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sigmoid激活函数
cs231n学习之Normalization(5)
一般都是在
激活函数
前进行Normalization.对于Normalization,现在主要有以下几种方法:image.png输入一、BatchNormalizati
Latet
·
2023-04-16 21:43
Shared MLP的作用是什么?
Output=f(Input×Weights+biases)其中:Input:N×C1Weights:C1×C2biases:N×1×C2Output:N×C2f(·):
激活函数
,逐元素映射注:有些地方
等等小豆子
·
2023-04-16 20:35
【PyTorch】第六节:乳腺癌的预测(二分类问题)
知识点数据集的标准化数据集的划分
Sigmoid
函数乳腺癌的预测数据集的预处理数据集的加载首先,让我们来加载数据集合。这
让机器理解语言か
·
2023-04-16 15:12
PyTorch
python
机器学习
pytorch
人工智能
深度学习
非线性
激活函数
1为什么需要非线性
激活函数
?如果使用线性
激活函数
,那么这个模型的输出不过是你输入特征x的线性组合。神经网络只是把输入线性组合再输出。
过气海豹
·
2023-04-16 14:18
深入理解神经网络:使用Python实现简单的前馈神经网络
我们将使用NumPy库来处理矩阵运算,并将逐步解释神经网络的各个组成部分,包括神经元、
激活函数
、前向传播、反向传播和梯度下降。
SYBH.
·
2023-04-16 05:37
python
神经网络
深度学习
Matlab神经网络学习总结
1通过神经网络滤波和信号处理,传统的
sigmoid
函数具有全局逼近能力,而径向基rbf函数则具有更好的局部逼近能力,采用完全正交的rbf径向基函数作为激励函数,具有更大的优越性,这就是小波神经网络,对细节逼近能力更强
早起的小懒虫
·
2023-04-15 23:46
神经网络
matlab
学习
各种
激活函数
的计算公式、图像以及实现代码
激活函数
已经成为神经网络中非常重要的一部分,随着各种类型的神经网络模型被人们开发出来,各种
激活函数
也应运而生,在不同的场景中,取得良好的效果。
shifenglv
·
2023-04-15 21:01
算法
python
深度学习
激活函数
神经网络
第四章 word2vec 的高速化
目录4.1word2vec的改进①4.1.1Embedding层4.1.2Embedding层的实现4.2word2vec的改进②4.2.1中间层之后的计算问题4.2.2从多分类到二分类4.2.3
sigmoid
路哞哞
·
2023-04-15 14:53
自然语言处理
word2vec
机器学习
人工智能
40丨数据挖掘实战(2):用逻辑回归分析信用卡诈骗
在逻辑回归中使用了Logistic函数,也称为
Sigmoid
函数。为什么逻辑回归算法是基于
Sigmoid
函数实现的呢?你可以这样理解:我们要实现一个二分类任务,0即为不发生,1即为发生。
张九日zx
·
2023-04-15 11:16
Sigmoid
和Softmax的区别和联系
目录1、公式1.1Softmax1.2
Sigmoid
2、区别3、以二分类为例4、代码验证4.1二分类4.2多分类(以十分类为例)5、总结1、公式1.1Softmax SoftmaxSoftmaxSoftmax
晓shuo
·
2023-04-15 08:42
python
机器学习
开发语言
机器学习:logistic回归算法及其python实现
通过最小二乘实现参数求解线性回归目标:回归预测值与真实值的误差最小对参数w和b求偏导求解误差最小值3.对数线性回归4.logistic回归logistic回归python实现1.数据集说明:2.数据处理方法:3.定义
sigmoid
蓝翔落榜生
·
2023-04-15 06:14
机器学习
回归
python
【机器学习】P16
激活函数
Activation Function
对于
激活函数
(ActivationFunction),存在两个问题:为什么要用
激活函数
?如何选择用哪种
激活函数
?如何使用
激活函数
?
脚踏实地的大梦想家
·
2023-04-15 06:23
#
机器学习知识储备
机器学习
人工智能
深度学习
选用Relu 替代tanh 与
sigmoid
的原因
为什么要引入
激活函数
?
John_Phil
·
2023-04-14 22:27
Tensorflow实现经典神经网络
__init__()self.c1=Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),activation='
sigmoid
')self.p1=MaxPool2D(pool_size
9ack!?
