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sigmoid激活函数
【python】CNN算法
每个神经元接受线性组合的输入后,最开始只是简单的线性加权,后来给每个神经元加上了非线性的
激活函数
,从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值,称之为权重(weight)。
Lzzzzzzzzzy
·
2023-01-16 14:00
python
cnn
算法
从0开始,基于Python探究深度学习神经网络
深度学习1.张量2.层(Layer)的抽象3.线性层4.神经网络作为一个层的序列5.损失和优化6.示例:XOR重新实现7.其他
激活函数
8.示例:重新实现FizzBuzz9.softmax和交叉熵(cross-entropy
AI科技大本营
·
2023-01-16 13:21
神经网络
python
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习—深度神经网络
深度学习计算方法损失函数Softmax分类器前向传播和反向传播神经网络整体架构神经元个数对结果的影响正则化与
激活函数
神经网络过拟合解决方法机器学习流程:数据获取、特征工程(难度)、建立模型、评估与应用特征工程的作用数据特征决定了模型的上限
阿楷不当程序员
·
2023-01-16 10:18
ML
深度学习
人工智能
python
算法
深度学习剖根问题:梯度消失/爆炸
一般会使用
sigmoid
函数,得到,这个函
BigCowPeking
·
2023-01-16 10:33
深度学习剖根问底
经典网络结构
梯度爆炸
【神经网络】正向传播和反向传播(结合具体例子)
X到H层权值矩阵为W5∗3(1)W^{(1)}_{5*3}W5∗3(1),偏置矩阵为β5∗1(1)\beta^{(1)}_{5*1}β5∗1(1),使用relu
激活函数
;H到O层权值矩阵为W2∗5(2)
加油加油再加油x
·
2023-01-16 10:32
NLP
深度学习
一个神经网络的正向传播过程
我们用一个网络为例,试图把一前向传播的每个细节说清楚,图中为了强调传递函数的矩阵表达,特意忽略了
激活函数
这一步骤,可以将其看成一个多层的线性网络。
papaofdoudou
·
2023-01-16 10:01
算法
人工智能
数学
神经网络
深度学习
干货|神经网络及理解反向传播
而对于输出层,也和神经网络中其他层不同,输出层的神经元一般是不会有
激活函数
的(或者也可以认为它们有一个线性相等的
激活函数
)。这是因为最后的输出层大多用
小白学视觉
·
2023-01-16 10:00
神经网络
算法
python
人工智能
深度学习
神经网络的正向传播的理解
前言:我们先给假设两个条件:该神经网络全部参数以及拟合到最优读者以及理解之前的
激活函数
,矩阵等知识对于普通函数:我们先给出一个函数:将=0.8,b=2,得到下列图像若有需求,给定x,求出f(y)的值,我们就可以用代码封装上述函数来实现该需求如果需求是给定
Mizzh_
·
2023-01-16 10:56
神经网络
人工智能
深度学习
python
深度学习——多层感知机
文章目录在网络中加入隐藏层
激活函数
多层感知机的简洁实现模型选择、欠拟合和过拟合
暗紫色的乔松(-_^)
·
2023-01-16 09:24
深度学习
深度学习
算法
python
08.LSGAN(Least Squares Generative Adversarial Networks))
LSGAN摘要这样改变的好处交叉熵的原因linearLSGAN损失函数模型构架一些tips:摘要RegularGANS:鉴别器作为分类器使用
sigmoid
crossentropy损失函数问题:梯度消失LSGAN
小葵向前冲
·
2023-01-16 09:11
GAN
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
GAN
ECA-Net: Efficient Channel Attention
EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks前言SENet首先通过globalaveragepooling对每个通道的空间信息进行编码,然后接两个FC层学习通道间的依赖关系,最后接
sigmoid
00000cj
·
2023-01-16 08:14
Attention
计算机视觉
深度学习
cnn
深度学习笔记---在计算图思想下实现简单神经网络的各个计算层
二层神经网络利用计算图的思想可以按照如下简单表示上图中的黑色框均表示计算层,Affine表示加权和层,ReLU表示ReLU
激活函数
层,SoftmaxWithLoss表示Softmax
激活函数
和Loss损失函数的组合层
武松111
·
2023-01-16 08:22
python与深度学习
gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(八)
第5章误差反向传播法5.4简单层的实现5.4.1乘法层的实现5.4.2加法层的实现5.5
激活函数
层的实现5.5.1ReLU层5.5.2
Sigmoid
层5.6Affine/Softmax层的实现5.6.1Affine
weixin_43114885
·
2023-01-16 08:50
笔记
深度学习入门
新手
python编程
经典书籍
数据分析-深度学习 Pytorch Day4
一:概述当你想训练好一个神经网络时,你需要做好三件事情:一个合适的网络结构,一个合适的训练算法,一个合适的训练技巧:合适的网络结构:包括网络结构和
激活函数
,你可以选择更深的卷积网络,然后引入残差连接。
小浩码出未来!
