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Sigmoid
自己动手实现一个深度学习算法——二、神经网络的实现
文章目录1.神经网络概述1)表示2)激活函数3)
sigmoid
函数4)阶跃函数的实现5)
sigmoid
函数的实现6)
sigmoid
函数和阶跃函数的比较7)非线性函数8)ReLU函数2.三层神经网络的实现
千里之行起于足下
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2023-10-31 17:12
深度学习
机器学习
深度学习
算法
神经网络
神经网络非线性激活举例————PyTorch
代码如下:importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportReLU,
Sigmoid
fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorbo
running snail szj
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2023-10-31 15:32
pytorch
pytorch
神经网络
深度学习
PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-非线性激活
(2)常用激活函数(3)ReLU,
Sigmoid
input(N,*)N代表batch_sizeoutput(N,*)N代表batch_sizeReLU(inplac
润叶~
·
2023-10-31 15:59
pytorch
神经网络
深度学习
pytorch快速入门(八)神经网络-非线性激活Non-linear Activations
这里写目录标题1、ReLU()1、ReLU相关简介2、代码3、运行结果2、
Sigmoid
()1、
Sigmoid
相关简介2、代码3、运行结果4、tensorboard可视化环境配置请看这里1、ReLU()
半甜田田
·
2023-10-31 14:54
深度学习可视化
pytorch
pytorch
神经网络
深度学习
(七)神经网络-非线性激活
【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili非线性激活的作用是给神经网络中引入一些非线性的特质最常见的nn.ReLU第二个常用的nn.
Sigmoid
以上输入只需要给出batch,其他不做要求inplace:是否改变原来的值
小羊咩~
·
2023-10-31 14:21
PyTorch
神经网络
深度学习
cnn
深度学习入门(二)之神经网络
文章目录从感知机到神经网络神经网络的例子复习感知机激活函数激活函数
sigmoid
函数阶跃函数的实现阶跃函数的图形
sigmoid
函数的图形
sigmoid
函数与阶跃函数比较非线性函数ReLU函数多维数组的运算多维数组矩阵乘法神经网络的内积三层神经网络的实现符号确认各层间信号传递的实现代码总结输出层的设计恒等函数和
今天学不学?
·
2023-10-31 13:03
深度学习
神经网络
人工智能
如何在【逻辑回归】中优化控制正则化程度的超参数C
通过激活函数,也就是
sigmoid
函数可以将线性回归模型的值缩放到(0,1)之间,公式和图像如下所示:通过这种方式我们就可以将结果靠近1的判定为一类,靠近0的判定为另外一类了。
数字生命Allen
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2023-10-31 02:38
逻辑回归
算法
机器学习
Sigmoid
与 Softmax 的区别
Sigmoid
与Softmax的区别结论定义图例拓展:
sigmoid
、tanh求导
sigmoid
求导tanh求导参考:Multi-labelvs.Multi-classClassification:
Sigmoid
vs.Softmax
HLBayes
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2023-10-30 22:41
深度学习
深度学习
机器学习
算法
python
常用激活函数
激活函数的基本概念左饱和、右饱和软饱和、硬饱和常用的激活函数及其优缺点tf.
sigmoid
()S(x)=1/(1+exp(-x))是生物增长模型中的S型曲线。
eftales
·
2023-10-30 18:34
激活函数作用以及
sigmoid
和softmax
激活函数激活函数在神经网络中起着非常重要的作用,它的主要功能是引入非线性性质,使得神经网络可以学习和表示更加复杂的模式和关系。下面是激活函数的几个主要作用:引入非线性:激活函数通过引入非线性变换,打破了神经网络中仅由线性变换组成的限制。这是因为仅有线性变换的叠加还是等于一个线性变换,而非线性激活函数可以将多个线性变换叠加后转化为非线性。增强网络的表达能力:激活函数使得神经网络能够学习和表示更加复杂
闪闪发亮的小星星
·
2023-10-30 12:18
数字信号处理与分析
机器学习
rnn
深度学习
Tableau与
Sigmoid
函数备忘录
Sigmoid
函数公式定义:图像是这样:这个函数本来不是用来画曲线,但是这个函数非常有特点比如:(Sankey图)桑基图
老王叔叔
·
2023-10-30 09:52
快速入门深度学习4.1(用时1h)——多层感知器
4.1写在最前面3.线性神经网络3.74.多层感知器4.1.1隐藏层4.1.1.2在网络中加入隐藏层4.1.1.3从线性到非线性(激活函数)4.1.2.激活函数4.1.2.1.ReLU函数4.1.2.2.
