻辑斯蒂回归中,我们通常使用的是二分类问题,即样本只属于两个类别中的一个。为了进行多类别的分类,可以采用一对多(One-vs-Rest)的方法,将多类别的问题转化为多个二分类问题。虽然叫做逻
脑瓜凉
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2023-11-17 10:29
人工智能
机器学习
逻辑回归
逻辑斯蒂回归
逻辑斯蒂回归分类
11-13 周一 同济子豪兄CNN卷积神经网络学习记录
卷积层池化层softmax,
sigmoid
卷积的
思影影思
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2023-11-16 21:13
cnn
人工智能
机器学习
深度学习
【机器学习9】前馈神经网络
1激活函数激活函数及对应导函数图其它
Sigmoid
导数在z很大或很小时都会趋近于0,造成梯度消失的现象Tanh其导数在z很大或很小时都会趋近于0,同样会出现“梯度消失ReLUReLU只需要一个阈值即可得到激活值
猫头不能躺
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2023-11-16 18:27
《百面机器学习》
机器学习
神经网络
人工智能
机器学习经典方法思想
10折交叉验证)自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率P-R曲线和平衡点F1ROC曲线和AUC面积、Lrank排序损失代价敏感曲线(代价曲线)问题和总结3线性模型线性回归对数几率回归:对数几率函数
Sigmoid
ZJH'blog
·
2023-11-15 17:47
机器学习
算法
机器学习6:逻辑回归
假设函数使用
sigmoid
函数来将线性函数的输出转换为概率值,使用对数损失函数(logloss)来衡量模型的预测结果与实际类别标签之间的差异,请使用逻辑回归模型对新的测试样本(2.2,2.3)进行分类预测
Blossom i
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2023-11-14 10:47
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
逻辑回归癌症病人预测与不均衡样本评估指标
它基于线性回归模型,通过将输入特征与权重进行线性组合,并将结果通过一个称为
sigmoid
函数的激活函数映射到0和1之间的概率值来进行分类
Aqiyou859
·
2023-11-13 08:23
人工智能
逻辑回归
人工智能
机器学习
深度学习中激活函数怎么选择?
以下是一些常用的激活函数以及它们的适用场景:1.
Sigmoid
激活函数:表达式:(\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}})适用场景:主要用于二分类问题输出层,因为它能将输出限制在(0,1
喝凉白开都长肉的大胖子
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2023-11-12 11:41
深度学习
深度学习
人工智能
python_demo(一) 损失函数绘制
-*-coding:utf-8-*-#author:liilzeezimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-10,10)y_
sigmoid
码农CV
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2023-11-12 10:32
自己动手实现一个深度学习算法——五、误差反向传播法
计算图解题优点2.链式法则1)计算图的反向传播2)什么是链式法则3)链式法则和计算图3.反向传播1)加法节点的反向传播2)乘法的反向传播3)苹果的例子4)简单实现4.激活函数层的实现1)ReLU层2)
Sigmoid
千里之行起于足下
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2023-11-11 07:14
深度学习
机器学习
深度学习
算法
人工智能
深度学习原理23——激活函数
这篇文章不错激活函数1激活函数作用2激活函数类型2.1softmax(一般只用于最后一层进行分类,准确说应该叫分类函数了)2.2
Sigmoid
2.3tanh函数(thehyperbolictangentfunction
晓码bigdata
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2023-11-11 01:48
#
深度学习基础知识
深度学习
深度学习——激活函数(
Sigmoid
/ReLU/Softplus/Swish/Maxout)
激活函数的作用激活函数对于深度学习来说非常的重要,我们假设现在有n个神经元x1,…,xnx_1,\dots,x_nx1,…,xn,其参数为w1,…,wnw_1,\dots,w_nw1,…,wn,偏置为b。z=∑i=1nwixi+bz=\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+bz=i=1∑nwixi+ba=f(z)a=f(z)a=f(z)其中f为激活函数。我们可以发现如果没有激活函数的话,那么神经
weixin_43216017
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2023-11-11 01:16
机器学习
深度学习
激活函数
PyTorch学习笔记:nn.
Sigmoid
——
Sigmoid
激活函数
PyTorch学习笔记:nn.
Sigmoid
——
Sigmoid
激活函数torch.nn.