·
2023-01-16 08:40
深度学习
深度学习
超详细解析——吴恩达机器学习第三周作业Logistic Regression(逻辑回归)(Python实现)
文章目录一、LogisticRegression1.1Visualizingthedata1.2Implementation1.2.1
Sigmoid
Function1.2.2Costfunctionandgradient1.2.3Learningparametersusingfminunc1.2.4Evaluatinglogisticregression
Lucien Anderson
·
2023-01-16 08:40
机器学习
python
逻辑回归
机器学习常见术语汇总
在多类别分类中,准确率定义如下:在二分类中,准确率定义为:
激活函数
(Activationfunction)一种函数(例如ReLU或
Sigmoid
),将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中
youzhouliu
·
2023-01-16 06:43
AI
人工智能
机器学习
机器学习
常用术语
汇总
神经网络基础2:
激活函数
不是所有信息都是有用的,一些只是噪音;
激活函数
可以帮助神经网络做这种隔离,激活有用的信息,并抑制无关的数据点。
yeqiustu
·
2023-01-16 06:36
神经网络基础
深度学习
神经网络
激活函数
【PyTorch深度学习实践】08_Softmax分类器(多分类)
要注意的是,softmax本质上和
sigmoid
一样也是一个
激活函数
。
sigmoid
用于二分类,softmax用于多分类。1.1softmax的函数表示示例1.2损失函数关于
青山的青衫
·
2023-01-16 06:06
#
Pytorch
深度学习
pytorch
分类
Andrew Ng 神经网络与深度学习 week3
文章目录神经网络的表示:双层神经网络的表示计算神经网络的输出多个训练样本的向量化实现将其向量化向量化实现的解释总结:推理演绎Activationfunctiontanh函数(对
sigmoid
函数做一定平移得到的新的函数
不爱写程序的程序猿
·
2023-01-16 06:35
AI
神经网络
python
机器学习
深度学习
人工智能
人工智能--深度学习两层全连接神经网络搭建
系列文章目录人工智能—深度学习从感知机到神经网络人工智能—深度学习神经网络神经元的实现文章目录系列文章目录前言一、多层神经网络的结构二、两层全连接神经网络1.搭建模型2.神经元传递理论3.
激活函数
的确定三
Foxerity
·
2023-01-16 06:04
人工智能
pytorch
深度学习
神经网络
机器学习
自然语言处理
人工智能---深度学习神经网络神经元的实现
系列文章目录人工智能—深度学习从感知机到神经网络文章目录系列文章目录前言一、神经元的组成二、
激活函数
的实现1.什么是
激活函数
2.常见的
激活函数
3.
激活函数
实现三、神经元实现1.初始化参数2.权重设置3.
