newff激活函数第13页

机器学习（深度学习）Softmax和Sigmoid函数

无敌阿强·2023-10-24 17:34

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，严格单调，以(0,0.5)中心对称，是一个非常良好的阈值函数。sigmoid函数把一个实数压缩到(0,1)，当z无穷大时，函数值趋于1，反之趋于0；我们知道(0,1)与概率值的范围是相对应的，这

Echo-z·2023-10-24 17:03

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·2023-10-24 17:32

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

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·2023-10-24 17:15

深度学习期末复习

3.2激活函数有哪些，画出他们的图来，以及各自的应用场景和特点3.3神经网络的训练过程，思路写出来3.4损失函数，常用的损失函数有哪些，表达形式（公式），适用场合3.5神经网络训练过程中，过拟合（模型过于

ustcthebest·2023-10-24 15:42

神经网络

单层神经元模型image.png激活函数image.pngBP神经网络（误差逆向传播）示意图image.png理论推导（误差反向传播）image.pngimage.pngimage.pngimage.png

crishawy·2023-10-24 02:02

常用激活函数整理

有输入有输出才能高效学习，今天就针对常用的激活函数来整理一份学习笔记。我们知道，如果没有激活函数，那么神经网络层数

牧羊女说·2023-10-23 21:49

LeNet

#包含了两个卷积层以及一个全连接层，最后通过softmax激活函数输出分类结果。其中，第一层包含20个5x5的卷积核，第二层包含50个5x5的卷积核。

zhuayun·2023-10-23 15:38

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·2023-10-23 15:02

经典卷积神经网络 - LeNet

其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。池化层则用于缩小特征图的尺寸，减少模型参数和计算量。全连接层则将特征向量映射到类别概率上。

code_weic·2023-10-23 14:10

深度学习第二周

#学习目标，实现一个二分类具有一个隐藏层的神经网络，使用一个例如tanh的非线性激活函数#计算交叉熵损失函数，实现前向和反向传播#首先我们导入需要的包importnumpyasnpimportoperatorfromfunctoolsimportreduceimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCases_v2import

R一·2023-10-22 14:34

神经网络的不同类型的层

以下是常见的神经网络层的分类及其详细特点和应用场景：1.输入层（InputLayer）：特点：输入层通常不包含任何权重或激活函数，其主要任务是接收原始输入数据并将其传递给神经网络的第一个隐藏层。

Chen_Chance·2023-10-22 13:38

ML 神经网络

neuron)神经网络中最基本的成分是神经元模型神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号(xi)，这些输入信号通过带权重的连接(wi)进行传递,神经元接收到的总输入值将于神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数

XinY_VV·2023-10-22 12:11

Pytorch机器学习——3 神经网络（六）

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3.4损失函数损失函数又称为代价函数，是一个非负的实值函数，通常用表示。

辘轳鹿鹿·2023-10-22 10:44

揭开人工智能和生成式 AI 的神秘面纱｜3分钟探索生成式 AI

人类大脑的神经元，从树突进来信号以后，会在神经元内部积累到特定条件时，才从轴突发射，积累触发能量的过程也是神经元处理信息的关键部分；而人工智能的神经网络结构中，有一个激活函数的概念，它的设计和人类大脑神经元的内部积累触发能量的过程有着异曲同工之妙

亚马逊云开发者·2023-10-22 09:26

TensorRT学习笔记--常用卷积、激活、池化和FC层算子API

目录1--Tensor算子API1-1--卷积算子1-2--激活算子1-3--池化算子1-4--FC层算子2--代码实例3--编译运行1--Tensor算子APITensorRT提供了卷积层、激活函数和池化层三种最常用算子的

晓晓纳兰容若·2023-10-22 01:10

初识神经网络一

由感知机到神经网络感知机是经由加权信号与偏置的和决定输出信号；神经网络在感知机的基础上加了一个激活函数，即加权信号与偏置的和再经过激活函数，才输出信号。

流星游·2023-10-22 01:25

pytorch 入门（二）

】教案二原作者：K同学啊目录一、神经网络的组成部分1.神经元2.神经网络层3.损失函数4.优化器二、PyTorch中的层1.全连接层2.卷积层3.池化层4.循环神经网络层5.转置卷积层6.归一化层7.激活函数层三

大地之灯·2023-10-21 21:52

动手学深度学习—使用块的网络VGG（代码详解）

目录1.VGG块2.VGG网络3.训练模型1.VGG块经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：1.带填充以保持分辨率的卷积层；2.非线性激活函数，如ReLU；3.汇聚层，如最大汇聚层。

緈福的街口·2023-10-21 19:56

链式传导反向传播 | Back-Propagation公式推导

链式传导反向传播|Back-Propagation目标求损失函数对各个参数参数的倒数例子f(x)为激活函数目标：求出损失函数对各个参数的导数对于L对w5,w6的导数对于L对w1,w2,w3,w4的导数w3

btee·2023-10-21 18:49

【毕业设计】深度学习手写字符识别系统 - python 卷积神经网络

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层2.3.1S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计

caxiou·2023-10-21 16:54

金融统计学方法：神经网络

每个节点都接收前一层的输入，进行加权求和，并通过一个激活函数产生输出。神经网络主要由以下几个部分组成：输入层：这是神经网络的第一层，用于接收外部数据。

抱抱宝·2023-10-21 09:21

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·2023-10-21 05:12

Xavier初始化和He初始化

初始化方法：W∼U[−6√ni+ni+1√,6√ni+ni+1√]W∼U[−ni+ni+16,ni+ni+16]假设激活函数关于0对称，且主要针对于全连接神经网络。适用于tanh和so

