sigmoid激活函数第23页

RNN中的门控循环结构---lSTM和GRU

一：门控循环神经网络简介门控循环神经网络是在经典RNN基础之上调整而出的网络结构，通过加入门控机制（非线性激活函数，通常是sigmoid），用来控制神经网络中的信息传递。

【敛芳尊】·2023-08-29 13:04

ResNet详解：网络结构解读与PyTorch实现教程

激活函数初始化方法网络深度如何解决梯度消失问题三、残差块（ResidualBlocks）基础残差块的核心思想结构组成残差块的变体四、ResNet架构架构组成4.1初始卷积层功能和作用结构详解为何不使用多个小

TechLead KrisChang·2023-08-29 10:10

算法工程师面试常见代码题汇总

主要参考：《深度学习入门：基于python的理论和实现》文章目录激活函数sigmoidrelusoftmaxbettersoftmax损失函数meansquarederrorcrossentropyerrordetailedcrossentropyerror

江米江米·2023-08-29 09:51

Logistic回归

logistic分布：（1）概率分布函数F(x)和概率密度函数f(x)如下：F(x)=P(X<=x)=f(x)=（2）logistic分布的图：QQ20180913-0.JPG可以看出来F(x)的概率分布（右图）和sigmoid

摩卡坐标·2023-08-29 05:59

2019-03-18机器学习——梯度消失和爆炸

反向传播的迭代公式为其中f是激活函数，常用sigmoid激活函数求导为导数值域都小于1，误差经过每一层传递都会减小，层数很深的时候，梯度就会不停衰减，甚至消失，使网络很难训练，这就是梯度消失问题。

hhhhlyy·2023-08-29 05:56

统计学补充概念-13-逻辑回归

逻辑回归的基本思想是，通过一个线性组合的方式将输入特征与权重相乘，然后通过一个称为“逻辑函数”或“Sigmoid函数”的激活函数将结果映射到一个0到1之间的概率值。这个概率值可以被

丰。。·2023-08-29 03:02

飞桨中的李宏毅课程中的第一个项目——PM2.5的预测

所谓的激活函数，就是李宏毅老师讲到的sigmoid函数和hardsigmoid函数，ReLU函数那些现在一点点慢慢探索，会成为日后想都做不到的经历，当你啥也不会的时候，才是慢慢享受探索的过程。

诚威_lol_中大努力中·2023-08-29 02:53

YoloV8改进策略：VanillaNet极简主义网络，大大降低YoloV8的参数

文章目录摘要论文翻译论文摘要1、简介2、普通的神经网络架构3、普通网络的训练3.1、深度训练策略3.2、串联的激活函数4、实验4.1、消融研究4.2、注意可视化4.3、与SOTA体系结构的比较4.4、COCO

静静AI学堂·2023-08-28 22:57

一文速学-让神经网络不再神秘，一天速学神经网络基础-激活函数（二）

前言思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多，我考虑了很久决定还是得出神经网络系列文章，不然如果以后数学建模竞赛或者是其他更优化模型如果用上了神经网络（比如利用LSTM进行时间序列模型预测），那么就更好向大家解释并且阐述原理了。但是深度学习的内容不是那么好掌握的，包含大量的数学理论知

fanstuck·2023-08-28 21:54

2.神经网络的实现

创建神经网络类importnumpy#scipy.special包含S函数expit(x)importscipy.special#打包模块importpickle#激活函数defactivation_func

Falling_Asteroid·2023-08-28 18:52

机器学习，深度学习一些好文

文章目录1、CNN1.1、卷积层：1.2、池化层：1.3、全连接层：1.4、Softmax：2、激活函数3、Dropout4、反向传播4.1计算图、手推反向传播4.2、梯度下降与反向传播4.3、学习率α

一只菜得不行的鸟·2023-08-28 13:18

前向传播与反向传播涉及到的知识点

目录引入：一、神经网络（NN）复杂度空间复杂度时间复杂度二、学习率三、指数衰减学习率——解决lr的选择1.总结经验2.公式引入四、激活函数1.简单模型：最初的理解2.激活函数MP模型3.优秀的激活函数的特点

孤狼灬笑·2023-08-28 12:48

Dynamic ReLU：根据输入动态确定的ReLU

这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU(DynamicReLU,DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数。

·2023-08-28 10:20

5. 线性层及其他层

5.1神经网络结构5.2线性拉平importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportReLUfromtorch.nnimportSigmoidfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterdataset

Gosling123456·2023-08-28 07:47

基于深度神经网络的分类--实现与方法说明

隐含层的激活函数

12134·2023-08-28 05:40

深度Q学习的收敛性分析：通过渐近分析方法

深度Q学习收敛性分析：通过渐近分析方法1.概述1.1.理论的相关研究1.2.主要贡献1.2.1.目标网络1.2.2.经验回放2.神经网络2.1.前馈网络2.2.激活函数σ2.3.深度Q网络3.深度Q学习

