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sigmoid激活函数
Softmax函数
SoftmaxSoftmaxSoftmax函数是一种常用的
激活函数
,通常用于多类别分类问题中。它的原理是将一个向量的元素转化为概率分布,使得每个元素的取值范围在0到1之间,并且所有元素的和为1。
Make_magic
·
2023-07-19 00:12
神经网络
计算机视觉
python
算法
人工智能
局部响应归一化LRN(Local Response Normalization)
LRN主要用于
激活函数
后的归一化过程,它对局部神经元响应进行归一化,使得响应较大的神经元抑制响应较小的神经元,从而增强模型的泛化性能。
Make_magic
·
2023-07-19 00:42
神经网络
计算机视觉
python
人工智能
ReLU
激活函数
ReLU(RectifiedLinearUnit)
激活函数
是一种常用的非线性
激活函数
,其原理是在输入小于等于零时输出为零,在输入大于零时输出等于输入值。
Make_magic
·
2023-07-19 00:39
神经网络
计算机视觉
人工智能
python
算法
高斯误差线性单元激活ReLU以外的神经网络
高斯误差线性单位(GELU)
激活函数
由加州大学伯克利分校的DanHendrycks和芝加哥丰田技术研究所的KevinGimpel于2018年引入。
大伟先生
·
2023-07-18 23:16
人工智能
神经网络
人工智能
深度学习
python与深度学习(一):ANN和手写数字识别
目录1.神经网络2.线性回归3.
激活函数
3.1
Sigmoid
函数3.2Relu函数3.3Softmax函数4.ANN(全连接网络)模型结构5.误差函数5.1均方差误差函数5.2交叉熵误差函数6.手写数字识别实战
菜yuan~
·
2023-07-18 20:37
python
深度学习
python
深度学习
BiLSTM(双向LSTM)实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)
本专栏旨在通过实战案例帮助深度学习初学者通过实战案例快速掌握深度学习的核心概念和技术,这个专栏将覆盖以下关键主题:深度学习基础:介绍深度学习的基本原理以及数学概念,你将了解到神经网络的工作原理、
激活函数
K同学啊
·
2023-07-18 18:17
lstm
tensorflow
人工智能
学习笔记
学习笔记softmaxsigmod1/1+exp(-x)交叉熵损失函数Relu
激活函数
相较于
sigmoid
和tanh,Relu的主要优势是计算效率高且不会出现梯度消失问题ReLu函数是一个通用的
激活函数
Xy_42f4
·
2023-07-18 18:23
机器学习15:神经网络-Neural Networks
本文主要介绍神经网络的结构、隐藏层、
激活函数
等内容。
Jin_Kwok
·
2023-07-18 12:49
机器学习
机器学习
神经网络
人工智能
FocalLoss解析
zhuanlan.zhihu.com/p/49981234对于二分类FocalLoss,代码参考ptorch官方https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.ops.
sigmoid
_focal_loss.html
qq_41131535
·
2023-07-18 11:44
深度学习
机器学习 day25(softmax在神经网络模型上的应用,提高数据精度的方法)
输出层采用softmax在识别手写数字的模型中,预测y只有两个结果,所以输出层采用
sigmoid
激活函数
且只有一个神经元。
丿罗小黑
·
2023-07-18 10:52
机器学习
学习
BiLSTM(双向LSTM)实现股票预测(TensorFlow2版)|时间序列预测
你将了解到神经网络的工作原理、
激活函数
、优化算法等基本概念。常用神经网络架构:我将探索一些常用的神经网络架构,例如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)。
晨星同行
·
2023-07-18 05:33
《深度学习实战案例》
lstm
tensorflow
人工智能
TextCNN 实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)
本专栏旨在通过实战案例帮助深度学习初学者通过实战案例快速掌握深度学习的核心概念和技术,这个专栏将覆盖以下关键主题:深度学习基础:介绍深度学习的基本原理以及数学概念,你将了解到神经网络的工作原理、
激活函数
晨星同行
·
2023-07-18 05:33
《深度学习实战案例》
tensorflow
人工智能
