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sigmoid激活函数
pytorch tensor 初始化_Pytorch - nn.init 参数初始化方法
Pytorch的参数初始化-给定非线性函数的推荐增益值(gainvalue):nonlinearity非线性函数gain增益Linear/Identity1Conv{1,2,3}D1
Sigmoid
1Tanh
李無鋒
·
2023-08-20 13:55
pytorch
tensor
初始化
三、深层神经网络
2.参数和超参数参数:即W和b超参数:学习率循环的次数隐藏层数目
激活函数
正则化batchsize……..超参数的取值会决定W和b的值,从而影响神经网络的效果以及其训练速度等。
屉屉
·
2023-08-20 09:42
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,卷积神经网的原理,长短期神经网络的原理
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的传递函数长短期神经网络的原理基于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
·
2023-08-20 08:53
神经网络
语音识别
卷积神经网络语音识别
长短期神经网络语音识别
gui语音识别系统
计算机竞赛 卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习
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
·
2023-08-20 06:16
python
java
常用的
激活函数
什么是
激活函数
如下图所示:f则表示
激活函数
完整的神经元通常由线性部分和非线性部分组成。如上图所示:表示神经元的线性部分。x表示输入向量。w表示权重向量。b表示偏移向量。表示神经元的非线性部分。
QUIZ_JS
·
2023-08-20 05:53
激活函数
总结(十三):Tanh系列
激活函数
补充(LeCun Tanh、TanhExp)
激活函数
总结(十三):Tanh系列
激活函数
补充1引言2
激活函数
2.1LeCunTanh
激活函数
2.2TanhExp
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
(
Sigmoid
、Tanh
sjx_alo
·
2023-08-20 00:06
深度学习
机器学习
python
激活函数
深度学习
神经网络基础-神经网络补充概念-52-正则化网络的
激活函数
概念正则化是一种用于减少过拟合(overfitting)的技术,可以在神经网络的各个层次中应用,包括
激活函数
。
丰。。
·
2023-08-19 20:31
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
神经网络简单理解:机场登机
目录神经网络简单理解:机场登机编辑
激活函数
:转为非线性问题编辑
激活函数
ReLU通过神经元升维(神经元数量):提升线性转化能力通过增加隐藏层:增加非线性转化能力编辑模型越大,容易在机场迷失方向过拟合编辑神经网络简单理解
ZhangJiQun&MXP
·
2023-08-19 19:12
2023
AI
人工智能
深度学习
机器学习
常用
激活函数
及其优缺点的总结与比较
文章目录1、
sigmoid
2、Tanh3、ReLU4、LeakyReLU5、Softmax1、
sigmoid
优点:将很大范围内的输入特征值压缩到0~1之间,适用于将预测概率作为输出的模型;缺点:1)当输入非常大或非常小的时候
masterleoo
·
2023-08-19 14:29
深度学习基础知识
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
计算机视觉
激活函数
梯度爆炸和梯度消失的原因以及解决方法
文章目录1、原因:2、解决方法1、原因:梯度消失和梯度爆炸的根本原因是因为在反向传播过程中,使用链式法则计算时,累积相乘效应导致梯度过大或者过小主要原因有:1)
激活函数
:例如
sigmoid
或者tanh
激活函数
masterleoo
·
2023-08-19 14:58
深度学习基础知识
机器学习
深度学习
人工智能
卷积神经网络
CNN不同于传统的神经网络只有线性连接,CNN包括卷积(convolution)操作、汇合(pooling)操作和非线性
激活函数
映射(即线性连接)等等。
LYRIQ777
·
2023-08-19 12:21
深度学习
人工智能
神经网络
CNN
卷积神经网络全解!CNN结构、训练与优化全维度介绍!
