Tanh

李沐老师pytorch笔记

笔记1.关于模型的训练，胖的模型相比深度的模型更加不好训练2.关于模型的层数理解，只有在有w参数的情况下才属于一层3.对于激活函数tanh，Sigmoi，ReLu函数4.鲁棒性：5.训练集和测试集之间的关系
百大小伙计·2023-01-05 21:20

激活函数的性质、表达式及其优劣：Sigmoid -> Tanh -> ReLU -> Leaky ReLU 、PReLU、RReLU 、ELUs-> Maxout

激活函数的性质1.非线性：即导数不是常数。保证多层网络不退化成单层线性网络。这也是激活函数的意义所在。2.可微性：可微性保证了在优化中梯度的可计算性。传统的激活函数如sigmoid等满足处处可微。对于分段线性函数比如ReLU，只满足几乎处处可微（即仅在有限个点处不可微）。对于SGD算法来说，由于几乎不可能收敛到梯度接近零的位置，有限的不可微点对于优化结果不会有很大影响。3.计算简单：正如题主所说，
姬香·2023-01-05 14:25

吴恩达第五部分序列模型 week1—— 搭建循环神经网络、LSTM

RNN构造：importnumpyasnpimportrnn_utilsdefrnn_unit(apre,x,wax,waa,wya,ba,by):a=np.tanh(np.dot(wax,x.T)+np.dot
我来试试水·2023-01-05 09:50

神经网络（四）前馈神经网络

人工神经元的状态人工神经元可以被视为一个线性模型2.激活函数的性质①连续且可导(允许少数点不可导)②尽可能简单(提升计算效率)③值域要在一个合适的区间内④单调递增(整体上升，局部可能下降)3.常用的激活函数①S型函数性质：①饱和函数②Tanh
ViperL1·2023-01-03 22:50

逻辑回归之sigmoid/tanh/relu激活函数

常见的激活函数有：1、sigmoid函数2、tanh函数3、relu函数sigmoid函数sigmoid就是一个将输出映射到[0,1]之间的函数了。
Li_GaoGao·2023-01-03 12:09

时序图 循环_循环神经网络：BPTT算法、梯度消失、梯度爆炸

符号定义和解释首先说明这里的推导采用的符号如下图所示：其中：是第t个时刻的输入是第t个时刻隐藏层的状态是第t个时刻的输出，比如如果我们想要预测下一个词是什么，那么可以认为计算方式为，其中的函数f代表一个非线性函数，比如tanh
weixin_39585070·2023-01-03 08:01

吴恩达Course1《神经网络与深度学习》week2:神经网络基础 测验及作业

注：神经元的输出是a=g（Wx+b），其中g是激活函数（sigmoid，tanh，ReLU，…）2.逻辑回归损失函数：(^(),())=−()log^()−(1−())log(1−^())3.假设img
weixin_44748589·2023-01-02 15:59

Pytorch中RNN入门思想及实现

RNN的实现公式：个人思路：首先设置一个初始权重h(一般情况下设置为全0矩阵)，将h(0)与权重W相乘在加上输入X(0)与权重U相乘再加上偏差值b(本文设为0)的和通过tanh这个激活函数后的结果为第二层的
瞳瞳瞳呀·2023-01-02 11:32

神经网络的激活函数

目录1sigmoid2tanh3Relu4LeakyReLU,PReLU,RReLU4.1LeakyReLU4.2PRelu4.3RReLU我们先来看一下几种常见的激活函数的映射图像：1sigmoidsigmoid
学渣渣渣渣渣·2023-01-02 07:55

深度学习：01 神经网络与激活函数

目录对神经网络的概述神经网络的表示激活函数为什么激活函数都是非线性的sigmoid函数tanh函数ReLU函数LeakyRelu函数参考资料对神经网络的概述只用到高中阶段中学到的生物神经网络，我们便能知道在这个网络当中
夏天是冰红茶·2023-01-02 07:26

Sigmoid函数

常用的Sigmoid型函数有Logistic函数和Tanh函数．特性：“挤压”函数，把一个实数域的输入“挤压”到一定范围内（Logistics—（0,1）；Tanh—（-1,1））当输入值在0附近时，Sigmoid
小葵向前冲·2023-01-01 00:49

【深度学习】神经网络梯度优化

趋向于正无穷时，函数的导数趋近于0，此时称为右饱和饱和函数和非饱和函数：当一个函数既满足右饱和，又满足左饱和，则称为饱和函数，否则称为非饱和函数常用的饱和激活函数和非饱和激活函数：饱和激活函数有如Sigmoid和tanh
MangoloD·2022-12-31 09:22

