Tanh激活函数

自己动手实现一个深度学习算法——五、误差反向传播法

1）概念2）计算图3）局部计算4）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
千里之行起于足下·2023-11-11 07:14

解决matlab报错“输入参数的数目不足”

报错语句：tanh((peakNums-parameter)/2)报错提示：输入参数的数目不足运行环境：matlab2021b分析原因：当执行peakNums-parameter时，如果peakNums
xqlily·2023-11-11 07:43

深度学习之PyTorch实战计算机视觉--深度神经网络基础

深度神经网络基础3.1监督学习和无监督学习3.1.1监督学习3.1.2无监督学习3.2欠拟合和过拟合3.2.1欠拟合3.2.2过拟合3.3后向传播3.4损失和优化3.4.1损失函数3.4.2优化函数3.5激活函数
Monday______·2023-11-11 06:25

【PyTorch实战演练】AlexNet网络模型构建并使用Cifar10数据集进行批量训练（附代码）

目录0.前言1.Cifar10数据集2.AlexNet网络模型2.1AlexNet的网络结构2.2激活函数ReLu2.3Dropout方法2.4数据增强3.使用GPU加速进行批量训练4.网络模型构建5.
使者大牙·2023-11-11 02:42

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）2.2Sigmoid2.3tanh函数（thehyperbolictangentfunction
晓码bigdata·2023-11-11 01:48

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
weixin_43216017·2023-11-11 01:16

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、·2023-11-11 01:46

深度学习——激活函数sigmoid

激活函数是神经网络中能够产生非线性特质的一个根源，如果没有激活函数的存在，那么整个网络只剩下线性运算，线性运算的复合还仍然线性运算，最终的效果只相当于单层的线性模型。
千岁千岁千千岁_·2023-11-11 01:15

深度学习——激活函数

Sigmoid实现defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))图形importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltx=np.arange(-5.0,5.0,0.1)y=sigmoid(x)plt.plot(x,y)plt.ylim(-0.1,1.1)#指定y轴的范围plt.show()阶跃函数实现defstep_function(x)
BBBBBBlueNotBlue·2023-11-11 01:13

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。
也许明天_Martina·2023-11-11 01:13

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sigmoidtanhReLULeakyReLUsoftmax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·2023-11-11 01:13

深度学习——激活函数

机器学习面试题汇总与解析——激活函数本章讲解知识点什么是激活函数？为什么要使用激活函数？详细讲解激活函数本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。
qq_32468785·2023-11-11 01:41

Pytorch实战教程（三）-构建神经网络

0.前言我们已经学习了如何从零开始构建神经网络，神经网络通常包括输入层、隐藏层、输出层、激活函数、损失函数和学习率等基本组件。
张志翔的博客·2023-11-10 16:23

torch.nn.RNN基本用法

#torch.nn.RNNCLASStorch.nn.RNN(*args,**kwargs)**实现的功能：**实现一个用tanh或者ReLU作为非线性成分的ElmanRNN（两种RNN中的一种）对输入序列中的每个元素做下面的计算
cs从入门到放弃·2023-11-10 08:05

开发vscode插件「markdown文章一键发布」之嵌入VSCODE右键菜单

文章目录需求回顾涉及知识点插件激活函数注册vscode命令：csdn文章发布注册为vscode的右键菜单结语预告哈喽，大家好！我是「励志前端小黑哥」，我带着最新发布的文章又来了！
励志前端小黑哥·2023-11-10 05:22

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第四节-深入理解激活函数)

什么是激活函数？在人工神经网络中，节点的激活函数定义了该节点或神经元对于给定输入或一组输入的输出。然后将该输出用作下一个节点的输入，依此类推，直到找到原始问题的所需解决方案。
geeks老师·2023-11-10 03:15

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第二节-ANN 中激活函数的类型)

生物神经网络以人工神经网络的形式建模，其中人工神经元模拟生物神经元的功能。人工神经元如下图所示：人工神经元的结构每个神经元由三个主要部分组成：一组“i”个突触，其权重为wi。信号xi形成具有权重wi的第i个突触的输入。任何权重的值都可以是正值或负值。正权重具有非凡的效果，而负权重对求和点的输出具有抑制作用。输入信号的求和点由相应的突触权重加权。因为它是加权输入信号的线性组合器或加法器，所以求和点的
geeks老师·2023-11-10 03:45