卷积神经网络概述二、卷积神经网络层介绍2.1卷积操作卷积核与特征映射卷积核大小多通道卷积步长与填充步长填充空洞卷积(DilatedConvolution)分组卷积(GroupedConvolution)2.2
激活函数
TechLead KrisChang
·
2023-08-19 09:39
人工智能
cnn
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习
fnn手动实现和nn实现(包括3种
激活函数
、隐藏层)
原文网址:https://blog.csdn.net/m0_52910424/article/details/127819278fnn手动实现:importtimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorch.nn.functionalimport
satadriver
·
2023-08-19 08:11
强化学习
神经网络
深度学习
人工智能
python
深度学习入门初探——C语言版的
激活函数
下面是Python版的
激活函数
:深度学习入门初探——简单的
激活函数
C语言是过去几十年软件和硬件两个阵营之间签署的最坚实的契约。
clyfk
·
2023-08-19 03:28
C
source
code
DeepLearning
深度学习
c语言
神经网络
激活函数
总结(十一):
激活函数
补充(Absolute、Bipolar、Bipolar
Sigmoid
)
激活函数
总结(十一):
激活函数
补充1引言2
激活函数
2.1Absolute
激活函数
2.2Bipolar
激活函数
2.3Bipolar
Sigmoid
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
·
2023-08-18 16:45
深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
python
激活函数
激活函数
总结(十):
激活函数
补充(Identity、Log
Sigmoid
、Bent Identity)
激活函数
总结(十):
激活函数
补充1引言2
激活函数
2.1Identity
激活函数
2.2Log
Sigmoid
激活函数
2.3BentIdentity
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
·
2023-08-18 16:45
深度学习
深度学习
python
激活函数
激活函数
总结(九):Softmax系列
激活函数
补充(Softmin、Softmax2d、Logsoftmax)
激活函数
总结(九):Softmax系列
激活函数
补充1引言2
激活函数
2.1Softmin
激活函数
2.2Softmax2d
激活函数
2.3Logsoftmax
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
·
2023-08-18 16:15
深度学习
机器学习
人工智能
python
激活函数
深度学习
激活函数
总结(十二):三角系列
激活函数
补充(Sinusoid、Cosine、Arcsinh、Arccosh、Arctanh)
激活函数
总结(十二):三角系列
激活函数
补充1引言2
激活函数
2.1Sinusoid
激活函数
2.2Cosine
激活函数
2.3Arc系列
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
(
Sigmoid
sjx_alo
·
2023-08-18 16:14
深度学习
机器学习
人工智能
深度学习
python
激活函数
神经网络适用于分类问题的最后一层-Softmax和交叉熵损失介绍及梯度推导
在深度学习模型中,区分回归还是分类,往往只需要看最后一层的
激活函数
以及损失函数。这里有一个定式:凡是采用Softmax+CrossEntrop
宇日辰
·
2023-08-18 12:46
深度学习
自然语言处理
深度学习
神经网络
机器学习
基于机器学习softmax回归训练多分类的深度神经网络结构模型
分类问题机器学习在监督学习领域主要解决两个问题,其中一个问题是分类问题,分类问题分为二分类问题还有多分类问题,而二分类问题相对来说很好解决,我们只需要构建输出层有一个神经元的神经网络,然后结合
sigmoid
幻风_huanfeng
·
2023-08-18 12:15
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
算法
神经网络基础-神经网络补充概念-61-单层卷积网络
概念单层卷积网络是一种简单的神经网络结构,它仅包含一个卷积层,通常紧跟着一个
激活函数
以及可能的池化层和全连接层。这种结构可以用来提取输入数据的特征,适用于一些简单的任务。
丰。。
·
2023-08-18 12:45
神经网络补充
神经网络
神经网络
网络
人工智能
神经网络中为什么要用
激活函数
如果不运用
激活函数
,输出信号仅仅是一个简单的线性函数,此时神经网络就是一个线性回归模型,无法学习和模拟如图像、语言等复杂数据。
浅笑梨涡1022
·
2023-08-18 00:04
BCE loss和 CE理解
其中x是预测值,取值范围(0,1),target是标签,取值为0或1.在Retinanet的分类部分最后一层的
激活函数
用的是
sigmoid
,损失函数是BCEloss.BCEloss可以对单个类别进行求损失
huluhuluwa123
·
2023-08-17 20:37
#
Pytorch
深度学习
BCE
CE
Loss
PReLU, LReLU, ReLU
PReLU新的
激活函数
(ParametricRectifiedLinearUnit),该
激活函数
可以自适应地学习矫正线性单元的参数,并且能够在增加可忽略的额外计算成本下提高准确率。
ciki_tang
·
2023-08-17 13:04
python语法
神经网络
深度学习
神经网络---用python实现异或运算详细解释