python
10 从0开始学PyTorch | 多层神经网络、
激活函数
、学习能力
前面的训练过程我们已经了解的差不多了,但是我们所用到的模型还是一个线性模型,这一小节就让我们正经开始神经网络的搭建,研究怎么把之前的线性模型替换成神经网络来解决我们的问题。为了更好的理解神经网络,这里我们把假设的关系改成一个二次函数,接下来的事情就是研究怎么用神经网络来找到其中的参数,模拟这个二次函数。image.png人工神经网络要学习写代码,我们先来学一些概念知识。看看神经网络模型和我们前面用
机器学习之禅
·
2023-07-18 05:59
从0开始学PyTorch
人工智能
深度学习
pytorch
python
常用
激活函数
及偏导
常用
激活函数
及偏导derivative.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.subplots_adjust(hspace=0.5,wspace
科技ing
·
2023-07-17 21:22
AI
Python
python
ai
权重量化的流程
1、对网络的权重进行随机初始化2、对网络做前向计算,即将输入数据经过卷积、Batchnorm,Scale、
激活函数
、池化等层后,得到网络的输出值。
学不会代码的研究僧
·
2023-07-17 20:18
深度学习
计算机视觉
神经网络
【逻辑回归实例】
它的主要思想是:首先将输入特征与线性回归模型相结合,然后将线性回归的输出通过一个称为
sigmoid
函数的特殊函数转换,使得其输出值落在(0,1)之间,代表了正
武帝为此
·
2023-07-17 18:28
数学建模
逻辑回归
算法
机器学习
使用matlab里的神经网络进行数据回归预测
选择合适的网络结构,并设置每个层的节点数和
激活函数
。使用f
晓林爱学习
·
2023-07-17 18:40
matlab
神经网络
回归
使用matlab里的神经网络进行数据分类预测
选择合适的网络结构,并设置每个层的节点数和
激活函数
。使用p
晓林爱学习
·
2023-07-17 18:39
matlab
神经网络
分类
【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 42 】逻辑回归算法
它利用一个S形函数(通常是
sigmoid
函数)将输入特征映射到0到1之间的概率值,然后根据设定的阈值来判断样本属于哪一类别。逻辑回归常用于预测、分类和估算问题,尤其在人工智能领域有广泛的应用。
书某人.py
·
2023-07-17 03:41
Python
全栈开发
#
【第三章】人工智能
人工智能
python
回归
【人工智能与机器学习】基于卷积神经网络CNN的猫狗识别
文章目录1引言2卷积神经网络概述2.1卷积神经网络的背景介绍2.2CNN的网络结构2.2.1卷积层2.2.2
激活函数
2.2.3池化层2.2.4全连接层2.3CNN的训练过程图解2.4CNN的基本特征2.4.1
日常脱发的小迈
·
2023-07-17 02:57
人工智能
机器学习
cnn
激活函数
》
一.常用
激活函数
1.
Sigmoid
函数优点与不足之处对应pytorch的代码importtorchimporttorch.nnasnn#
Sigmoid
函数print('*'*25+"
Sigmoid
函数"
访风景于崇阿
·
2023-07-16 23:57
深度学习
机器学习
人工智能
机器学习 day26(多标签分类,Adam算法,卷积层)
这种情况下,输出层有三个神经元,且每个神经元的
激活函数
设为
sigmoid
,因为每个神经元的判断都是独立的
丿罗小黑
·
2023-07-16 18:38
机器学习
学习
深度学习常用
激活函数
总结
激活函数
的特点非线性。引入非线性能提升模型的表达能力可微分。如果
激活函数
不可微,那就无法使用梯度下降方法更新参数非饱和性。饱和指在某些区间上
激活函数
的梯度接近于零,使参数无法更新取值范围有界。
chen_zn95
·
2023-07-16 18:42
激活函数
人工智能
深度学习
激活函数
【动手学深度学习】--07.数值稳定性、模型初始化、
激活函数
文章目录数值稳定性、模型初始化、
激活函数
1.数值稳定性1.1举例1.2数值稳定性的常见两个问题1.3梯度爆炸1.4梯度消失1.5打破对称性2.模型初始化2.1让训练更加稳定2.2权重初始化2.3Xavier
小d<>
·
2023-07-16 17:37
深度学习
深度学习
人工智能
深度前馈网络(DNN):理解、应用和Python示例
目录1.引言2.什么是深度前馈网络3.深度前馈网络的原理3.1神经元和
激活函数
3.2前馈传播3.3反向传播和参数更新4.深度前馈网络的应用4.1图像分类4.1.1数据预处理4.1.2模型选择与训练4.1.3
轩Scott