【神经网络深度学习】 --激活函数

激活函数（activationfunction）又称非线性映射函数或是隐藏单元，是神经网络中中最主要的组成部分之一。
图 (TU商兴)·2023-11-10 03:13

PyTorch激活函数详解

嗨，亲爱的读者们，欢迎来到这篇关于PyTorch激活函数的博客！如果你正在学习深度学习或者对神经网络中的激活函数感到好奇，那么你来对地方了。
洞深视界·2023-11-10 03:37

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第三节-Pytorch 中的激活函数)

在本文中，我们将了解PyTorch激活函数。目录什么是激活函数以及为什么使用它们？
geeks老师·2023-11-10 03:37

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第一节-激活函数)

因此激活函数是人工神经网络的重要组成部分。他们基本上决定神经元是否应该被激活。因此它限制了净输入的值。
geeks老师·2023-11-09 17:22

吴恩达机器学习--神经网络

1.5Tensorflow中数据形式1.6构建神经网络的方法1.6.1.逐步1.6.2.构建神经网络密集负载1.7前向传播代码2Optional2.1.人工智能2.2向量化3.Tensorflow3.1模型训练步骤3.2激活函数
_攒一口袋星星·2023-11-09 17:46

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

，目标分类图像检测：显著性检测，物体检测，语义检测等等图像识别：人脸识别，字符识别，车牌识别，行为识别，步态识别等等图像分割：前景分割，语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数
从0到1透视卷积神经网络的原理和应用·2023-11-09 13:54

python 之softmx 函数

文章目录总的介绍小应用总的介绍Softmax函数是一个常用的激活函数，通常用于多类别分类问题中。它将一个实数向量转换为概率分布。这个函数的输出是一个概率分布，表示输入样本属于每个可能类别的概率。
JNU freshman·2023-11-09 08:46

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第四节-从头开始的具有前向和反向传播的深度神经网络 – Python)

可视化输入数据2.确定权重和偏置矩阵的形状3.初始化矩阵、要使用的函数4.前向传播方法的实现5.实施成本计算6.反向传播和优化7.预测和可视化输出模型架构：模型架构如下图所示，其中隐藏层使用双曲正切作为激活函数
geeks老师·2023-11-08 22:19

DL-FWI内训Day3

结构分析卷积层网络中，每一个卷积层包含了3个部分：卷积计算、批归一化和激活函数。卷积承担输入信号的
palemoons·2023-11-08 13:50

pytorch relu函数实现_pytorch方法测试——激活函数(ReLU)详解

测试代码：importtorchimporttorch.nnasnn#inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出m=nn.ReLU(inplace=True)input=torch.randn(7)print("输入处理前图片：")print(input)output=m(input)print("ReLU输出：")print(output)print("输
weixin_39746794·2023-11-08 06:10

PyTorch学习笔记：nn.ReLU——ReLU激活函数

PyTorch学习笔记：nn.ReLU——ReLU激活函数torch.nn.ReLU(inplace=False)功能：逐元素应用ReLU函数对数据进行激活函数方程：ReLU(x)=(x)+=max⁡(
视觉萌新、·2023-11-08 06:08

pytorch中激活函数ReLU

nn.ReLU(inplace=True)Parametersinplace–canoptionallydotheoperationin-place.Default:FalseReLU(x)=max(0,x)参数inplace=True:inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出注：产生的计算结果不会有影响。利用in-place=True计算可以节省内（显）
小白827·2023-11-08 05:35

PyTorch基础之激活函数模块中Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU函数讲解（附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~激活函数是神经网络中的重要组成部分。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有一个函数关系。
showswoller·2023-11-08 05:34

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 ReLu系列 含优点与缺点

文章目录ReLu公式求导过程优点：缺点：自定义ReLu与Torch定义的比较可视化LeakyReLuPReLu公式求导过程优点：缺点：自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化自定义PReLuELU公式求导过程优点缺点自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpi
jasneik·2023-11-08 05:04

Pytorch的激活函数ReLU()

importtorchimporttorch.nnasnn#inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出m=nn.ReLU(inplace=True)input=torch.randn(7)print("输入处理前图片：")print(input)output=m(input)print("ReLU输出：")print(output)print("输出的尺度：
OneBaBa·2023-11-08 05:33

pytorch之relu激活函数

目录1、relu2、relu63、leaky_relu4、ELU5、SELU6、PReLU1、reluReLU（RectifiedLinearUnit）是一种常用的神经网络激活函数，它在PyTorch中被广泛使用
老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:01