代码运行效果图2.整个程序的完整代码3.理解程序辅助代码4.过程的详细说明,理解原理辅助图片说明(手写)5.全文总结6.往期文章推荐1.代码运行效果图2.整个程序的完整代码importnumpyasnpdef
sigmoid
yue200403
·
2023-08-17 07:19
python
神经网络
算法
神经网络
python
算法
DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络
深层神经网络深层神经网络的符号与浅层的不同,记录如下:-用L表示层数,该神经网络L=4-n[l]表示第l层的神经元的数量,例如n[1]=n[2]=5,n[3]=3,n[4]=1-a[l]表示第l层中的
激活函数
marsggbo
·
2023-08-17 07:46
机器学习
神经网络
深度学习
前向传播
反向传播
Andrew-ng
神经网络基础-神经网络补充概念-27-深层网络中的前向传播
2加权求和和
激活函数
:对于每个隐藏层,进行以下步骤:3计算加权输入,即将输入数据与权重矩阵相乘并加上偏置向量。将加权输入传递给
激活函数
,得到该隐藏层的激活值(输出)。常用的
激活函数
丰。。
·
2023-08-17 07:09
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
西瓜书之神经网络
M-P神经元M-P神经元:接收n个输入(通常是来自其他神经元),并给各个输入赋予权重计算加权和,然后和自身特有的阈值θ进行比较(作减法),最后经过
激活函数
f(模拟“抑制"和“激活”)处理得到输出(通常是给下一个神经元
Allenspringfestival
·
2023-08-17 07:56
机器学习基础
神经网络
人工智能
深度学习
CoordAtt注意力网络结构
源码:importtorchimporttorch.nnasnnimportmathimporttorch.nn.functionalasFclassh_
sigmoid
(nn.Module):def__
一名CV界的小学生
·
2023-08-17 05:19
深度学习
pytorch
机器学习
YOLO
深度学习(RNN系列、CNN、 Attention系列 +
激活函数
+ 损失函数 + 优化器 + BN + Transformer+Dropout)
过拟合和欠拟合欠拟合的话,模型对训练集本身学习能力就不足,增大模型复杂度过拟合的话,一般体现在测试集上,训练集效果和测试集效果差别太大,一般操作是降低模型复杂度,增大数据集的量。。降低模型复杂度:(1)正则化,损失函数中加入正则项,惩罚模型的参数,L1正则化(获得参数较稀疏,贡献不大的参数都为0),L2正则化(不稀疏,贡献不大的参数只是很小)。。(控制模型参数大小来降低模型复杂度。。)(2)ear
William张
·
2023-08-17 03:22
深度学习
神经网络基础-神经网络补充概念-11-向量化逻辑回归
代码实现-以逻辑回归为例importnumpyasnpdef
sigmoid
(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=sigmoi
丰。。
·
2023-08-17 02:06
神经网络补充
神经网络
神经网络
逻辑回归
人工智能
Image super-resolution using deep convolutional networks(SRCNN)解读与实现
Imagesuper-resolutionusingdeepconvolutionalnetworks(SRCNN)一、总结网络结构SRCNN网络结构比较简单,就是一个三层的卷积网络,
激活函数
选用Relu
leon.shadow
·
2023-08-17 01:24
遥感图像超分辨
深度学习
计算机视觉
人工智能
神经网络-单个神经元代码实现
#这里的
激活函数
用的是sigmod/逻辑回归函数defprediction(row,weights):activation=weights[0]foriinrange(len(row)-1):activation
丰。。
·
2023-08-16 23:29
神经网络
深度学习
python
神经网络
神经网络基础-神经网络补充概念-10-向量化
代码实现importnumpyasnpdef
sigmoid
(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=
sigmoid
(X.dot
丰。。
·
2023-08-16 22:58
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
动手学深度学习—卷积神经网络LeNet(代码详解)
每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个
sigmoid
激活函数
和平均汇聚层;每个卷积层使用5×5卷积核和一个
sigmoid
激活函数
;这些层将输入映射到多个二维特征输出,通常同时增加通道的数量;每个4×4
緈福的街口
·
2023-08-16 13:48
深度学习
深度学习
cnn
人工智能
神经网络基础-神经网络补充概念-32-神经网络与大脑
尽管神经网络的设计和工作原理与大脑有一些相似之处,但它们并不完全相同,以下是神经网络和大脑之间的一些关系和区别:相似之处神经元结构:神经网络的基本单元称为神经元,它由输入、权重、
激活函数
等组成,与生物神经元的结构有一定的类似性
丰。。
·
2023-08-16 10:32
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
神经网络基础-神经网络补充概念-12-向量化逻辑回归的梯度输出
代码实现importnumpyasnpdef
sigmoid
(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=
sigmoid
(X.dot
丰。。
·
2023-08-16 10:32
神经网络补充
神经网络
神经网络
逻辑回归
人工智能
神经网络基础-神经网络补充概念-20-
激活函数
概念
激活函数
是神经网络中的一个重要组成部分,它引入了非线性性质,使得神经网络可以学习和表示更复杂的函数关系。
激活函数
