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Tanh
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
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2023-01-05 09:50
lstm
rnn
深度学习
keras
神经网络
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②
Tanh
ViperL1
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2023-01-03 22:50
机器学习
学习笔记
神经网络
python
java
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
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2023-01-03 12:09
深度学习之点滴
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
时序图
循环
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
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2023-01-02 15:59
吴恩达深度学习课程笔记
深度学习
神经网络
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
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2023-01-02 11:32
Pytorch框架基础
神经网络
python
深度学习
人工智能
算法
神经网络的激活函数
目录1sigmoid2
tanh
3Relu4LeakyReLU,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
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2023-01-02 07:55
神经网络
深度学习
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
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2023-01-02 07:26
深度学习杂文
深度学习
神经网络
人工智能
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
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2023-01-01 00:49
机器学习
线性代数
算法
深度学习
【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
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2022-12-31 09:22
深度学习
深度学习
神经网络
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
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2022-12-30 23:38
深度学习
python
人工智能
pytorch
神经网络
【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
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2022-12-30 16:50
神经网络
机器学习
算法
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
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2022-12-29 13:42
python
人工智能
算法
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
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2022-12-28 17:46
神经网络
分类
cnn
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
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2022-12-28 01:35
深度学习
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
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2022-12-27 19:20
神经网络模型
神经网络
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_
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2022-12-26 15:47
Deep
Learning
激活函数
non-zero
center
dead
relu
sigmoid
tanh
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
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2022-12-26 15:42
深度学习
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
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2022-12-26 15:08
机器学习
深度学习
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
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2022-12-26 15:33
深度学习
深度学习
算法
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,
tanh
3,BP神经网络结构——多层感知机4,题目复习1,eg12,
Fran OvO
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2022-12-26 01:23
数学建模
神经网络
python
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
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2022-12-25 14:59
人工智能
人工智能
深度学习
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
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2022-12-25 12:14
oracle
max函数速度慢
reshape函数
sigmoid函数
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
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2022-12-24 12:51
深度学习与Python
python
激活函数
sigmoid
relu
swish
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
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2022-12-24 08:03
TensorFlow入门
tensorflow
python
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
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2022-12-24 01:29
算法
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-
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2022-12-24 01:59
深度学习
机器学习
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
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2022-12-23 18:41
机器学习
Python
tensorflow
人工智能
神经网络
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
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2022-12-23 18:35
Tensorflow学习笔记
tensorflow
学习
神经网络
【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
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2022-12-23 13:29
学习ML+DL
神经网络
深度学习
机器学习
激活函数
人工智能
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
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2022-12-23 13:58
人工智能
神经网络
深度学习
人工智能
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
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2022-12-23 13:24
机器学习
神经网络
cnn
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
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2022-12-23 08:25
#
LSTM
GRU
不可解释性
gru
pytorch
深度学习
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(w2
tanh
fu_gui_mu_dan
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2022-12-23 07:59
NLP
人工智能
深度学习
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3.2.2
tanh
寂灭如一
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2022-12-23 05:21
北京大学MOOC
python
神经网络
tensorflow
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
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2022-12-22 23:05
机器学习
深度学习
人工智能
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
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2022-12-22 23:35
深度学习
人工智能
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
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2022-12-22 23:29
深度学习
激活函数
Activation
function
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
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2022-12-22 08:25
Deep
Learning
循环神经网络
RNN
LSTM
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
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2022-12-21 19:59
DeepLearning
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
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2022-12-21 09:13
人工智能
数据结构与算法
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
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2022-12-21 09:13
神经网络与深度学习—吴恩达
深度学习
【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
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2022-12-21 08:40
深度学习图像处理
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_
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2022-12-20 13:37
神经网络
python
数据挖掘
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
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2022-12-20 11:28
pytorch
rnn
深度学习
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
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2022-12-20 09:10
一起学ZYNQ
笔记
fpga开发
cnn
神经网络
ZYNQ
Vivado
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4.3
Tanh
激活函数4.4softmax
m0_53675977
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2022-12-20 09:54
深度学习
人工智能
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
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2022-12-20 07:35
python
【基础知识】---BN层相关原理详解
Weights的初始值为0.1,这样后一层神经元计算结果就是Wx=0.1;又或者x=20,这样Wx的结果就为2.现在还不能看出什么问题,但是,当我们加上一层激励函数,激活这个Wx值的时候,问题就来了.如果使用像
tanh
All_In_gzx_cc
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2022-12-20 07:30
【CV论文及数学原理】
深度学习
数学
机器学习常见考题
这里写目录标题1.梯度下降2.激活函数(1)Sigmoid函数(2)
Tanh
函数(3)Relu函数(4)LeakyReLU函数(5)ELU(ExponentialLinearUnits)函数3.激活函数
顽固的云霄
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2022-12-19 16:50
深度学习
机器学习
算法
神经网络
机器学习
深度学习
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