sigmoid
是Yu欸
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2023-10-29 22:55
深度学习
笔记
深度学习
人工智能
机器学习
4.多层感知机
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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2023-10-29 20:01
深度学习-李沐
人工智能
深度学习
神经网络
DL Homework 4
1.2应用到机器学习1.3参数学习1.4反向传播算法2.激活函数3.神经网络流程推导(包含正向传播和反向传播)4.数值计算-手动计算5.代码实现-numpy手推6.代码实现-pytorch自动7.激活函数
Sigmoid
熬夜患者
·
2023-10-29 10:54
DL
Homework
html
前端
前馈神经网络
此文建议看完基础篇再来,废话不多说,进入正题目录1.神经元1.1活性值1.2激活函数1.2.1
Sigmoid
函数1.2.2Relu函数2.基于前馈神经网络的二分类任务2.1数据集的构建2.2模型的构建2.2.1
熬夜患者
·
2023-10-29 10:20
神经网络
人工智能
深度学习
神经网络与深度学习第四章前馈神经网络习题解答
首先看一下CSDN的解释:如果输入x恒大于0,使用
sigmoid
作为激活函数的神经元的输出值将会处于饱和状态,导致其梯度接近于0,这会使得梯度下降算法的收敛速度变慢。
小鬼缠身、
·
2023-10-28 22:19
均值算法
算法
NNDL:作业五
习题4-1对于一个神经元,并使用梯度下降优化参数w时,如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢.证明:激活函数以
sigmoid
为例。
今天也是元气满满的一天呢
·
2023-10-28 22:48
深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
进阶第1章代码解读
目录forward_net.py代码代码解读debug代码forward_net.py代码#coding:utf-8importnumpyasnpclass
Sigmoid
:def__init__(self
赵孝正
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2023-10-28 00:48
自然语言处理
1024程序员节
深度学习与计算机视觉(一)
文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务
Sigmoid
神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面
@@老胡
·
2023-10-27 17:18
计算机视觉
深度学习
计算机视觉
人工智能
TypeError: Input 'b' of 'MatMul' Op has type float32 that does not match type float64 of argument 'a
Ophastypefloat32thatdoesnotmatchtypefloat64ofargument'a,这是由于两个相乘矩阵类型不匹配,调试一下发现x矩阵为tf.float64,W矩阵为tf.float32,改类型用tf.cast()函数修改前:a=tf.nn.
sigmoid
闪闪发亮的小星星
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2023-10-26 20:06
python
机器学习
交叉熵损失函数
主要原因是在分类问题中,使用
sigmoid
/softmx得到概率,配合MSE损失函数时,采用梯度下降法进行学习时,会出现模型一开始训练时,学习速率非常慢的情况交叉熵函数是凸函数,求导时能够得到全局最优值
骑着蜗牛逛世界
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2023-10-26 18:53
机器学习
大数据
逻辑回归
,Y=10,\quadx_i\inw_1,Y=1\\0,xi∈w1,Y=1<0,xi∈w2,Y=0为了将其表示为概率的方式我们对概率建模,将其缩放为[0,1][0,1][0,1]的范围上,所以我们利用
sigmoid
Gowi_fly
·
2023-10-26 07:20
机器学习
逻辑回归
算法
机器学习
【AI隐私保护.论文笔记】CrypTFlow2: Practical 2-Party Secure Inference,CrypTFlow2:实用的安全两方推理
以前的激活层,Relu,
Sigmoid
函数大部分是采用GC,或者近似函数的方式。GC的开销比较大,而近似函数都有精度损失。比如CryptoNets中使用的
火锅配咖啡
·
2023-10-25 19:16
论文
安全
深度学习
神经网络
密码学
Tensorflow:介绍常见激活函数和池化,并用Tensorflow搭建前向神经网络
1.1
sigmoid
S形曲线,早期用于卷积层,通常用于逻辑回归任务的最后一层输出tensorflow对应api:tf.nn.
sigmoid
()分类中通常和损失函数一起使用1.2relu线性整流函数,通常用于卷积层和全
努力不秃头的小仙主
·
2023-10-25 11:19
Tensorflow
神经网络
卷积
tensorflow
深度学习
python
史上最全激活函数总结篇(持续更新ing......)