对于将输入信号转换为输出信号起到了关键作用,它在神经元的计算过程中引入了非线性变换。
丰。。
·
2023-08-16 04:37
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
神经网络基础-神经网络补充概念-02-逻辑回归
逻辑回归模型的核心思想是将线性回归模型的输出通过一个逻辑函数(通常是
Sigmoid
函数)进行转换,将连续的预测值映射到0和1之间的概率值。这个概率可以被解释为数据点属于正类的概率。
丰。。
·
2023-08-16 04:04
神经网络补充
神经网络
神经网络
逻辑回归
人工智能
【图像分类】理论篇(3)交叉熵损失函数的理解与代码实现
假设我们当前有两个模型(参数不同),这两个模型都是通过
sigmoid
/softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值:模型1:预测值真实值是否正确0.30.30.4001(猪)√0.30.40.3010
TechMasterPlus
·
2023-08-15 17:03
分类
机器学习
算法
神经网络基础-神经网络补充概念-09-m个样本的梯度下降
代码实现importnumpyasnpdef
sigmoid
(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=
sigmoid
(X.dot
丰。。
·
2023-08-15 17:23
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
PyTorch学习—5.torch实现逻辑回归
模型表达式为:y=f(WX+b)f(x)=1e−x+1y=f(WX+b)\\f(x)=\frac{1}{e^{-x}+1}y=f(WX+b)f(x)=e−x+11f(x)为
Sigmoid
函数f(x)为
Sigmoid
哎呦-_-不错
·
2023-08-15 07:25
PyTorch框架学习
pytorch
逻辑回归
autograd
第八课:(2)二分类神经网络&torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播
文章目录二、二分类神经网络:逻辑回归1二分类神经网络的理论基础2tensor实现二分类神经网络的正向传播3ReLU,Tanh,阶跃函数sign,
Sigmoid
函数tanhReLU阶跃函数:符号函数sign4
xiao52x
·
2023-08-15 07:55
菜菜
-pytorch
pytorch
机器学习
激活函数
总结(八):基于Gate mechanism机制的
激活函数
补充(GLU、SwiGLU、GTU、Bilinear、ReGLU、GEGLU)
激活函数
总结(八):基于Gatemechanism机制的
激活函数
补充1引言2
激活函数
2.1GLU
激活函数
2.2SwiGLU
激活函数
2.3GTU
激活函数
2.4Bilinear
激活函数
2.5ReGLU
激活函数
sjx_alo
·
2023-08-15 01:55
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
python
激活函数
激活函数
总结(六):ReLU系列
激活函数
补充(RReLU、CELU、ReLU6)
激活函数
总结(六):ReLU系列
激活函数
补充1引言2
激活函数
2.1RReLU
激活函数
2.2CELU
激活函数
2.3ReLU6
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
(
Sigmoid
sjx_alo
·
2023-08-15 01:25
深度学习
python
深度学习
激活函数
激活函数
总结(五):Shrink系列
激活函数
补充(HardShrink、SoftShrink、TanhShrink)
激活函数
总结(五):Shrink系列
激活函数
补充1引言2
激活函数
2.1HardShrink
激活函数
2.2SoftShrink
激活函数
2.3TanhShrink
激活函数
3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了一系列
激活函数
sjx_alo
·
2023-08-15 01:24
深度学习
python
深度学习
激活函数
激活函数
总结(七):
激活函数
补充(Softsign、Threshold、Sinc)
激活函数
总结(七):
激活函数
补充1引言2
激活函数
2.1Softsign
激活函数
2.2Threshold(Unitstepactivationfunction)
激活函数
2.3Sinc
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
·
2023-08-15 01:54
深度学习
机器学习
人工智能
激活函数
python
logistic 线性回归函数推导过程
sigmod函数image.pngsigmod求导推导
sigmoid
推导.jpeg代价函数推导logistic推导.jpg图片画红线的地方用到:WechatIMG73.jpegimage.png
她和她的喵真好看
·
2023-08-14 20:57
七 动手学深度学习v2 ——数值稳定性+模型初始化和
激活函数
1.数值稳定性2.如何让训练更加稳定目标:让梯度值在合理的范围内方法:将乘法变成加法ResNetLSTM归一化梯度归一化梯度裁剪合理的权重初始和
激活函数
王二小、
·
2023-08-14 18:30
动手学深度学习
深度学习
人工智能
pytorch 基本操作(五)——
激活函数
和梯度
激活函数
和梯度
激活函数
Sigmod
激活函数
TanhReLusoftmaxLossFunctionlossL2-norm梯度autograd向后传播backwardSoftmax举例
激活函数
激活函数
(ActivationFunction
WuRobb
·
2023-08-14 15:50
python
深度学习
神经网络
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