Sigmoid
()功能:逐元素应用
Sigmoid
函数对数据进行激活,将元素归一化到区间(0,1)内函数方程:
Sigmoid
视觉萌新、
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2023-11-11 01:46
PyTorch学习笔记
pytorch
学习
深度学习
深度学习——激活函数
sigmoid
1.
sigmoid
函数数学表达式如下:函数图像如下所示:特征:输入:正负均可(图示为-10~+10)输出(0,1)当输入极大或极小时,可以取到实数0和实数1.缺点:1.在深度神经网络中梯度反
千岁千岁千千岁_
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2023-11-11 01:15
python
深度学习
深度学习——激活函数
Sigmoid
实现def
sigmoid
(x):return1/(1+np.exp(-x))图形importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltx=np.arange(
BBBBBBlueNotBlue
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2023-11-11 01:13
深度学习
人工智能
python
机器学习——激活函数
sigmoid
、tanh、ReLU和softmax
激活函数,就是使得神经网络具有的拟合非线性函数的能力,使得其具有强大的表达能力!关于激活函数,首先要搞清楚的问题是,激活函数是什么,有什么用?不用激活函数可不可以?答案是不可以。一、激活函数1.1什么是激活函数:在多层神经网络中,上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系,这个函数称为激活函数(又称激励函数)。具体来说,神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值
也许明天_Martina
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2023-11-11 01:13
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
深度学习——激活函数(函数,函数图像,优缺点,使用建议)
文章目录激活函数
sigmoid
tanhReLULeakyReLUsoftmax激活函数使用建议激活函数激活函数是用来加入非线性因素的,因为线性模型的表达能力不够。
plasma-deeplearning
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2023-11-11 01:13
tensorflow
神经网络
深度学习
机器学习
Tensorflow学习笔记:1-tensorflow-gpu部署 & keras简单使用-2023-2-12
查看NVIDIA驱动版本1-安装2-测试3-简单使用4-tf.keras概述1、(单层)线性回归1、导包&数据读取和观察2、预测目标与损失函数3、创建模型4、训练5、预测2、多层感知器3、逻辑回归1、
sigmoid
Merlin雷
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2023-11-09 12:48
python机器学习笔记
tensorflow
keras
深度学习基础-ReLU和
Sigmoid
对比
ReLU大于0则原样输出,小于0,截断
Sigmoid
函数ReLU相比于
Sigmoid
几乎是碾压的,如果能用ReLU且能用
Sigmoid
直接ReLU效果上:1.
sigmoid
函数反向传播时,很容易就会出现梯度消失的情况
BUAA_小胡
·
2023-11-09 12:12
PyTorch基础之激活函数模块中
Sigmoid
、Tanh、ReLU、LeakyReLU函数讲解(附源码)
一、
Sigmoid
函数
Sigmoid
函数指一类S型曲线函数,为两端饱和函数。
showswoller
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2023-11-08 05:34
PyTorch基础
pytorch
深度学习
python
激活函数
机器学习
第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记
逻辑回归的与线性回归一样,也是以线性函数为基础的;而与线性回归不同的是,逻辑回归在线性函数的基础上添加了一个非线性函数,如
sigmoid
函数,使其可以进行分类。
Mamong
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2023-11-07 13:49
算法
逻辑回归
笔记
ValueError: Attempt to convert a value (TFSequenceClassifierOutput
文章目录1.错误代码2.问题分析及修改建议1.错误代码result=tf.nn.