Beryl已存在·2023-10-21 05:04

【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sigmoidtanhReLU(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·2023-10-20 23:53

【数之道 05】走进神经网络模型、机器学习的世界

神经网络神经网络（ANN）神经网络基础激活函数神经网络如何通过训练提高预测准确度逆向参数调整法（BackPropagation）梯度下降法链式法则增加一层b站视频连接神经网络（ANN）最简单的例子，视频的推送

醉酒柴柴·2023-10-20 23:48

【卷积神经网络系列】六、GoogLeNet复现（Pytorch实现）

目录参考：一、GoogLeNet-V11.搭建神经网络结构（1）定义基本的卷积：卷积+激活函数（2）类`Inception`定义了Inception模块的网络结构（3）类`InceptionAux`定义了辅助分类器模块的结构

travellerss·2023-10-20 15:30

深度学习-循环神经网络详解

设隐藏层的激活函数为ϕ\phiϕ，那么隐藏层的输出H∈Rn×hH\in\mathbb{R}^{n\timesh}H∈Rn×h计算为H=

oveZ·2023-10-20 12:55

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·2023-10-20 10:31

一些经典的神经网络（第17天）

1.经典神经网络LeNetLeNet是早期成功的神经网络；先使用卷积层来学习图片空间信息然后使用全连接层来转到到类别空间【通过在卷积层后加入激活函数，可以引入非线性、增加模型的表达能力、增强稀疏性和解决梯度消失等问题

你不困我困·2023-10-19 09:58

BP神经网络及python实现（详细）

目录一、误差逆传播算法二、BP算法实现流程图三、BP神经网络推导3.1前向传播3.2反向传播四、Python实现BP神经网络4.1激活函数sigmod4.2构造三层BP神经网络4.2.1BP神经网络初始化

春风不曾温柔·2023-10-18 15:38

卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习计算机竞赛

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4

Mr.D学长·2023-10-18 15:25

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

萝卜地里的兔子·2023-10-18 12:00

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)文章目录前言一、学习表征二、AlexNet实现2.1.模型设计2.2.激活函数2.3.容量控制与预处理2.4.训练模型总结前言在前面学习了卷积神经网络的基本原理

星石传说·2023-10-18 07:35

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·2023-10-18 06:51

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·2023-10-18 06:15

大模型LLM相关面试题整理-位置编码-tokenizer-激活函数-layernorm

10LLMs位置编码篇10.1.1什么是位置编码？位置编码是一种用于在序列数据中为每个位置添加位置信息的技术。在自然语言处理中，位置编码通常用于处理文本序列。由于传统的神经网络无法直接捕捉输入序列中的位置信息，位置编码的引入可以帮助模型更好地理解和处理序列数据。在Transformer模型中，位置编码通过为输入序列中的每个位置分配一个固定的向量来实现。这些向量会与输入序列中的词向量相加，以融合位置

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-10-18 05:19

SwiGLU论文阅读

1.论文1.1背景知识SwiGLU是2019年提出的新的激活函数，它结合了SWISH和GLU两者的特点。

MLTalks·2023-10-18 02:20

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·2023-10-18 00:16

深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型

深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)深度学习笔记

stay_foolish12·2023-10-17 21:14

分类算法-逻辑回归与二分类

2.2激活函数sigmoid函数分析回归的结果输入到sigmoid函数当中输出结果：[0,1]区间中的一个概率值，默认为0.5为阈值逻辑回归最终的分类是通过属

靓仔写sql·2023-10-17 17:05

什么是前向传播？什么是反向传播？

在前向传播过程中，输入数据通过每一层的权重和偏置进行线性变换，并经过激活函数进行非线性变换，然后输出到下一层，直到达到输出层。前向传播的目的是计算

我有明珠一颗·2023-10-17 05:47

分类网络速览

Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow(2017)》Chap13《卷积神经网络——深度学习实践手册(2017.05)》CNN的典型组合方式是，以卷积层+激活函数

hey-yahei·2023-10-17 05:06

【Segment Anything Model】七：SAM做多类别分割，医疗语义分割

链接文章目录1️⃣预备知识分类基础知识调用激活函数SAM基础知识2️⃣修改SAM源码到多类别分割传入类别个数注释解码器文件计算损失

cv夏一笑·2023-10-16 22:18

循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）-学习总结1

1遗忘门、输入门、输出门首先，通过输入XtX_tXt和上一个隐状态Ht−1H_{t-1}Ht−1与全连接层相乘再加上偏置，最后经过激活函数sigmoid,得到三个门：遗忘门fff,输入门iii,输出门oooIt

Cosmos Tan·2023-10-16 06:50

【机器学习】--神经网络(NN)

算法特点：1、神经网络属于有监督学习的一种；2、计算复杂度比较高，因为增加了相应的激活函数

飘散风中·2023-10-16 01:18

机器学习-有监督学习-神经网络

目录线性模型分类与回归感知机模型激活函数维度诅咒过拟合和欠拟合正则数据增强数值稳定性神经网络大家族CNNRNNGNN（图神经网络）GAN线性模型向量版本y=⟨w,x⟩+by=\langlew,x\rangle

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:47

MATLAB——BP神经网络信号拟合程序

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%%对信号曲线进行拟合clearall;clearall;P=-1:0.04:1;T=sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P));net=newff

程高兴·2023-10-15 23:07

NNDL:作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-15 16:07

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