基于Pyrorch深度学习(AlexNet代码实现)

一、AlexNet的特点1.Relu函数的使用具有ReLU函数(实线)的四层卷积神经网络在CIFAR-10上达到25%的训练错误率比具有tanh函数(虚线)的相同网络快6倍，即：大大地提高训练的速度。
荷处暗香·2022-12-30 23:38

【百面机器学习笔记——第九章 前向神经网络算法】

A1:Sigmoid,Tanh,ReLuSigmoid:f(z)=11+e−zf(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}f(z)=1+e−z1f′(z)=f(z)(1−f(z))f'(z)=f(z)
书玮嘎·2022-12-30 16:50

Python 使用numpy 完成 反向传播 多层感知机

层的设计中仅实现Sigmoid和Tanh两个激活函数。
Deno_V·2022-12-29 13:42

图像分类-神经网络结构，（leetcode704 278）

AlexNet1.1AlexNet介绍AlexNet是用于图像分类的CNN模型，具体的结构如下（可以看这个帖子了解每一层的内容）4个优点：1.ReLU激活函数的引入采用修正线性单元(ReLU)的深度卷积神经网络训练时间比等价的tanh
HammerHe·2022-12-28 17:46

深度学习 RNN 循环神经网络（一)BasicRNNCell

article/details/83544280这篇讲一下深度学习循环神经网络构建网络的主要参数：output=h1=f(x1∗W+h0∗U+B)标准的RNN单元有三个可训练的参数W,U,B，激活函数tanh
zy_gyj·2022-12-28 01:35

LSTM理解

RNN的问题在于其中重复神经网络模块的链式形式只有一个非常简单的结构，如一个tanh层。这就使得RNN在以前信息距离现在信息很近的时候，可以利用以前的信息。
ZedKingCarry·2022-12-27 19:20

激活函数（Sigmoid, tanh, Relu）

重新看了一下，发现写的时候思绪乱了也没有检查。现在重新更改，特别是输出不以零为中心(non-zerocenter)的问题。按照进程这章总结的是激活函数（ActivationFunction）。其实这节CS231n讲的就很细了，但是！！！我感觉困惑还是有的。我沿着它的步骤慢慢来讲。Sigmoid来自CS231nSigmoid的函数和导数为：σ(x)=11+e−xσ(x)′=σ(x)⋅(1−σ(x))
Aliz_·2022-12-26 15:47

常用的激活函数总结

激活函数名表达式导数表达式sigmoidf(x)=11+e−x\frac{1}{1+e^-x}1+e−x1f’(x)=f(x)(1-f(x))Tanhf(x)=tanh(x)=ex−e−xex+e−x\
不一样的等待12305·2022-12-26 15:42

激活函数之 Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU变形和Maxout

Sigmoid函数Sigmoid函数计算公式sigmoid：x取值范围(-∞，+∞)，值域是(0,1)。sigmoid函数求导这是sigmoid函数的一个重要性质。图像代码#-*-coding:utf-8-*-"""@author:tom""" importnumpyimportmathimportmatplotlib.pyplotasplt defsigmoid(x):  a=[]  forit
奔跑的大西吉·2022-12-26 15:08

1、常用激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、RReLU、ELU

目录常用激活函数介绍1、Sigmoid函数2、Tanh/双曲正切激活函数3、ReLU（rectifiedlinearunit）修正线性单元函数4、LReLU（LeakyReLU）带泄露线性整流函数5、RReLU
cy^2·2022-12-26 15:33

感知机和BP神经网络

目录一、感知机——MLP(BP神经网络)1，介绍2，激活函数1，sigmoid2，relu3，tanh3，BP神经网络结构——多层感知机4，题目复习1，eg12，
Fran OvO·2022-12-26 01:23

人工智能期末复习：人工神经网络（详细笔记和练习题）

文章目录1.概述2.基本单元-神经元3.激活函数3.1.阶跃函数3.2.Sigmoid函数3.3.TanH函数3.4.ReLU函数3.5.Softplus函数4.多层前馈神经网络5.损失函数5.1.均方误差
北岛寒沫·2022-12-25 14:59

oracle max函数速度慢_神经网络之激活函数_Sigmoid和Tanh探索

Tanh（双曲正切函数）值域：（-1，1）公式：图形看上Tanh与Sigmoid差异1、Sigmoid函数比Tanh函数收敛饱和速度慢2、Sigmoid函数比Tanh函数梯度收敛更为平滑3、Sigmoid
weixin_39579726·2022-12-25 12:14

python：激活函数及其导数画图sigmoid/tanh/relu/Leakyrelu/swish/hardswish/hardsigmoid

frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpdefsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))defdx_sigmoid(x):returnsigmoid(x)*(1-sigmoid(x))deftanh(x):return(np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x))defdx_ta
我爱写BUG·2022-12-24 12:51