Foxerity
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2023-01-16 06:34
人工智能
python
人工智能
深度学习
神经网络
算法
神经网络与深度学习笔记——梯度消失问题
主要介绍了神经网络的基础例如感知器
激活函数
等概念,最主要介绍了梯度下降算法。第二章反向传播算法如何工作——反向传播算法原理。主要介绍了反向传播算法的工作原理。
刘爱然
·
2023-01-16 06:04
神经网络与机器学习笔记
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
【1-神经网络计算】北京大学TensorFlow2.0
Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲:神经网络计算:神经网络的计算过程,搭建第一个神经网络模型神经网络优化:神经网络的优化方法,掌握学习率、
激活函数
如何原谅奋力过但无声
·
2023-01-16 06:32
#
TensorFlow
tensorflow
神经网络
python
人工智能系列实验(四)——多种神经网络参数初始化方法对比(Xavier初始化和He初始化)
实验原理:为什么要初始化权重权重初始化的目的是防止在深度神经网络的正向传播过程中层
激活函数
的输出损失梯度出现爆炸或消失。
PPPerry_1
·
2023-01-16 06:32
人工智能
神经网络
人工智能
深度学习
python
机器学习
深度学习——梯度消失问题
梯度消失的问题要从深度学习的反向传播说起,以神经网络为例,神经网络在反向传播时,每一层权重和偏置的更新都是由后面所有层的导数乘积决定的,其中就包括神经元的线性函数的导数、
激活函数
的导数。
千羽QY
·
2023-01-16 06:01
深度学习
神经网络
全连接神经网络与3层神经网络搭建 2022-1-11
人工智能基础总目录深度神经网络一、概念说明1.1各种
激活函数
优缺点1.2拓扑排序1.3初始化原则与说明1.4优化器介绍1Gradientwithmomentum2RMS-prop(Rootmeansquareprop
偶入编程深似海
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2023-01-16 06:31
人工智能基础
神经网络
dnn
深度学习
深度学习笔记——梯度消失和梯度爆炸及解决方法
原因:如果使用
sigmoid
作为
激活函数
,反向传播时输出对某一层参数的梯度是后面层的参数和后面层的
激活函数
的导数相乘(而
sigmoid
函数的梯度是
sigmoid
(1-
sigmoid
)),又因为
sigmoid
phily123
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2023-01-16 06:30
深度学习学习笔记
深度学习
pytorch
人工智能
神经网络—非线性激活中ReLU函数和
Sigmoid
函数的使用
文章目录二、非线性
激活函数
ReLU和
Sigmoid
的使用1.ReLU函数1.1ReLU函数的官方文档1.2实例练习2.
Sigmoid
函数2.1
Sigmoid
函数的官方文档2.2实例练习一、
激活函数
是什么
激活函数
是指在多层神经网络中
晓亮.
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2023-01-16 06:30
神经网络
python
人工智能
深度学习
cnn
深度学习代码实践(六)- 使用神经网络来逼近任意函数
问题提出在前面“深度学习代码实践(四)-从0搭建一个神经网络:感知机与
激活函数
”的博文分享中,提到,神经网络的本质是:通过参数与
激活函数
来拟合特征与目标之间的真实函数关系。
davidullua
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2023-01-16 06:29
深度学习
Python
软件开发
深度学习
神经网络
人工智能
神经网络介绍-
激活函数
、参数初始化、模型的搭建
目录1、深度学习了解1.1深度学习简介1.2神经网络2、神经网络的工作流程2.1
激活函数
2.1.1
Sigmoid
/Logistics函数2.1.2tanh(双曲正切曲线)2.1.3RELU2.1.4LeakyRelu2.1.5SoftMax2.1.6
海星?海欣!
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2023-01-16 06:58
深度学习
人工智能
神经网络
pytorch模型量化尝试
qnnpack是基于tensor的模式,这种相当于一种全局量化模式;另外fbgemm是基于通道的模式,相比qnnpack,fbgemm是以及基于通道的局部量化模式;需要说明的是这两种模式主要是针对权重而言的,
激活函数
的量化都是一样的
pikaqiu_n95
·
2023-01-15 23:43
CV
pytorch
深度学习
神经网络
机器学习数学基础(二):概率论与统计量、大数定律、似然估计
机器学习数学基础(二)概率论概率论基础初步认识概率公式常见概率分布两点分布二项分布Bernoullidistribution泊松分布均匀分布指数分布正态分布Beta分布总结参数、期望、方差
sigmoid
'仰望星空,脚踏实地'-菱
·
2023-01-15 18:40
机器学习基础
机器学习
概率论
python
人工智能
python机器学习实战_python机器学习实战(四)
前言这篇notebook是关于机器学习中logistic回归,内容包括基于logistic回归和
sigmoid
分类,基于最优化方法的最佳系数确定,从疝气病症预测病马的死亡率。
weixin_39637545
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2023-01-15 17:28
python机器学习实战
啃书-《机器学习实战》:Logistic回归
目录1.简介2.