TensorFlow2.0教程2-全连接神经网络以及深度学习技巧

文章目录基础MLP网络1.回归任务2.分类任务mlp及深度学习常见技巧1.基础模型2.权重初始化3.激活函数4.优化器5.批正则化6.dropout基础MLP网络1.回归任务importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflow.keras.layersaslayers
总裁余(余登武)·2023-11-08 03:21

LSTM缓解梯度消失的原因

\(c_{t}=c_{t-1}\otimes\sigma\left(W_{f}\cdot\left[H_{t-1},X_{t}\right]\right)\oplus\tanh\left(W_{c}\cdot
weixin_30642029·2023-11-07 21:42

LSTM与梯度消失

1.标准RNN中处理序列数据的方法是将上一个state的信息传到下一个state中，表示成数学公式为st=f(W*(st-1，xt)+b),其中f为激活函数。
杨晓茹·2023-11-07 21:12

学习笔记(26):第二章：深度学习网络结构-激活函数

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/10491/232737?utm_source=blogtoedumaxout其他神经元就不输出了么
weixin_45414304·2023-11-07 20:10

[深度学习入门]PyTorch环境配置与PyTorch学习

目录一.PyTorch简介与环境配置二.PyTorch学习（一）Torch与Numpy（二）张量tensor（三）Torch中的数学运算（四）矩阵运算（五）利用PyTorch简单地实现几种激活函数（六）
TJUTCM-策士之九尾·2023-11-07 18:25

竞赛选题 深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络
laafeer·2023-11-07 17:13

PyTorch 入坑九：权重初始化

这里写目录标题Pytorch提供的十种权值初始化方法为什么要进行权重初始化设计：从梯度消失与爆炸说起常用的几种权重初始化方法不考虑激活函数饱和型激活函数xavier_uniform方法非饱和型激活函数KaimingPytorch
龙俊杰的读书笔记·2023-11-07 05:46

【深度学习】pytorch——神经网络工具箱nn

t.csdnimg.cn/dscW7pytorch——神经网络工具箱nn简介nn.Modulenn.Module实现全连接层nn.Module实现多层感知机常用神经网络层图像相关层卷积层（Conv）实现锐化过滤器常见激活函数
今天有没有吃饱饱·2023-11-06 15:17

深度学习-tensorflow 使用keras进行深度神经网络训练

概要深度学习网络的训练可能会很慢、也可能无法收敛，本文介绍使用keras进行深度神经网络训练的加速技巧，包括解决梯度消失和爆炸问题的策略（参数初始化策略、激活函数策略、批量归一化、梯度裁剪）、重用预训练层方法
毛飞龙·2023-11-06 01:08

【卷积神经网络系列】十三、MobileNetV3

目录参考资料：一、简介二、模型优化细节2.1引入SE模块2.2重新设计激活函数2.3重新设计耗时层结构三、网络结构四、论文复现（1）确保Channel个数能被8整除（2）定义h-swish激活函数：（3
travellerss·2023-11-05 20:17

基于卷积神经网络的抗压强度预测，基于卷积神经网络的抗折强度预测

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CNN抗压强度预测完整代码：基于卷积神经网络的抗压强度和抗折强度预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-05 07:32

激活函数笔记

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，输出都是输入的线性组合。例如y=ax+b，当x很大，y会增大，随着网络深度的叠加，y会一直膨胀，这样深度网络就失去了意义。
牧野渔樵·2023-11-05 02:43

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
Elvis_hui·2023-11-04 14:57

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·2023-11-04 13:20

动手学深度学习——多层感知机

1.多层感知机多层感知机在输出层和输入层之间增加一个或多个全连接隐藏层，并通过激活函数转换隐藏层的输出。1.1.隐藏层在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。
和星星作伴_·2023-11-04 08:07

[Machine Learning][Part 8]神经网络的学习训练过程

目录训练过程一、建立模型：二、建立损失函数J(w,b):三、寻找最小损失函数的(w,b)组合为什么需要激活函数激活函数种类二分法逻辑回归模型线性回归模型回归模型训练过程一、建立模型：根据需求建立模型，从前面神经网络的结果可以知道
思则变·2023-11-04 05:26

Linear FC FFN MLP层学习

线性层没有激活函数。公式：y=x*W^T+b，其中W是权重矩阵，b是偏置向量。
thetffs·2023-11-04 02:37
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