12-TensorFlow RNN的简单使用

记忆体内存储着每个时刻的状态信息ℎ，这里h=tanh(ℎ+ℎ−1wℎℎ+ℎ)。其中，ℎ、wℎℎ为权
鸣鼓ming·2022-12-24 08:03

人工智能-数学基础-核函数变换，熵与激活函数

目录核函数的目的线性核函数多项式核函数核函数实例高斯核函数（最常用的一种）参数的影响熵的概念激活函数Sigmoid函数Tanh函数Relu函数（实际用得最多）LeakyReLU核函数的目的如果我的数据有足够多的可利用的信息
南征_北战·2022-12-24 01:29

机器学习——sigmoid、tanh、relu等激活函数总结

一、什么是激活函数？一个神经元会同时接收多个信号，然后将这些信号乘以一定权重求和，再用函数处理后再输出新的信号。对神经元的输入进行处理，以获得输出的函数称为激活函数。二、为什么要用激活函数？激活函数对模型学习、理解非常复杂和非线性的函数具有重要作用。激活函数可以引入非线性因素。如果不使用激活函数，则输出信号仅是一个简单的线性函数。线性函数一个一级多项式，线性方程的复杂度有限，从数据中学习复杂函数映
TopTAO-·2022-12-24 01:59

人工智能实践：Tensorflow笔记 Class 2：神经网络优化

目录2.1基础知识2.2复杂度学习率1.复杂度2.学习率2.3激活函数1.sigmoid函数2.tanh函数3.relu函数4.leaky-relu函数2.4损失函数1.均方误差2.自定义损失函数3.交叉熵损失函数
By4te·2022-12-23 18:41

Tensorflow学习笔记（二）：神经网络优化

vstack）4.网格生成（mgrid，ravel，c_）二、神经网络复杂度、学习率选取1.复杂度2.学习率更新（1）影响（2）更新策略三、激活函数、损失函数1.几种激活函数介绍(1)Sigmoid函数(2)tanh
hhhuster·2022-12-23 18:35

【神经网络与深度学习】各种激活函数+前馈神经网络理论 ① S型激活函数 ② ReLU函数 ③ Swish函数 ④ GELU函数 ⑤ Maxout单元

文章目录一、常见的三种网络结构二、激活函数（1）S型激活函数logistic函数和Tanh函数：hard-logistic函数和hard-Tanh函数：（2）ReLU函数带泄露的ReLU【leakyReLU
Bessie_Lee·2022-12-23 13:29

神经网络之激活函数(Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU, Softmax)

1、激活函数激活函数是神经网络中输出值处理的一个函数。通过激活函数，神经网络能训练更为复杂的数据。上图所示为神经网络的一个神经元，若net=∑i=0nwixinet=\sum_{i=0}^{n}w_ix_inet=∑i=0nwixi没有经过激活函数的处理，则神经网络只能训练线性关系的数据，若使用激活函数处理，则可以根据激活函数的不同训练不同类型的数据。激活函数分为两种类型：线性激活函数和非线性激活
superY25·2022-12-23 13:58

机器学习-13-BP神经网络-激活函数

IDENTITY激活函数LEAKY_RELU激活函数sigmoid函数tanh函数relu函数代码：package日撸Java300行_71_80;/***Acti
Xiao__fly·2022-12-23 13:24

torch.nn.GRU使用详解

input_dim表示输入的特征维度–hidden_dim表示输出的特征维度，如果没有特殊变化，相当于out–num_layers表示网络的层数–nonlinearity表示选用的非线性**函数，默认是‘tanh
小时不识月123·2022-12-23 08:25

word2vec，CBOW和Skip-gram

两种架构的重点都是得到一个Q矩阵CBOW：一个老师告诉多个学生，Q矩阵怎么变Skip-gram：多个老师告诉一个学生，Q矩阵怎么变NNLM神经语言模型：重点是预测下一词，双层感知机softmax(w2tanh
fu_gui_mu_dan·2022-12-23 07:59