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2023-07-16 14:04
网络
dnn
python
【动手学深度学习】--03.多层感知机MLP
文章目录多层感知机1.原理1.1感知机1.2多层感知机MLP1.3
激活函数
2.从零开始实现多层感知机2.1初始化模型参数2.2
激活函数
2.3模型2.4损失函数2.5训练3.多层感知机的简洁实现3.1模型
小d<>
·
2023-07-16 13:01
深度学习
深度学习
人工智能
二分类任务为什么常见用softmax而不是
sigmoid
在搭建深度学习模型处理二分类任务的时候,我们常常想到的是定义模型一个输出,然后
sigmoid
激活输出结果,映射到0-1之间,然后二分类交叉熵损失函数进行训练即可,但是我常常看到的很多别人写的工程代码中,
Guapifang
·
2023-07-16 12:20
深度学习
深度学习
常见的
激活函数
(
Sigmoid
,tanh双曲正切,ReLU修正线性单元,Leaky ReLU函数)
激活函数
在神经元之间作为信息传递的隐射函数,是为了将我们神经元这样的线性模型进行非线性转换的重要存在,使得我们最终的神经网络模型才能够表达出强大的非线性数据拟合能力。这里简单几种常见的
激活函数
。
Guapifang
·
2023-07-16 12:49
深度学习
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
python
基于FPGA的softmax函数优化及实现
而AI推理中有一个组件被广泛使用,各种网络模型中都有其身影,那就是
激活函数
。
激活函数
中又分很多种,其中softmax是使用最多的一种,但由于其是非线性函数,而FPGA不擅长处理非线性函数,所以如
AI浪潮下FPGA从业者
·
2023-07-16 09:22
FPGA进阶
Softmax
Softmax优化
深度学习
FPGA激活函数实现
基于FPGA的一维卷积神经网络算法实现(1D-CNN、BNN的FPGA加速实现)
运算过程包含了卷积层、池化层、批标准化层、全局池化、二值化卷积、全连接层、
激活函数
层,均采用RTL级代码实
AI浪潮下FPGA从业者
·
2023-07-16 09:47
FPGA进阶
BNN
CNN
FPGA神经网络算法
神经网络
如何训练自己的大语言模型
定义模型的输入形状、网络层、
激活函数
等。确定模型的训练参数和超参数,如学习
a315823806
·
2023-07-16 08:01
大语言模型
语言模型
python
pytorch
tensorflow softmax输出只有0或1
12017年12月07日11:21:52HaHa_33阅读数:1658softmax层输出理应是0~1的小数,一旦只输出0或1,那表明模型对自己的判断相当“自信”可供参考的改善措施如下:1、使用非线性的
激活函数
菜的真真实实
·
2023-07-16 07:33
深度学习
CrossEntroy的计算
tensorflow2.0+中提供了计算方法:y_true=tf.constant([[0,1,0],[0,0,1]])#这里的y_pred是经过softmax
激活函数
运算后的值y_pred=tf.constant
zzm8421
·
2023-07-16 05:27
深度学习笔记
机器学习
深度学习
keras
tensorflow
关于吴恩达深度学习总结(一)
关于吴恩达深度学习总结(一)相关函数文章目录关于吴恩达深度学习总结(一)相关函数一、costfunction(成本函数)二、lossfunction(损失函数)三、
sigmoid
function(
sigmoid
南阳北海
·
2023-07-16 03:16
pytorch深度学习 之二 拟合数据 从线性到非线性
目的深入了解线性回归的使用方法,使用非线性
激活函数
,同时使用pytorch的nn模块,最后使用神经网络来求解线性拟合,只有深入了解了基础,才能做出更高水平的东西。
qianbo_insist
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2023-07-16 00:03
梯度下降
人工智能
深度学习
深度学习
pytorch
人工智能
《动手学深度学习》——多层感知机
参考资料:《动手学深度学习》4.1多层感知机4.1.1隐藏层隐藏层+
激活函数
能够模拟任何连续函数。
MaTF_
·
2023-07-15 19:04
动手学深度学习
深度学习
人工智能
PyTorch: 池化-线性-
激活函数
层
文章目录nn网络层-池化-线性-
激活函数
层池化层最大池化:nn.MaxPool2d()nn.AvgPool2d()nn.MaxUnpool2d()线性层
激活函数
层nn.