史上最全激活函数总结篇(持续更新ing......)1引言2文章和对应的激活函数2.1激活函数总结(一):ReLU及其变体2.1.1
Sigmoid
2.1.2Tanh2.1.3ReLU2.1.4LeakyReLU2.1.5PReLU2.1.6Swish
sjx_alo
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2023-10-25 10:00
深度学习
bug
python
激活函数
深度学习
激活函数总结(
sigmoid
、tanh、RELU、LRel、PReLU、ELU、GELU和SELUS)
sigmoid
函数特点:函数值介于(0,1)之间,x在负无穷和正无穷之间。缺点:1、有饱和区域,是软饱和,在大的正数和负数作为输入的时候,梯度就会变成零,使得神经元基本不能更新。
qq_41627642
·
2023-10-24 23:26
神经网络
【学习笔记】
Sigmoid
, Relu, Swish, Gelus, Maxout等常用激活函数的分析学习
Sigmoid
,Relu,Swish,Gelus,Maxout等常用激活函数的分析学习本文主要针对邱锡鹏老师《NNDL》中3.1节中提及的集中激活函数做了一下对比记录,并不较少激活函数本身,只是从发展和优缺点的角度去评价他们
JinyuZ1996
·
2023-10-24 23:25
深度学习
学习笔记
神经网络
深度学习
深度学习中常用的激活函数有
sigmoid
、tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、GELU等。
深度学习中常用的激活函数1.
Sigmoid
函数2.Tanh函数3.ReLU函数4.LeakyReLU函数5.PReLU函数6.ELU函数:7.GELU函数:深度学习中常用的激活函数有
sigmoid
、tanh
ywfwyht
·
2023-10-24 23:18
深度学习
人工智能
【机器学习合集】激活函数合集 ->(个人学习记录笔记)
文章目录综述1.S激活函数(
sigmoid
&Tanh)2.ReLU激活函数3.ReLU激活函数的改进4.近似ReLU激活函数5.Maxout激活函数6.自动搜索的激活函数Swish综述这些都是神经网络中常用的激活函数
slience_me
·
2023-10-24 20:33
机器学习
机器学习
学习
笔记
1024程序员节
机器学习(深度学习)Softmax和
Sigmoid
函数
文章目录(1)相关背景(2)softmax激活函数应用于多分类(3)
sigmoid
激活函数应用于多标签分类Softmax和
Sigmoid
函数理解(1)相关背景
sigmoid
和softmax是神经网络输出层使用的激活函数
无敌阿强
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2023-10-24 17:34
深度学习
机器学习
损失函数
人工智能
神经网络
神经网络常用的
sigmoid
和softmax激活函数
1、
Sigmoid
--函数公式:公式中,z是单个原始输出值,如原始输出值为[-0.5,0.3,1.5,-2.0],则z1=-0.5,z2=0.3,z3=1.5,z4=-2.0;
sigmoid
函数连续,光滑
Echo-z
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2023-10-24 17:03
深度学习
深度学习
机器学习
二分类情况下
sigmoid
函数和softmax函数区别
说到softmax和
sigmoid
二者差别,就得说说二者分别都是什么。其实很简单,网上有数以千计的优质博文去给你讲明白,我只想用我的理解来简单阐述一下:
sigmoid
函数针对两点分布提出。
Stig_Q
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2023-10-24 17:32
机器学习
ML
分类
深度学习
sigmoid
和softmax函数
转载:https://blog.csdn.net/CFH1021/article/details/104841428添加链接描述激活函数简介从事或对人工智能行业有了解的人员来说,相信对softmax和
sigmoid
菠萝王先生
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2023-10-24 17:32
深度学习
python
计算机视觉
算法
人工智能
sigmoid
函数和softmax函数
一、二分类问题
sigmoid
函数表示为:
sigmoid
函数图像为:
sigmoid
的输入为实数,输出在0和1之间,对一定范围内的数据很敏感。
纸上得来终觉浅~
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2023-10-24 17:01
机器学习
softmax
sigmoid
sigmoid
和softmax激活函数的区别
一、简单说下
sigmoid
激活函数解析:常用的非线性激活函数有
sigmoid
、tanh、relu等等,前两者
sigmoid
/tanh比较常见于全连接层,后者relu常见于卷积层。
xiaojiuwo168
·
2023-10-24 17:46
深度学习
人工智能
概念
神经网络
人工智能
sigmoid
和softmax函数的区别;神经网路常用的损失函数以及对应的应用场景;softmax的作用
一、
Sigmoid
函数和Softmax函数是常用的激活函数,它们在神经网络中经常用于实现非线性映射。
医学小达人
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2023-10-24 17:15
人工智能
NLP
1024程序员节
人工智能
神经网络
损失函数
Sigmoid和Softmax
模式识别——高斯分类器
模式识别——高斯分类器需知定义特殊情况(方差一致)
Sigmoid
需知所有问题定义在分类问题下,基于贝叶斯决策定义条件概率为多元高斯分布,此时观测为向量X=X1,X2,...,XnX={X_1,X_2,.
