Tanh激活函数

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
夏天是冰红茶·2023-11-03 23:05

Qt与Rnn循环神经网络231101

#include#include#include#include//Sigmoid激活函数doublesigmoid(doublex){return1.0/(1.0+exp(-x));}//RNN单元classRNNCell
aw344·2023-11-03 15:09

激活函数为什么可以增加非线性？

无极生太极，太极生两仪，……，只要k的变化大于等于2，就能演化出无限种可能；前言：·线性基函数无论组合多少次结果都是直线（秩为1）：每条直线每个x位置的k是相等的，叠加k1+k2+k3……=K，最后是固定的，和x的位置无关，还是直线（kx永远拟合不出x2）；kx线性函数不是完备正交函数集，不能作为完备正交基的成员，所以无法组成任意形式的函数。kx只要乘以一个系数就可以变成其他函数，但是cos(nΩ
Du_JuneLi·2023-11-03 12:32

为什么人工神经网络需要非线性激活函数？

我们用人工神经网络来表述输入X与输出Y之间复杂的关系，用数学语言来说，就是用人工神经网络来实现复杂的函数；如果使用线性激活函数，那么无论神经网络中有多少层，都只是在做线性运算，最后一层得到的结果是输入层的线性组合
hellosc01·2023-11-03 12:01

为什么说ReLU是非线性激活函数

线性整流函数（RectifiedLinearUnit,ReLU），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activationfunction），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数
Childhood_Sweetheart·2023-11-03 12:58

4.BP神经网络信号拟合（附matlab程序）

函数逼近数据压缩模式识别考虑要素：网络层数输入层的节点数输出层的节点数隐含层的节点数传输函数训练方法数据拟合是在假设模型结构已知的条件下最优确定模型中未知参数使预测值与数据吻合度最高，本文选取线性项加激活函数组成一个非线性模型
素馨堂·2023-11-03 11:15

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·2023-11-03 06:26

4.多层感知机-3GPT版

1R1R2R^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
霸时斌子·2023-11-03 06:14

YOLOV4简介

Yolov4的5个基本组件：1.CBM:Yolov4网络结构中最小的组件，由Conv+Bn+Mish激活函数三者组成2.CBL：由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。
奋斗_蜗牛·2023-11-02 16:41

PyTorch入门学习（十一）：神经网络-线性层及其他层介绍

一、简介神经网络是由多个层组成的，每一层都包含了一组权重和一个激活函数。每层的作用是将输入数据进行变换，从而最终生成输出。
不吃花椒的兔酱·2023-11-02 15:23

基于BP神经网络的电力负荷预测，基于矫正BP神经网络的短期电力负荷预测资源（附有代码链接）

目标背影BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数代码链接：基于BP神经网络的电力负荷预测，基于BP神经网络的短期电力负荷预测资源
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-02 12:27

基于BP神经网络的风险等级预测，BP神经网络的详细原理，

目录背影BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数代码链接：基于BP神经网络的风险等级评价，基于BP神经网络的风险等级预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-02 12:49

4.多层感知机-2简化版

1R1R2R^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
霸时斌子·2023-11-02 01:41

从零开始实现神经网络(一)_NN神经网络

首先，将每个输入（X1）乘以一个权重：接下来，将所有加权输入与偏置相加:最后，总和通过激活函数传递：激活函数激活函数用于将无界输入转换为具有良好、可预测形式的输出。
ourkix·2023-11-01 18:03

1.前馈型BP神经网络

1.感知机和激活函数感知机，是构成神经网络的基本单位，一个感知机可以接收n个输入X=（x1,x2,x3…xn)T（每个输入，可以理解为一种特征）,n个输入对应n个权值W=（w1,w2,w3…wn),此外还有一个偏置项
牛像话·2023-11-01 09:54

循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM)

前言：通过前面的学习，我们以BP神经网络为基础，认识到了损失函数，激活函数，以及梯度下降法的原理；而后学习了卷积神经网络，知道图像识别是如何实现的。
牛像话·2023-11-01 09:48

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·2023-11-01 07:35

pytorch学习第四篇：从全连接到卷积

inputlayer=1x784与w1=784x512进行矩阵运算，再加上偏置项b1，再到激活函数，得到隐藏层hiddenlayer1=1x512
小~小·2023-11-01 01:59

深度学习炼丹炉

模型本身的内容包括优化器、激活函数、正则化、损失函数等；参数设置包括：GPU数量、批处理大小、Epoch数量、初始化权重、学习率等。
hzhj·2023-10-31 21:04

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·2023-10-31 17:12

神经网络非线性激活举例————PyTorch

【小土堆】的P20讲讲述了神经网络的非线性激活函数的使用。
running snail szj·2023-10-31 15:32

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-非线性激活

1.激活函数（1）作用引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。
润叶~·2023-10-31 15:59

PyTorch入门学习（十）：神经网络-非线性激活

目录一、简介二、常见的非线性激活函数三、实现非线性激活函数四、示例：应用非线性激活函数一、简介在神经网络中，激活函数的主要目的是引入非线性特性，从而使网络能够对非线性数据建模。
不吃花椒的兔酱·2023-10-31 14:43