·
2023-04-14 05:23
深度学习
tensorflow
神经网络
python
使用Python构建参数化FNN(一)——构建可自定义结构的FNN
构建可自定义结构的全连接神经网络一、神经元与神经层的输出计算二、实现一个2*3*1的FNN三、实现一个自定义结构的FNN一、神经元与神经层的输出计算从单个神经元的角度看,我们输入一个x,它经过自身的权重、偏置和激励函数(以
Sigmoid
魔法攻城狮MRL
·
2023-04-14 05:36
机器学习之深度学习
python
神经网络
深度学习
lstm学习
details/49968129代码(python3.7+tensorflow2.0):#--coding:utf-8--importcopyimportnumpyasnpfromtimeimporttime#
sigmoid
春来草木萌
·
2023-04-14 02:02
机器学习随记【day15-day18】
神经元与大脑神经元图为一个带有
sigmoid
或logistic
激活函数
的人工神经元模型x0:偏置单元(biasunit)/偏置神经元(biasneuron),总等于1神经网络神经网络其实是一组神经元连接在一起的集合假设函数输入层
多读书好嘛
·
2023-04-13 23:34
机器学习
神经网络
Lesson 13.3 梯度不平稳性与Glorot条件
首先是关于
激活函数
使用过程的优化。在上一节的结尾,我们发现,尽管
激活函数
的使用能够有效提升神经网络模型效果,但
激活函数
的简单叠加却会让模型出现很多问题。
Grateful_Dead424
·
2023-04-13 22:20
深度学习——PyTorch
逻辑回归
pytorch
机器学习
CNN/RNN python代码和详细解释(学习笔记)
CNN/RNN学习笔记祎小祎1.人工神经网络神经网络的每个神经元如下基本wx+b的形式,其中x1x2表示输入向量w为权重,几个输入则意味着有几个权重,即每个输入都被赋予一个权重b为偏置biasg(z)为
激活函数
祎小祎
·
2023-04-13 17:37
神经网络
激活函数
的作用
激活函数
是为了解决对隐藏变量使用按元素运算的非线性函数进行变换,然后再作为下一个全连接层的输入。单层感知机只能表示线性空间,不能线性划分。
激活函数
是连接感知机和神经网络的桥梁。
weixin_44229976
·
2023-04-13 15:52
深度学习
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习趣谈:什么是迁移学习?(附带Tensorflow代码实现)
迁移学习可以由下面的这张图来表示:这张图最左边表示了迁移学习也就是把已经训练好的模型和权重直接纳入到新的数据集当中进行训练,但是我们只改变之前模型的分类器(全连接层和softmax/
sigmoid
),这样就可以节省训练的时间的到一个新训练的模型了
Geeksongs
·
2023-04-13 14:27
Deep
Learning
小波神经网络的基本原理,小波神经网络数据分析
即用非线性小波基取代了通常的非线性
Sigmoid
函数,其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性
小六oO
·
2023-04-13 11:17
神经网络
神经网络
数据分析
深度学习
cnn
文字表格信息抽取模型介绍——实体抽取方法:NER模型(上)
与线性模型(如对数线性HMM和线性链CRF)相比,基于DL的模型能够通过非线性
激活函数
从数据中学习复杂的特征。第二,深度学习节省了设计NER特性的大量精力。
合合技术团队
·
2023-04-12 22:48
【通用文本信息抽取技术白皮书】
人工智能
ocr
2.2常用算法--逻辑回归(分类/解决二分类问题)
☆☆☆☆☆逻辑回归(LR)(分类/解决二分类问题)一.
sigmoid
函数(逻辑回归函数)image.png1.t就是线性回归h(w)=w1x1+w2x2+..
风图莫
·
2023-04-12 20:49
激活函数
深度学习之
激活函数
之前我们介绍了
Sigmoid
函数能够将输入的数据转换到0和1之间,其实
Sigmoid
函数本质上是一种常用的
激活函数
,是神经元最重要的组成部分。那什么是
激活函数
呢?
抄书侠
·
2023-04-12 11:11
[chapter 25][PyTorch][
激活函数
与GPU加速]
前言:这里面主要介绍一下常用的
激活函数
与GPU加速目录tanH函数
sigmoid
函数relu函数leakyRelu函数tf.nn.selu扩展型指数线性单元GPU加速softplus
激活函数
numpy傅里叶变换一
明朝百晓生
·
2023-04-12 08:25
pytorch
python
人工智能
目标检测——Yolov4
SpatialPyramidPooling)CSPNet(CrossStagePartialNetwork)CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule)PAN(PathAggregationNetwork)
激活函数
zyw2002
·
2023-04-12 03:46
#
2D目标检测
目标检测
计算机视觉
人工智能
A.深度学习基础入门篇[四]:
激活函数
介绍:tanh、
sigmoid
、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等
1.