季马宝宝
·
2023-10-24 05:01
各类课程整理
概率论
统计学习
贝叶斯决策
pytorch逐行搭建CNN系列(一)AlexNet
一开天辟地提出了ReLU激活函数,一般神经元的激活函数会选择
sigmoid
函数或者tanh函数,实验表明用ReLU比tanh快6倍。
努力当总裁
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2023-10-23 15:02
图像信息挖掘
cnn
pytorch
卷积神经网络
深度学习
人工智能
【面试】逻辑回归
逻辑回归的常见面试点总结(博客园)LR(逻辑回归)为什么使用
sigmoid
函数1.基本概念一句话概括:逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,来达到将数据二分类的目的
账号已删除
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2023-10-23 00:05
Xavier Glorot参数初始化: 理解训练Deep DNN的难点
文章目录0先前初始化方法随机初始化权重选择合适的权重初始值1深度神经网络2实验环境和数据集在线学习无限数据集:Shapeset-3x2有限数据集实验环境3训练过程激活函数和饱和的影响
Sigmoid
实验Tanh
十里清风
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2023-10-21 05:12
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算法
【数之道 06】神经网络模型中激活函数的选择
激活函数的选择为什么使用激活函数激活函数的选择
sigmoid
tanhReLU(RectifiedLinearUnit)LeakyReLU(ReLU函数的变形体)隐藏层的选择顺序输出层的激活函数以业务要求为导向二分类问题多分类问题多标签问题线性回归问题
醉酒柴柴
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2023-10-20 23:53
神经网络
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逻辑回归揭秘: 从分类原理到机器学习实践
机器学习第五课逻辑回归概述逻辑回归应用领域逻辑回归vs线性回归基本定义输出类型函数关系误差计算使用场景数据分布逻辑回归的数学原理
Sigmoid
函数多数几率似然函数逻辑回归损失函数正则化L1正则化L2正则化
我是小白呀
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2023-10-20 15:56
2024
Python
最新基础教程
#
机器学习
机器学习
逻辑回归
分类
Logistic回归原理分析与Python实现
一、Logistic回归原理分析Logistic回归的目标是建立一个能够将输入特征映射到概率的函数,常用的是
Sigmoid
函数。
Sigmoid
函数可以将任意实数映射到0到1之间的概率值,
ZjbFullstack
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2023-10-20 10:03
正则表达式
回归
python
数据挖掘
正则表达式
Logistic回归(逻辑回归)及python代码实现
文章目录Logistic(LogisticRegression,LR)回归原理讲解参数计算python代码实现生成数据集不使用其他库实现定义激活函数(标准Logistic函数即
Sigmoid
函数)定义LogisticRegression
阿库塔姆
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2023-10-20 10:31
回归
逻辑回归
人工智能
python
机器学习
分类
推荐系统-数据预处理
数据的预处理包括以下几个方面:1.数据标准化min-max标准化,Z-score标准化,小数定标标准化,均值归一化法,向量归一化法,指数转换法,利用log函数,
sigmoid
函数,softmax函处理。
langsiming
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2023-10-19 22:10
从头开始建立神经网络翻译及扩展
训练一个神经网络我们的神经网络如何进行预测学习神经网络的参数实现神经网络训练一个隐层有3个神经元的神经网络验证隐层神经元个数对神经网络的影响练习练习题解答1.Minibatchgradient2.Annealinglearningrate3.其他激活函数
Sigmoid
Acti
萝卜地里的兔子
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2023-10-18 12:00
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ReLU
sigmoid
tanh
机器学习
从0开始编写BP,自适应学习率的BP神经网络,不使用MATLAB工具箱,纯手写matlab代码,以BP分类为例...
编程时,激活函数选择
Sigmoid
函数,使用者也可以根据需要自行更改!以经典的红酒数据分类为例,红酒数据大小为178*14,最后一列为标签列。随机取数据的百分之70作为训练集,百分之30作为测试集。
今天吃饺子
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2023-10-18 06:51
学习
神经网络
matlab
分类
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从0开始编写BP,附加动量因子的BP神经网络,不使用MATLAB工具箱,纯手写matlab代码,以BP分类为例...
编程时,激活函数选择
Sigmoid
函数,使用者也可以根据需要自行更改!以经典的红酒数据分类为例,红酒数据大小为178*14,最后一列为标签列。随机算取数据的百分之70作为训练集,百分之30作为测试集。
今天吃饺子
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2023-10-18 06:15
神经网络
matlab
分类
人工智能
深度学习
SwiGLU论文阅读
1.1.1SWISH:ASELF-GATEDACTIVATIONFUNCTIONSWISH激活函数的定义如下,其中σ(x)是
sigmoid
函数f(x)=x·σ(x)σ(x)=(1+exp(−x))^(-
MLTalks
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2023-10-18 02:20
大模型
论文阅读
六.网络参数初始化
举个例子,如网络使用
sigmoid
函数作为非线性激活函数,若参数
愿风去了
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2023-10-18 00:16
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