Yingjun Mo·2023-08-27 15:09

BatchNormalization & LayerNormalization

BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布深度神经网络随着网络深度加深，训练起来越困难，收敛越来越慢，很多论文都是解决这个问题的，比如ReLU激活函数，再

orangerfun·2023-08-27 10:24

基础神经网络“组件”----激励函数

深度学习常见激励函数总结参考文献：https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/71524713sigmoid优点：简单,良好的非线性映射,但是也有致命的问题

采香行处蹙连钱·2023-08-27 01:11

激活函数总结（十九）：激活函数补充(ISRU、ISRLU)

激活函数总结（十九）：激活函数补充1引言2激活函数2.1InverseSquareRootUnit（ISRU）激活函数2.2InverseSquareRootLinearUnit(ISRLU)激活函数3

sjx_alo·2023-08-26 13:11

回归算法学习笔记——线性回归、随机梯度（SGD、BGD）、逻辑回归（牛顿法）、Softmax回归算法、L1/L2正则化、Ridge、Lasso、ElasticNet

目录线性回归梯度下降算法构建损失函数梯度下降法LogisticRegression算法sigmoid函数构造目标函数构造损失函数-极大似然估计梯度下降多分类问题优化算法：牛顿法切线法另一种理解方式改进：

XuZhiyu_·2023-08-26 11:45

机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法总览

关键词交叉熵，KL散度（相对熵），NLLloss（负对数似然损失），BCELoss，Contrastiveloss，tripletloss，n-pairloss，focallosssigmoid，tanh

noobiee·2023-08-26 11:41

深度学习：Sigmoid函数与Sigmoid层区别

深度学习：Sigmoid函数与Sigmoid层1.Sigmoid神经网络层vs.Sigmoid激活函数在深度学习和神经网络中，“Sigmoid”是一个常见的术语，通常用来表示两个相关但不同的概念：Sigmoid

一支绝命钩·2023-08-26 09:22

yolo系列之yolo v3

采用"leakyReLU"作为激活函数。端到端进行训练。一个lossfunction搞定训练，只需关注输入端和输出端。

叫我老村长·2023-08-26 04:27

激活函数总结

leakyRelu()激活函数ReLU函数在输入大于0时返回输入值，否则返回0。LeakyReLU在输入小于0时会返回一个较小的负数，以保持一定的导数，使得信息可以继续向后传播。

computer_vision_chen·2023-08-26 03:07

机器学习之前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Back propagation）

步骤：在前向传播中，数据从输入层经过各个中间层（隐层）的神经元，经过加权和激活函数的计算，传递到输出层，最终得到模型的预

奋进的大脑袋·2023-08-25 21:11

机器学习之softmax

Softmax是一个常用于多类别分类问题的激活函数和归一化方法。它将一个向量的原始分数（也称为logits）转换为概率分布，使得每个类别的概率值在0到1之间，同时确保所有类别的概率之和等于1。

奋进的大脑袋·2023-08-25 14:11

LLaMA细节与代码解析

AI生成式曾小健2·2023-08-25 07:44

动手学深度学习—深度卷积神经网络AlexNet（代码详解）

AlexNet1.学习表征1.1缺少的成分：数据1.2缺少的成分：硬件2.AlexNet2.1模型设计2.2激活函数2.3容量控制和预处理3.读取数据集4.训练AlexNetImageNetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks

緈福的街口·2023-08-25 02:39

基于BP神经网络的火焰识别，基于BP神经网络的火灾识别

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神经网络的火焰识别，基于BP神经网络的火灾识别资源-

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-25 00:45

基于卷积神经网络的种子等级识别

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的传递函数基于GUI的卷积神经网络和长短期神经网络的语音识别系统代码下载链接

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-25 00:14

【飞浆AI创造营】四：数据获取与处理

完整流程概述图像处理完整流程图片数据获取图片数据清洗----初步了解数据，筛选掉不合适的图片图片数据标注图片数据预处理datapreprocessing标准化：中心化，即去均值，将各个维度中心化到0，目的是加快收敛速度,在某些激活函数上表现更好

坚硬果壳_·2023-08-24 20:51

深度学习基础

文章目录1.数学基础1.1标量和向量1.2向量运算1.3矩阵1.4张量1.5导数2.numpy常用操作3.梯度下降算法4.反向传播4.1完整的反向传播过程4.2代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数

@kc++·2023-08-23 20:10

激活函数总结（十七）：激活函数补充(PELU、Phish)

激活函数总结（十七）：激活函数补充1引言2激活函数2.1ParametricExponentialLinearUnit（PELU）激活函数2.2Phish激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数

sjx_alo·2023-08-23 17:24

激活函数总结（十五）：振荡系列激活函数补充(SQU、NCU、DSU、SSU)

激活函数总结（十五）：激活函数补充1引言2激活函数2.1ShiftedQuadraticUnit(SQU)激活函数2.2Non-MonotonicCubicUnit(NCU)激活函数2.3DecayingSineUnit

sjx_alo·2023-08-23 17:23

激活函数总结（十四）：激活函数补充(Gaussian 、GCU、ASU)