激活函数
激活函数
是人工神经网络的一个极其重要的特征;
激活函数
决定一个神经元是否应该被激活,激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关;
激活函数
对输入信息进行非线性变换,然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元
汀、人工智能
·
2023-04-12 01:12
#
深度学习基础篇
深度学习
机器学习
人工智能
激活函数
softmax
[推荐系统] - 多目标排序 MMoE、PLE
1.MMoE1.1MMoE模型框架模型输入会通过映射到,所有task共享的多个Expert,一个Expert就是RELU
激活函数
的全连接层,称为Mixture-of-Expertsn_expert=20
ZhuNian的学习乐园
·
2023-04-12 01:11
图与推荐
网络
深度学习
tensorflow
推荐算法
【Datawhale动手学深度学习笔记】多层感知机代码实践
多层感知机
激活函数
激活函数
(activationfunction)通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活,它们将输入信号转换为输出的可微运算。大多数
激活函数
都是非线性的。
JeffDingAI
·
2023-04-11 22:39
动手学深度学习
深度学习
python
人工智能
卷积神经网络入门及思考--Apple的学习笔记
一,学习内容1.专业术语必须先理解含义输入层,隐层,卷积核及其参数的含义,卷积层,池化层,全链接层,权值共享,
激活函数
等。2.Lenet5每层的参数需要会看,并且自己知道如何计算。
applecai
·
2023-04-11 13:55
tensorflow2------dnn实现
这里重点说明一下搭建模型过程中有使用到批归一化以及Dropout、selu
激活函数
等。
galaxyzwj
·
2023-04-11 12:05
#
tensorflow
tensorflow2
Dnn
tensorflow学习笔记------神经网络优化
神经元模型:用数学公式表示为:f(∑iXiWi+b),其中f为
激活函数
,b为偏置向。神经网络是以神经元为基本单位构成的。
激活函数
:引入非线性激活因子,提高模型的表达能力。
David_Hdw
·
2023-04-11 11:00
tensorflow
神经网络的优化
损失函数
正则化
学习率
训练U-net时loss出现负值
原因解释可见:tf.nn.
sigmoid
_cross_entropy_with_logits出现负数原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca0f5eb0102xjxd.htmltf.nn.
sigmoid
_cross_entropy_with_logits
moses1994
·
2023-04-11 07:30
Neural
Networks
深度学习
unet
图像分割
tensorflow
损失函数 DiceLoss 的 Pytorch 实现
二分类的DiceLoss损失函数二分类Dice系数计算假设模型输出的预测值preds经过
sigmoid
后,得到logits如下所示该logits对应的标签label如下所示,0表示不属于某一类,1表示属于某一类
Linky1990
·
2023-04-11 07:29
深度学习
基于粒子群算法优化BP神经网络的高炉si预测,PSO-BP
目录摘要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粒子群算法的原理及步骤基于粒子群算法改进优化BP神经网络的用电量预测代码效果图结果分析展望参考摘要一般用启发式算法改进
神经网络机器学习智能算法画图绘图
·
2023-04-11 05:27
BP神经网络
100种启发式智能算法及应用
算法
神经网络
机器学习
matlab
MATALB编程实现粒子群优化BP神经网络用电量预测
目录摘要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粒子群算法的原理及步骤基于粒子群算法改进优化BP神经网络的用电量预测代码效果图结果分析展望参考摘要一般用启发式算法改进
神经网络机器学习智能算法画图绘图
·
2023-04-11 05:26
BP神经网络
100种启发式智能算法及应用
神经网络
机器学习
算法
回归
matlab
激活函数
非零为中心的影响
最近在学邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》,学到
激活函数
这里后,邱老师写道:ReLU函数的输出是非零中心化的,给后一层的神经网络引入偏置偏移,会影响梯度下降的效率。
伯纳乌的小草
·
2023-04-10 23:52
深度学习
神经网络
2023.4.1
激活函数
-Python实现
什么是
激活函数
?
