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sigmoid激活函数
机器学习常用
激活函数
激活函数
是考虑非线性因素,因为线性模型的表达能力不够。
十点半的毛毛雨
·
2023-06-07 03:25
人工智能
课本知识
机器学习
神经网络
2023年9月数学建模博客:深度学习与多层神经网络
月数学建模国赛期间提供ABCDE题思路加Matlab代码,专栏链接(赛前一个月恢复源码199,欢迎大家订阅):http://t.csdn.cn/Um9Zd目录1.深度学习简介2.多层神经网络基本原理2.1
激活函数
未来教育官方账号
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2023-06-07 00:51
数学建模
matlab
开发语言
深度学习
人工智能
神经网络中的感知机算法和
激活函数
感知机英文是perceptron,神经网络中,感知机函数可以实现与门、非门、或门,却无法实现异或门,异或门的实现需要借助其他三种门电路,如下所示。importnumpyasnpdefAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=w1*x1+w2*x2iftmptheta:return1defAND2(x1,x2):x=np.array([x1,x2])w=np.arr
luffy5459
·
2023-06-06 21:22
人工智能
神经网络
感知机
激活函数
sigmoid
neuralnetwork
激活函数
y=x0*w0+x1*w1+x2*w2满足上述公式所以是线性模型当多个神经元时:y=x*w1*w2=x*w`=x1*w1`+x2*w2`可以看到单个神经元时和多个神经元时是一样的,解决这个问题就要用到
激活函数
一川烟草i蓑衣
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2023-04-21 20:20
激活函数
(Activation Function)及十大常见
激活函数
目录1
激活函数
的概念和作用1.1
激活函数
的概念1.2
激活函数
的作用1.3通俗地理解一下
激活函数
(图文结合)1.3.1无
激活函数
的神经网络1.3.2带
激活函数
的神经网络2神经网络梯度消失与梯度爆炸2.1简介梯度消失与梯度爆炸
坚持更新的咩
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2023-04-21 20:48
AI
人工智能
深度学习
深度学习:神经网络的前向传播过程
CSDN@weixin_43975035哲学与爱情是我永远都搞不懂的两件事情注:以三层神经网络为例说明神经网络的前向传播过程
激活函数
采用ReLUReLUReLU函数www值和值由反向传播过程确定,此处可忽略
龙箬
·
2023-04-21 19:06
深度学习
深度学习
神经网络
人工智能
机器学习
softmax简单代码实现(浅谈交叉熵和反向传播)
softmax
激活函数
:,(x属于分类j的概率)用在多分类问题,输出的结果为和为1的多个概率值(该图为2分类,代码是3分类,原理都一样)x:输入数据,w:权重值,a:
激活函数
的缩写,即softmax
激活函数
一
幕歌丶
·
2023-04-21 19:02
一些算法知识整理
1、LR:逻辑回归,用于分类问题,模型可以理解为线性模型+
sigmoid
函数:y=11+e−(wx+b)y=\frac{1}{1+e^{-(wx+b)}}y=1+e−(wx+b)1其优化目标是最大化对数似然函数
superY25
·
2023-04-21 11:38
人工智能
算法
深度学习
机器学习
算法面试
算法面经
TensorFlow基础
输入tf.placeholder()feed_dict加法减法乘法fail总结初始化所I有可变tensor权重偏差更新ReLU
激活函数
softmax
激活函数
sigmoid
激活函数
不适用隐藏层交叉熵损失函数
朱小泡
·
2023-04-21 07:41
Tensorflow学习笔记(二)
激活函数
relu
sigmoid
tanhNN复杂度多用NN层数和NN参数的个数来表示损失函数1.均方误差(meansquareerror)loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square
繁盛天地橘
·
2023-04-21 06:57
【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)
本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述主要特点用于训练和测试KPCA模型的易于使用的API支持降维、数据重构、故障检测、故障诊断多种核函数(线性、高斯、多项式、
Sigmoid
我爱Matlab编程
·
2023-04-21 04:23
故障诊断
matlab
开发语言
TensorFlow 深度学习第二版:6~10
——《原则》,生活原则2.3.c六、RNN和梯度消失或爆炸问题较深层的梯度计算为多层网络中许多
激活函数
梯度的乘积。当这些梯度很小或为零时,它很容
布客飞龙
·
2023-04-21 04:02
人工智能
python
深度学习
激活函数
Sigmoid
、Tanh、ReLU和Softmax的区别