Sigmoid
nn.tanhnn.ReLU
timerring
·
2023-07-15 19:13
Pytorch入门与实践
pytorch
人工智能
python
机器学习概括
[
激活函数
](https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/11484
笔下万码生谋略
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2023-07-15 08:33
MachineLearning
机器学习
人工智能
python
PyTorch深度学习实战(4)——常用
激活函数
和损失函数详解
PyTorch深度学习实战(4)——常用
激活函数
和损失函数详解0.前言1.常用
激活函数
1.1
Sigmoid
激活函数
1.2Tanh
激活函数
1.3ReLU
激活函数
1.4线性
激活函数
1.5Softmax
激活函数
盼小辉丶
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2023-07-15 08:59
PyTorch深度学习实战
深度学习
pytorch
python
【深度学习笔记】浅层神经网络
感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习,视频的链接如下:https://mooc.study.163.com/course/2001281002也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1神经网络的结构2
激活函数
洋洋Young
·
2023-07-15 02:27
【深度学习笔记】
深度学习
笔记
神经网络
神经网络中,前向传播、反向传播、梯度下降和参数更新是怎么完成的
在前向传播过程中,每一层都将接收来自上一层的输入数据,并对其进行加权求和并应用
激活函数
来产生该层的输出。
BRYTLEVSON
·
2023-07-15 01:44
神经网络
人工智能
深度学习
人脸表情识别
目录1.前言2.1卷积神经网络基本原理2.1.1局部感受野2.1.2权值共享2.2卷积神经网络的特性2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3
激活函数
2.3.1ReLU函数2.3.2Softmax
进步小白
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2023-07-15 01:43
毕设分享
课程设计
神经网络之VGG
的简单介绍1.2结构图3.参考代码VGGNet-16架构:完整指南|卡格尔(kaggle.com)1.VGG的简单介绍经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列:带填充以保持分辨率的卷积层;非线性
激活函数
进步小白
·
2023-07-15 01:11
深度学习
神经网络
深度学习
cnn
各种
激活函数
, 图像, 导数及其特点
文章目录
sigmoid
特点缺点
sigmoid
导数tanh特点导数Relu导数优点缺点LeakyRelu(PRelu)导数特点ELU导数特点SELU导数特点SoftMax导数特点本人博客:https://
小夏refresh
·
2023-07-14 23:02
机器学习
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络初谈
文章目录简介神经网络的发展历程神经网络的初生神经网络的第一次折戟神经网络的新生,Hinton携BP算法登上历史舞台命途多舛,神经网络的第二次寒冬神经网络的重生,黄袍加身,一步封神神经网络的未来,众说纷纭其他时间点神经网络简介
激活函数
的作用偏置项的作用输出层
经年藏殊
·
2023-07-14 23:31
人工智能
神经网络
人工智能
深度学习
深度学习 初始化,正则化,梯度检验
utf-8--#init_utils.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearnimportsklearn.datasetsdef
sigmoid
热爱技术的小曹
·
2023-07-14 22:38
深度学习
机器学习
python
一步步搭建多层神经网络以及应用
importnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimporttestCasesfromdnn_utilsimport
sigmoid
,
sigmoid
_backward
热爱技术的小曹
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2023-07-14 22:37
神经网络
机器学习
深度学习
神经网络万能近似定理探索与实验
关于万能近似定理呢,就是说,对这个神经元的输出进行非线性
激活函数
处理,单层的神经网络就可以拟合任何一个函数。
Mr Gao
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2023-07-14 21:33
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
python pytorch 纯算法实现前馈神经网络训练(数据集随机生成)
pythonpytorch纯算法实现前馈神经网络训练(数据集随机生成)下面这个代码大家可以学习学习,这个代码难度最大的在于反向传播推导,博主推了很久,整个过程都是纯算法去实现的,除了几个
激活函数
,可以学习一下下面的代码
Mr Gao
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2023-07-14 21:22
自然语言处理
机器学习
python
pytorch
算法
激活函数
| 神经网络
1为什么使用
激活函数
(ActivationFunction)1.数据角度:由于数据是线性不可分的,如果采用线性化,那么需要复杂的线性组合去逼近问题,因此需要非线性变换对数据分布进行重新映射;2.线性模型的表达力问题
算法工程师小云
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2023-07-14 20:03
神经网络
人工智能
深度学习
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