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

什么是神经网络，它的原理是啥？（2）

v=mlk0rddP3L4&list=PLuhqtP7jdD8CftMk831qdE8BlIteSaNzD视频3：什么是激活函数？为什么我们需要激活函数？它的类型有哪些？为什么需要激活函数？
shimly123456·2023-10-31 09:59

Pytorch机器学习——3 神经网络（八）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.5反向传播算法在传统的机器学习方法（比如逻辑回归）中，可以通过梯度下降来确定权重的调整
辘轳鹿鹿·2023-10-31 05:29

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·2023-10-31 02:38

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:Sigmoidvs.Softmax
HLBayes·2023-10-30 22:41

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。
闪闪发亮的小星星·2023-10-30 12:18

基于遗传算法改进的BP神经网络三桥应变预测，ga-bp的详细原理（附有代码）

目录BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数遗传算法原理遗传算法主要参数遗传算法流程图完整代码包含数据下载链接：https
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-10-30 11:29

快速入门深度学习4.1（用时1h）——多层感知器

速通《动手学深度学习》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
是Yu欸·2023-10-29 22:55

4.多层感知机

1R1R2R^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
霸时斌子·2023-10-29 20:01

【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络

神经网络基础吴恩达课程笔记——浅层神经网络、深层神经网络四、浅层神经网络1.双层神经网络表示2.双层神经网络的前向传播第一层前向传播第二层前向传播3.双层神经网络的反向传播参数梯度下降反向传播公式第二层反向传播推导4.激活函数
今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:00

【深度学习-吴恩达】L1-3 浅层神经网络 作业

L1深度学习概论3浅层神经网络作业链接：吴恩达《深度学习》-Heywhale.com0作业任务用1层隐藏层的神经网络分类二维数据目标：实现具有单个隐藏层的2分类神经网络使用具有非线性激活函数的神经元计算交叉熵损失实现前向和后向传播
JackSerin·2023-10-29 16:29

从AlexNet到chatGPT的演进过程

使用ReLU激活函数和Dropout正则化，获得了ImageNet图像分类比赛的胜利。引入了GPU加速训练，大幅提高了深度神经网络的训练速度。
xw555666·2023-10-29 10:08

基于深度学习的水果识别系统

主要介绍了卷积神经网络的几个基本层次结构：卷积层、激活函数、池化层（下采样层）和输出层这几种不同结构之间联系与区别。介绍了比较几种典型的卷积神经网络Alexnet、VGGNet、ResNet及其主要
01图灵科技·2023-10-29 10:11

DL Homework 4

目录1整理一下理论收获1.1基础理论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
熬夜患者·2023-10-29 10:54

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1.2.1Sigmoid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

word2vec及其优化

（2）神经概率语言模型：将单词映射为embedding，输入隐藏层，激活函数用tanh，输出层为一个s
码一码码码·2023-10-29 09:03

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

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：激活函数曲线总结

深度学习：激活函数曲线总结在深度学习中有很多时候需要利用激活函数进行非线性处理，在搭建网路的时候也是非常重要的，为了更好的理解不同的激活函数的区别和差异，在这里做一个简单的总结，在pytorch中常用的激活函数的数学表达形式
一支绝命钩·2023-10-28 21:00

DL01-1：神经网络与感知器

摘要：1、神经网络来自大脑的神经生理结构，感知器来自于神经元；2、根据神经元抽象建模，形成感知器数学模型，并形成复杂的神经网络数学模型；3、理解感知器，激活函数与神经网络模型。
杨强AT南京·2023-10-28 21:32

主流大语言模型的技术细节

mp.weixin.qq.com/s/P1enjLqH-UWNy7uaIviWRA比较LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的细节：tokenizer、位置编码、LayerNormalization、激活函数等
Kun Li·2023-10-28 09:53

线性神经网络

目录线性神经网络概述Delta学习规则解决异或问题线性神经网络概述线性神经网络在结构上与感知器非常相似，只是激活函数不同，是在模型训练时把原来的sign函数改成了purelin函数：y=x。
xiaoming1999·2023-10-28 07:59

深度学习| U-Net网络

U-Net网络基础知识和CNN的关系反卷积ReLU激活函数U-Net入门U-Net网络结构图为什么需要跳跃连接U-Net的输入U-Net的应用基础知识理解U-Net网络结构需要相关知识点。
魔法自动机·2023-10-27 23:07

38 深度学习（二）：tensorflow基础介绍

文章目录tensorflow基础介绍基础张量自定义损失函数自定义模型和激活函数图函数（略）自动求导机制自定义fittensorflow基础介绍基础张量importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspd
Micoreal·2023-10-27 20:13

[论文阅读]centerpoint——基于Center的三维目标检测与跟踪

centerpointcenterpoint前向传播过程1.输入:点云数据P2.经过3D编码器(如VoxelNet或者PointPillars),生成俯视图特征图M3.进入检测头,首先是一个可学习的3x3卷积层、BN层、ReLU激活函数
一朵小红花HH·2023-10-27 19:39

PyTorch卷积神经网络各层实现与介绍

本文将讲解，PyTorch卷积神经网络各层实现与介绍，包括：基本骨架–nn.Module的使用、卷积操作、卷积层、池化层、激活函数、全连接层的介绍。
北山啦·2023-10-27 09:12
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