如果采用固定值,低于某个值则不激活,高于某个值激活,这时的函数图像类似直角脉冲,直角脉冲最像直角脉冲的
激活函数
为
Sigmoid
,
Sigmoid
Sigmoid
的公式它的优点是值域在0,1之间,可反应输入x
PaulHuang
·
2023-04-21 01:19
改进YOLO系列:如何在空间注意力模块基础上,魔改设计多种注意力机制(还未测试效果)
空间注意力模块问题:SpatialAttention模块是一个简单的空间注意力模块,采用最大池化和平均池化结果的拼接,然后通过一个卷积层和
Sigmoid
激活函数
产生注意力权重。
一休哥※
·
2023-04-21 00:45
YOLOv8
YOLO5系列改进专栏
YOLO
网络
深度学习
深度学习基础入门篇[六(1)]:模型调优:注意力机制[多头注意力、自注意力],正则化【L1、L2,Dropout,Drop Connect】等
【深度学习入门到进阶】必看系列,含
激活函数
、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍:【深度学习入门到进阶】必看系列,含
激活函数
、优化策略、损失函数
汀、人工智能
·
2023-04-20 19:09
#
深度学习入门到进阶
深度学习
人工智能
神经网络
注意力机制
Dropout
深度学习基础入门篇[六]:模型调优,学习率设置(Warm Up、loss自适应衰减等),batch size调优技巧,基于方差放缩初始化方法。
【深度学习入门到进阶】必看系列,含
激活函数
、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍:【深度学习入门到进阶】必看系列,含
激活函数
、优化策略、损失函数
汀、人工智能
·
2023-04-20 19:09
#
深度学习入门到进阶
深度学习
人工智能
学习率
batchsize
warmup
2019-09-13深度学习学习笔记(二)基础知识
卷积的输出被称作特征映射卷积核共享权重卷积神经网络具有稀疏交互性2池化层:将邻域内语义相近的特征进行融合常见池化操作:Max-poolAverage-pool当前一层特征组件发生位置变化或表现变化,降低当前层的表征变化2-3个卷积层+非线性
激活函数
小郑的学习笔记
·
2023-04-20 12:33
非线性
激活函数
的作用
一直有个疑问为什么需要非线性
激活函数
?如果没有
激活函数
g(z),即g(z)=z,就叫线性
激活函数
,或者叫恒等
激活函数
,如图所示:那么不加非线性函数和原来有什么区别呢?
thelong的学习日记
·
2023-04-20 12:50
机器学习之逻辑回归
对于二分类函数来说,其输出,因此必须选取一个函数,其接受连续的输入,输出离散值或类似离散值,并且该函数应该是连续可微的,符合这些特征的函数为
sigmoid
函数,其表达式为:其函数图像为untitled.jpg
MrWisdom
·
2023-04-20 12:44
使用Tensorflow实现一个简单的神经网络
输入层、隐藏层、输出层的数目分别为2、3、1;隐藏层和输出层的
激活函数
使用的是ReLU;训练的样本总数为512,每次迭代读取的批量为10;交叉熵为损失函数,并使用Adam优化算法进行权重更新。
牛奶芝麻
·
2023-04-20 08:45
结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、
Sigmoid
、Affine、Softmax-with-Loss层
结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、
Sigmoid
激活函数
层这里写目录标题一、ReLU层的实现二、
Sigmoid
层的实现三、实现神经网络的Affine层四、Softmax-with-Loss
算法技术博客
·
2023-04-19 18:28
学习笔记
神经网络
python
反向传播
神经网络的
激活函数
、并通过python实现
激活函数
神经网络的
激活函数
、并通过python实现whatis
激活函数
激活函数
的python实现python实现阶跃函数python实现
sigmoid
函数python实现ReLU函数
激活函数
的特点whatis
激活函数
感知机的网络结构如下
算法技术博客
·
2023-04-19 18:27
学习笔记
python
机器学习
神经网络
《学习笔记》专栏完整目录
ROS三、机械设计四、数据库五、数学六、Web七、APP八、笔记一、人工智能1、AI:感知机实现与、或、与非门和异或门点击进入2、AI:神经网络算法,论证单层感知器的局限性点击进入3、AI:神经网络的
激活函数
算法技术博客
·
2023-04-19 18:22
学习笔记
学习笔记
推荐系统中的卷积
如图所示,水平卷积层中的卷积在latentspace上滑动并卷积计算后通过
激活函数
得到的向量,再通过一个max-pooling,取出向量中最大的一个值,最后若干卷积的结果concat到一起就是该层的输出
LiBiGo
·
2023-04-19 15:00
#
深度学习理论篇(2021版)
学习
计算机视觉
机器学习
深度学习
神经网络
TensorFlow详解3举个cnn卷积栗子
一、实现简单的cnn卷积神经网络实现简单的cnn卷积神经网络(用到的是MNIST手写数字的数据库yann.lecun.com/exdb/mnist)用到
激活函数