激活函数总结（十四）：激活函数补充1引言2激活函数2.1Gaussian激活函数2.2GrowingCosineUnit(GCU)激活函数2.3AmplifyingSineUnit(ASU)激活函数3.

sjx_alo·2023-08-23 17:53

激活函数总结（十六）：激活函数补充(SReLU、BReLU)

激活函数总结（十六）：激活函数补充1引言2激活函数2.1S-shapedRectifiedLinearActivationUnit（SReLU）激活函数2.2BipolarRectifiedLinearUnit

sjx_alo·2023-08-23 17:51

＜深度学习基础＞激活函数

为什么需要激活函数？激活函数的作用？激活函数可以引入非线性因素，可以学习到复杂的任务或函数。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。

thisiszdy·2023-08-23 15:06

Lnton羚通视频算法算力云平台【PyTorch】教程：torch.nn.SELU

torch.nn.SELU原型CLASStorch.nn.SELU(inplace=False)torch.nn.SELU是PyTorch中的一个激活函数，它代表了自归一化的整流线性单元（ScaledExponentialLinearUnit

LNTON羚通科技·2023-08-23 13:57

深度学习入门（三）：卷积神经网络（CNN）

（car、truck、airplane、ship、horse）一、卷积神经网络整体架构CONV：卷积计算层，线性乘积求和RELU：激励层，激活函数POOL：池化层，取区域平均或最大（MAXPOOL）PC

一个很菜的小猪·2023-08-23 08:01

深度学习3：激活函数

一、激活函数的简介与由来激活函数：是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。线性函数的组合解决的问题太有限了，碰到非线性问题就束手无策了。如下图。通过激活函数映射之后，可以输出非线性函数。

学术菜鸟小晨·2023-08-23 07:19

前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

目录一、前馈神经网络概述什么是前馈神经网络前馈神经网络的工作原理应用场景及优缺点二、前馈神经网络的基本结构输入层、隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法反向传播算法详解避免过拟合的策略四

TechLead KrisChang·2023-08-22 21:51

走进大模型

上一篇文章对深度学习进行了初步介绍，首先是深度学习的神经元起源，引发了基于线性函数的模拟，又因为线性函数无法习得逻辑异或，因此引入了非线性的激活函数，再通过三层神经网络给出了MNIST手写数字识别的模型

·2023-08-22 18:04

AI_Start2.1_神经网络入门

Keeper当前项目建立起一个由上至下的完整定位方法，并书写至文档中1.1.神经网络1.权重，W2.特征，X，类似于房屋面积，价格等3.激活函数，引入非线性化4.偏置，可以让其不从零点出发1.2一个神经网络的例子

望望明月·2023-08-22 14:17

Lnton羚通云算力平台【PyTorch】教程：torch.nn.SiLU

torch.nn.SiLU原型CLASStorch.nn.SiLU(inplace=False)torch.nn.SiLU是PyTorch深度学习框架中的一个激活函数，它代表Sigmoid-WeightedLinearUnit

LNTON羚通科技·2023-08-22 13:31

深度学习基本理论上篇：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播）、深度学习面试

1、MLP、FCN、DNN三者的关系？多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一个概念？FCN：FullyConnectedNeuralNetwork，全连接神经网络，也称为密集连接神经网络，其每个节点都与上一层的所有节点相连，也就是说每个神经元都和上一层所有的神经元都有连接，是最简单的神经网络结构，它不一定要求有隐藏层。MLP：Multi-LayerPerceptron，多层

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:14

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器

·2023-08-21 10:18

PReLU——Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

一方面，由于网络复杂性的增加（比如增加深度、扩大宽度）、小步长的使用、新的激活函数和更成熟的网络层设计，神经网络变得更加能够拟合

seniusen·2023-08-21 10:21

神经网络基础-神经网络补充概念-26-前向和反向传播

激活函数：将加权求和的结果输入激活函数（如Sigmoid、ReLU等），得到神经元的输出。传

丰。。·2023-08-21 09:40

【Pytorch】多标签分类，分类指标计算，按阈值，或者概率最大的前top个标签【sigmoid + BCELoss】

from：https://github.com/Sun-DongYang/Pytorch/blob/master/multiLabel/multiLabel.py多标签计算准确率的方式：按阈值，或者概率最大的前top个标签#计算准确率——方式1#设定一个阈值，当预测的概率值大于这个阈值，则认为这幅图像中含有这类标签defcalculate_acuracy_mode_one(model_pred,l

联系丝信·2023-08-21 08:39

深度学习之python实现RNN

#用python实现RNN#用RNN学习二进制加法：1.学习当前位的加法；2.学习关于前一位的进位importcopy,numpyasnpnp.random.seed(0)defsigmoid(inX)

你要好好学习呀·2023-08-20 19:54

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