激活函数
是控制神经网络输出的数学函数。
激活函数
有助于确定是否要激活神经元。
楠姐有点忙
·
2023-04-10 21:53
研究生自学笔记
python
机器学习
开发语言
LeNet-5 神经网络模型分析及其 TensorFlow 实现
但是需要说明的有几点:(1)LeNet-5主要采用tanh和
sigmoid
作为非线性
激活函数
,但是目前relu对卷积神经网络更有效(2)LeNet-5采用
csdn-WJW
·
2023-04-10 20:35
经典神经网络结构及其代码实现
LeNet模型详解以及代码实现
LeNet模型详解以及代码实现一、卷积神经网络的构成输入层卷积层
激活函数
池化层(Pooling)全连接层二、LeNet-5详解及代码实现1.LeNet模型详解2.代码实现三、参考资料一、卷积神经网络的构成输入层整个网络的输入
One2332x
·
2023-04-10 20:59
keras
计算机视觉
深度学习
机器学习 OpenCV智能识别
别急我们先了解下机器学习的基本概念:机器学习:机器学习的主要流程就是神经网络架构,由神经元组成,神经元通过神经元公式f(sum(x*w)+b)输入特征乘以输入权重求和加上偏差再过一下
激活函数
最后就会出现一个结果
@苏词吗?
·
2023-04-10 14:02
机器学习
人工智能
深度学习
一文彻底搞懂逻辑回归模型
将线性回归模型得到的结果通过一个非线性的
sigmoid
sigmoid
sigmoid
函数,得到[0,1][0,1][0,1]之间取值范围的值,同时设置阈值为0.50.50.5,通过与阈值的比较达到二分类的效果
独影月下酌酒
·
2023-04-10 14:09
机器学习
逻辑回归
机器学习
python
人工智能基础概念1:模型、拟合、最大似然估计、似然函数、线性回归、
sigmoid
函数、逻辑回归
一、模型、拟合(fitting)和过拟合(overfitting)人工智能中的模型(ArtificialIntelligenceModel)指的是一些算法和数学模型,用于处理和分析大量的数据和信息,并通过训练和学习来不断优化自己的表现和预测准确性。常见的模型包括神经网络、朴素贝叶斯、决策树等。拟合是指将数据或样本用某种模型或函数进行匹配或拟合,使得该模型或函数可以最大程度地预测或描述数据或样本中的
LaoYuanPython
·
2023-04-10 03:33
老猿Python
逻辑回归
人工智能
线性回归
拟合
激活函数
Keras学习(4)——第一个回归
回归问题与分类问题的区别主要是y值不是离散的类别,而是连续的变量;从模型角度看,两者并无本质区别,分类问题无非是把回归的结果用
激活函数
离散化成了类别。
Uitas
·
2023-04-09 22:20
Transformer 笔记目录
相关知识:深度学习基础(神经网络,回归,分类,优化,
激活函数
等),具体介绍序列到序列模型,RNN,Seq2Seq,LSTM等。
onlyfansnft.art
·
2023-04-09 15:19
深度学习
机器学习
人工智能
推荐系统(九):阿里电商推荐算法论文导读(中)
LearningPiece-wiseLinearModelsfromLargeScaleDataforAdClickPrediction4.1算法介绍当前业界常用的CTR预估方法、简介及其不足如下:方法简介不足逻辑回归使用了
Sigmoid
fromeast
·
2023-04-09 11:42
机器学习-猫狗识别(入门案例)
处理流程:数据处理,把数据处理为64X64大小的格式,参数初始化分被初试化各层权重W和偏置b,(一般情况下W进行随机赋值,b赋值为1),前向传播,确定
激活函数
(浅层选择tanh函数,深层选择ReLu),
NewDay_
·
2023-04-09 08:45
机器学习
机器学习
深度学习
计算机视觉
零基础入门深度学习(2)
线性单元简单回忆一下感知器的结构,输入,偏置项,权重,计算输出的函数,以及
激活函数
。感知器其中
激活函数
stepfunction只有01两种状态,所以模型解决的是分类问题。
青椒rose炒饭
·
2023-04-09 05:05
人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——优化算法
那么之前的文章已经介绍了四种加速训练(并得到更好结果)的方法:使用合适的初始化方法,合适的
激活函数
,使用批标准化,以及预训练模型的重用。
苏小菁在编程
·
2023-04-09 00:22
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