sigmoid
(result)ValueError:Attempttoconvertavalue(TFSequenceClassifierOutput
赵孝正
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2023-11-07 06:00
bug
TensorFlow
前馈神经网络自动梯度计算和预定义算子
可以适当修改数据集,便于探索超参数2优化问题2.1参数初始化2.2梯度消失问题2.2.1模型构建2.2.2使用
Sigmoid
型
熬夜患者
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2023-11-06 00:27
DL模型
神经网络
人工智能
深度学习
Sigmod Loss 相关总结
一、
sigmoid
函数的应用背景:是起初用于分类的线性模型(是个通过属性的线性组合来预测的函数[每个样本都包含多个属性],w权重表达了样本中各个属性在预测中的重要性,b偏置表达了从物理世界到数据表达中存在的不确定性
Allard_c205
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2023-11-05 16:41
深度学习-softmax回归
softmaxregression1-softmax基本概念1-1极大似然估计2-Fashion-MNIST图像分类数据集2-1下载数据集2-2可视化3-softmax回归简洁代码实现4-底层函数实现二分类激活函数使用
Sigmoid
Elvis_hui
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2023-11-04 14:57
深度学习
深度学习
回归
机器学习
逻辑回归公式推导
激活函数:
sigmoid
函数公式:image.png图像:image.png自变量取值为任意实数,值域为[0,1]将任意的输入映射到了[0,1]区间,我们在线性回归中可以得到一个预测值,再将该值映射到
Sigmoid
Daily_Note
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2023-11-04 13:20
Logistic Regression part 2
如果机率函数是高斯分布的,我们就用
sigmoid
方程,如下图其中w是Vector,方程中每个xi都有一个wi,然后带入方程,就可以求出
sigmoid
方程的机率。step1.png基本
小光_499f
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2023-11-04 01:32
理解训练深度前馈神经网络的难度【PMLR 2010】
Excellent-Paper-For-Daily-Reading/summarizeatmain类别:综述时间:2023/11/03摘要这篇论文比较久了,但仍能从里面获得一些收获,论文主要是讨论并研究了不同的非线性激活函数的影响,
sigmoid
夏天是冰红茶
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2023-11-03 23:05
每日论文阅读
神经网络
人工智能
深度学习
Qt与Rnn循环神经网络231101
#include#include#include#include//
Sigmoid
激活函数double
sigmoid
(doublex){return1.0/(1.0+exp(-x));}//RNN单元classRNNCell
aw344
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2023-11-03 15:09
qt5
qt
c++
c
onnxruntime推理
然后发现onnx真的支持的算子很少,连一个
sigmoid
函数都没有找到,看到后处理中还要用到
sigmoid
函数,这个虽然很简单,居然
落花逐流水
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2023-11-03 06:31
图像分割
onnx
最常见的激活函数
文章目录1.激活函数2.
Sigmoid
函数3.RelU函数4.Softmax函数1.激活函数 1.神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值,并将输入值传递给下一层,输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层
冒冒菜菜
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2023-11-03 06:26
机器学习从0到1
激活函数
机器学习
深度学习
4.多层感知机-3GPT版
2R2目录知识框架No.1多层感知机一、感知机1、感知机2、训练感知机3、图形解释4、收敛定理5、XOR问题6、总结二、多层感知机1、XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、
Sigmoid
霸时斌子
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2023-11-03 06:14
深度学习-李沐
人工智能
深度学习
神经网络
李沐
多层感知机
常见注意力机制解析
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
有温度的AI
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2023-11-02 21:33
深度学习
神经网络
人工智能
pytorch
python
[ML]随手记
archives/6671“三元组”抽取任务是知识抽取任务的一个重要方向字词embedding+位置embedding转成向量,过一遍全连接,再过一遍自注意力,再过一遍全连接,此时的输出不是softmax,而是
sigmoid
逆行的棘轮
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2023-11-02 15:13
pytorch 笔记:GRU
σ是
sigmoid
函数∗是Hadamard乘积。在多层GRU中,第l层的输入(对于l≥2)是前一层的隐藏状态乘以概率dropout。
UQI-LIUWJ
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2023-11-02 06:00
pytorch学习
pytorch
笔记
gru
4.多层感知机-2简化版
2R2目录知识框架No.1多层感知机一、感知机1、感知机2、训练感知机3、图形解释4、收敛定理5、XOR问题6、总结二、多层感知机1、XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、
Sigmoid
霸时斌子
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2023-11-02 01:41
深度学习-李沐
人工智能
神经网络
深度学习
从零开始实现神经网络(一)_NN神经网络
常用的激活函数是
sigmoid
功能:你可以把它想象成,压缩零到负无穷的数字到[-1,0],压缩0到正无穷的数字到
ourkix
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2023-11-01 18:03
机器学习
神经网络
人工智能
神经网络
人工智能
深度学习
神经网络中最常用的激活函数
Sigmoid
函数
Sigmoid
函数的表达式为函数曲线如下图所示:
Sigmoid
函数是传统神经网络中最常用的激活函数,一度被视为神经网络的核心所在。
第七空城
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2023-11-01 07:35
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