:二、步骤输入端是28281这样的一张图片
淅淅同学
·
2023-04-19 06:33
机器学习
python
cnn
tensorflow
【深度学习入门到进阶简介】含
激活函数
、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等以及深度学习如何应用
【深度学习入门到进阶】必看系列,含
激活函数
、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识,后续会不断增添实战环节(比赛、
汀、人工智能
·
2023-04-19 06:46
#
深度学习入门到进阶
深度学习
神经网络
人工智能
自然语言处理
计算机视觉
梯度的看法
梯度爆炸会使得学习不稳定,参数变化太大导致无法获取最优参数根本原因求解损失函数对参数的偏导数时,在反向传播,梯度的连续乘法(x中间值可能特别大或特别小,
激活函数
导数可能特别大、已经更新过的参数w也可能特别大或特别小
湖魂
·
2023-04-19 03:26
机器学习
神经网络权值初始化
暗示神经网络不行,因为参数的梯度依赖于正向传播上一层
激活函数
的输出,它的输入为0,输出一致。
湖魂
·
2023-04-19 03:23
神经网络
深度学习
机器学习
【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现)
本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述主要特点用于训练和测试KPCA模型的易于使用的API支持降维、数据重构、故障检测、故障诊断多种核函数(线性、高斯、多项式、
Sigmoid
然哥依旧
·
2023-04-19 02:18
故障检测
matlab
开发语言
神经网络基础概念—入门教程,并给出一个简单的实例
神经网络的基本结构构建神经网络神经网络的训练前向传播反向传播
激活函数
总结实例神经网络基础概念入门教程神经网络是什么?神经网络是一类由多个简单的神经元单元组成的结构,用于学习输入和输出之间的映射关系。
百年孤独百年
·
2023-04-19 01:02
深度学习入门
神经网络
深度学习
机器学习
深度学习的一些基本概念—入门教程
文章目录深度学习的概念入门教程基础概念神经网络前向传播反向传播权重和偏置
激活函数
:损失函数优化器批处理常用模型卷积神经网络循环神经网络长短时记忆网络自编码器生成对抗网络实践中使用深度学习数据预处理监督学习模型非监督学习模型梯度下降法超参数调整模型评估模型部署结论深度学习的概念入门教程深度学习是一种人工智能技术
百年孤独百年
·
2023-04-19 01:30
深度学习
神经网络
人工智能
2020-07-15 (花书)深度前馈网络和正则化
sigmoid
激活函数
用于Bernoulli输出分布,二值分布
sigmoid
在正负饱和区域梯度非常小,会出现梯度消失的问题。
偷不走的影子
·
2023-04-18 20:20
深度学习
激活函数
Sigmod
Sigmoid
(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}TanhTanh(x)=tanh(x)=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}ReLUReLU(x)=max
BlueFishMan
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2023-04-18 13:17
标准分布的累计分布函数的差分去模拟离散的高斯分布
discretized_gaussian_log_likelihoodcodeapprox_standard_normal_cdftanh
激活函数
标准正态分布的累积密度函数如何理解图像生成中“标准分布的累积分布函数的差分去模拟离散的高斯分布
为啥不能修改昵称啊
·
2023-04-17 23:04
diffusion
python
机器学习
开发语言
虚假的AI
科研idea主要来自于各种模块的花式排列组合,包含但不限于:各种CNN,各种RNN,各种attention,各种transformer,各种dropout,各种batchNorm,各种
激活函数
,各种lossfunction
crj1998
·
2023-04-17 22:32
softmax函数
输出层的设计神经网络可以用在分类问题和回归问题上,不过需要根据情况改变输出层的
激活函数
。一般而言,回归问题用恒等函数,分类问题用softmax函数。机器学习的问题大致可以分为分类问题和回归问题。
fakerth
·
2023-04-17 22:57
基于python的深度学习入门
机器学习
python
人工智能
BART模型简单介绍
BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers)模型使用标准的基于Transformer的序列到序列结构,主要区别在于用GeLU(GaussianErrorLinerarUnits)
激活函数
替换了原始结构中的
云隐雾匿
·
2023-04-17 20:56
NLP
深度学习
机器学习
人工智能
pytorch
神经网络初学者的
激活函数
指南
如果你刚刚开始学习神经网络,
激活函数
的原理一开始可能很难理解。但是如果你想开发强大的神经网络,理解它们是很重要的。但在我们深入研究
激活函数
之前,先快速回顾一下神经网络架构的基本元素。