人工智能实践：Tensorflow2.0笔记 北京大学MOOC（2-1）

2.2.1指数衰减学习率及其API2.2.2分段常数衰减学习率及其API3.激活函数3.1激活函数的引入3.1激活函数应该具有的特点3.2常见的激活函数及其API3.2.1sigmoid函数3.2.2tanh
寂灭如一·2022-12-23 05:21

深度学习中常见的10种激活函数（Activation Function）总结

目录一：简介二：为什么要用激活函数三：激活函数的分类四：常见的几种激活函数4.1.Sigmoid函数4.2.Tanh函数4.3.ReLU函数4.4.LeakyRelu函数4.5.PRelu函数4.6.ELU
不想学习的打工人·2022-12-22 23:05

深度学习：激活函数Activation Function

0.前言常见的激活函数Sigmoid(S形函数)Tanh(双曲正切,双S形函数)ReLULeakyReLUELUMaxout为什么时候激活函数参考:一文详解激活函数如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数
ZERO_pan·2022-12-22 23:35

各种activation function(激活函数) 简介

之前在使用activationfunction的时候只是根据自己的经验来用，例如二分类使用sigmoid或者softmax，多分类使用softmax，Dense一般都是Relu，例如tanh几乎没用过，
Mr_wuliboy·2022-12-22 23:29

循环神经网络RNN

循环神经网络RNN1.循环神经网络RNN原理工作过程文本处理（训练）一个神经元，不同时刻每个时刻都有输出表达式1.正向传播a(t)=b+Wh(t−1)+Ux(t)h(t)=tanh(a(t))o(t)=
大树先生的博客·2022-12-22 08:25

动手学习深度学习 04：多层感知机

多层感知机2.1、隐藏层2.1.1线性模型可能会出错2.1.2在网络中加入隐藏层2.1.3从线性到非线性2.1.4通用近似定理3、激活函数3.1、ReLU优缺点：3.2、sigmoid优缺点：3.3、tanh
DLNovice·2022-12-21 19:59

激活函数---Sigmoid、Tanh、ReLu、softplus、softmax

常见的激活函数包括SigmoidTanHyperbolic(tanh)ReLusoftplussoftmax这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数。
dili8870·2022-12-21 09:13

1. 激活函数（Activation functions）

有时，也会使用tanh激活函数，但Relu的一个优点是：当是负值的时候，导数等于0。这里也有另一个版本的Relu被称为L
Fiona-Dong·2022-12-21 09:13

【深度学习基础】01激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax系列及对应的变体

目录Sigmoid系列1.优点：输出[0,1]、平滑易于求导2.缺点：计算量大、梯度消失、不易收敛3.Sigmoid变体：HardSigmoid、Swish、Tanh系列1.优点：缓解梯度消失和不易收敛问题
TianleiShi·2022-12-21 08:40

机器学习：神经网络

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlinex=np.linspace(-10,10)y_sigmoid=1/(1+np.exp(-x))#sigmoid函数y_tanh
Little_mosquito_·2022-12-20 13:37

TextRNN pytorch实现

RecurrentNeuralNetworksRNN用来处理序列数据具有记忆能力SimpleRNNhth_tht：状态矩阵，不断更新（h_0:the;h_1:thecat…）只有一个参数矩阵A：随机初始化，然后用训练数据来学习A为什么需要tanh
郑不凡·2022-12-20 11:28

一起学习用Verilog在FPGA上实现CNN----(三)激活层设计

1激活层设计LeNet-5网络的激活函数是双曲正切函数(TanH)，项目中tanh函数模块由完整的层UsingTheTanh构成，该层由较小的处理单元HyperBolicTangent组成1.1HyperBolicTangent
鲁棒最小二乘支持向量机·2022-12-20 09:10

激活函数（Relu，sigmoid，Tanh，softmax）详解

目录1激活函数的定义2激活函数在深度学习中的作用3选取合适的激活函数对于神经网络有什么样的重要意义4常用激活函数4.1Relu激活函数4.2sigmoid激活函数4.3Tanh激活函数4.4softmax
m0_53675977·2022-12-20 09:54

深度学习总结 - 副本

文章目录A.词语定义B.神经网络超参数C.过拟合原因以及解决方法原因：解决方案：D.梯度爆炸和梯度消失产生原因：解决方案常用激活函数饱和分类：类别与功能：sigmoid函数tanh函数ReLU函数：E其他马上要找工作了
四月的我·2022-12-20 07:35
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