deephub
·
2023-04-17 19:50
神经网络
深度学习
机器学习
python和向量化
为什么要向量化:使用for循环运行时间是使用向量运算运行时间的约300倍我们把整个逻辑回归中的for循环尽可能用矩阵运算代替,对于单次迭代,梯度下降算法流程如下所示:Z=np.dot(w.T,X)+bA=
sigmoid
泽野千里wmh
·
2023-04-17 18:34
吴恩达学习笔记
python
机器学习
深度学习
浅层神经网络,以向量的形式表示神经网络的正向输出,
激活函数
比较,神经函数的反向传播,权重随机初始化
单个样本的浅层神经网络正向传播矩阵运算过程:输入层到隐藏层的正向传播计算公式:从隐藏层到输出层的正向传播计算公式为:其中a[1]为:将上述表达式转换成正向传播矩阵运算的形式:对于m个训练样本,我们也可以使用矩阵相乘的形式:其中,Z[1]的维度是(4,m),4是隐藏层神经元的个数;A[1]的维度与Z[1]相同;Z[2]和A[2]的维度均为(1,m)。对上面这四个矩阵来说,均可以这样来理解:行表示神经
泽野千里wmh
·
2023-04-17 18:34
吴恩达学习笔记
神经网络
深度学习
机器学习
逻辑回归与梯度下降法
逻辑回归的线性预测输出可以写成:y^=wTx+b引入
Sigmoid
函数,让输出限定在[0,1]之间,y^=
Sigmoid
(wTx+b)=σ(wTx+b)单个样本损失函数:L(y^,y)=−(ylogy^
泽野千里wmh
·
2023-04-17 18:00
机器学习
人工智能
逻辑回归
机器学习——神经网络基础
文章目录1神经网络介绍2FNN3
激活函数
4训练神经网络—反向传播方法1神经网络介绍定义人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks),简称神经网络人脑神经系统启发、早期神经科学家构造了一种模仿人脑神经系统的数学模型机器学习领域的神经网络
SKYWALKERS_2397
·
2023-04-17 14:41
机器学习
神经网络
人工智能
softmax交叉熵损失求导
softmax为
激活函数
,C=softmax(o)为输出,真实标签为y,用交叉熵作为损失函数L,给出损失函数定义,并且给出损失函数L对o的求导交叉熵损失函数定义如下:L=−∑i=1Cyilog(ci)
高山莫衣
·
2023-04-17 13:35
理论
机器学习
深度学习
算法
【深度学习】多分类问题和多标签分类问题
上一章——
激活函数
文章目录什么是多分类问题Softmax贝叶斯公式softmax的损失函数多标签分类问题什么是多分类问题在之前的课程中,我们学习了二分问题,二分问题中的所有数据会被分类为0和1(或者Ture
milu_ELK
·
2023-04-17 13:30
吴恩达机器学习课程
深度学习
分类
机器学习
深度文本分类之DPCNN
文章目录深度文本分类之DPCNNDPCNN结构RegionEmbedding等长卷积固定FeatureMap的数量1/2池化层残差连接残差网络残差块残差网络背后的原理直接映射是最好的选择
激活函数
的位置参考深度文本分类之
一只楚楚猫
·
2023-04-17 09:21
分类
深度学习
DPCNN
NLP
使用tensorflow创建基本神经网络模型并训练
本文是使用tensorflow对神经网络模型中
激活函数
,连接权重,层,指标,损失函数以及优化器,学习率,包括模型的训练过程经行创建。
dillqq
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2023-04-17 09:45
pytorch安装完后import不了_pytorch第一弹
对于这些框架而言,其核心就是实现了一些基本的操作-比如卷积,池化以及一些常见的损失函数,
激活函数
、还有重中之重的反向传播。借助这些框架
weixin_39823017
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2023-04-17 09:19
线性分类算法:逻辑回归和Softmax回归
目录(一)逻辑回归1.1逻辑回归概述:1.2逻辑回归的作用与
Sigmoid
函数:1.2.1
Sigmoid
函数作用1.3指数族分布1.4逻辑回归的损失函数1.5逻辑回归如何求解得到最优解模型方法1.6逻辑回归鸢尾花分类
零点呀
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2023-04-17 08:49
机器学习
逻辑回归
分类
全连接层FC
卷积层1(ConvolutionalLayer1):对输入图像进行卷积操作,提取低级别的特征,使用6个大小为5x5的卷积核进行卷积,得到6个输出特征图,
激活函数
为
Sigmoid
。
坠金
·
2023-04-17 01:33
目标识别/语义分割
矩阵
线性代数
机器学习中常用的
激活函数
[TOC]
sigmoid
激活函数
#将图片内嵌在交互窗口,而不是弹出一个图片窗口打印%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp
百炼
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2023-04-17 00:15
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