sigmoid
函数3.基于最优化方法的最佳回归系数确定3.1梯度上升法3.2训练算法:使用梯度上升找到最佳参数3.3分析数据:画出决策边界3.4训练算法:随机梯度上升4.示例:从疝气病症预测病马的死亡率
一根头发学一年
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2023-01-15 17:27
啃书-机器学习实战
机器学习
python
算法
机器学习:Logistic回归
目录一、基于Logistic回归和
Sigmoid
函数的分类1.1Logistic回归的一般过程1.2
Sigmoid
函数二、基于优化方法的最佳回归系数确定2.1梯度上升算法2.2梯度下降算法2.3使用梯度上升找到最佳参数
Laker 23
·
2023-01-15 17:27
机器学习
算法
python
机器学习
机器学习(三)Logistic回归
Logistic回归1.Logistic回归概述1.1Logistic回归的一般过程:2.基于Logistic回归和
Sigmoid
函数的分类2.1
Sigmoid
函数3.基于最优化方法的最佳回归系数确定3.1
温蒂公主的侍卫
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2023-01-15 17:26
机器学习
算法
机器学习
python
《机器学习实战》——第5章Logistics回归
5.1基于Logistic回归和
Sigmoid
函数的分类Logistic回归优点:计算代价不高,易于理解和实现。缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高。适用数据类型:数值型和标称型数据。
海鸥丸拉面
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2023-01-15 17:26
机器学习
回归
人工智能
python
吴恩达深度学习课程笔记
1.逻辑回归、梯度下降法、向量化2.广播、关于numpy向量的说明3.神经网络、
激活函数
、随机初始化4.超参数、划分数据集、偏差与方差、正则化5.
劳埃德·福杰
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2023-01-15 16:17
Deep
Learning
深度学习
深度学习——Batch Normalization
前言通过前面的实验,可以看到不同的
激活函数
通过设置不同的权重初始值,学习的效果不一样,好的学习效果的标准是各层的激活值的分布有适当的广度。
压垮草的骆驼
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2023-01-15 14:58
深度学习
深度学习
batch
人工智能
神经网络中常用的几个
激活函数
大家好,今天给大家介绍一下神经网络中的几个
激活函数
。
weixin_38754337
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2023-01-15 14:44
神经网络
深度学习
循环神经网络
fp
支持向量机
逻辑回归(神经网络Sigmod
激活函数
,计量logit模型)
逻辑回归(LogisticRegression)逻辑回归(LogisticRegression)是通过回归来解决分类问题,为监督学习方法,比较线性回归与逻辑回归,线性回归当变量有较好的线性关系时,比如收入与消费等,通过拟合样本点,来预测模型的未来区域,而逻辑回归主要解决当因变量为分类变量,比如类别为患病与不患病,手机偏好喜欢iPhone、三星或者小米等,如图显示仅有两个类别的时,这个时候传统线性回
fade猫
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2023-01-15 14:14
逻辑回归
神经网络
在神经网络中常用的
激活函数
一、sigmiod
激活函数
激活函数
公式:画图代码:https://github.com/HuangxinYu359/project/blob/master/nn/numpy%E6%A8%A1%E6%8B
蓝翔厨师长
·
2023-01-15 14:43
神经网络
深度学习
深度学习
神经网络
神经网络——
激活函数
激活函数
激活函数
fANf_{AN}fAN接收节点输入信号和偏差,以x=net−θx=net-\thetax=net−θ表示,决定输出。
有梦想的雨
·
2023-01-15 14:43
计算智能
机器学习
神经网络
机器学习
深度学习
神经网络中常见的
激活函数
在神经⽹络中,
激活函数
是必须选择的众多参数之⼀,从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。经常用到的
激活函数
有哪些呢?如何进行选择呢?关于
激活函数
激活函数
(ActivationFunc
半吊子全栈工匠
·
2023-01-15 14:12
神经网络中为什么要用到
激活函数
?为什么要用到不同的
激活函数
?
在神经网络中进行推理和前向支撑:数学上利用矩阵、向量的乘法等运算来计算每一层的输入输出;程序上可以调用函数。Tensorflow实现:importtensorflowastffromtensorflow.kerasimport.Sequentialfromtensorflow.keras.layersimportDensemodel=Sequential([Dense(units=25,activ
dreamer_2001
·
2023-01-15 14:42
深度学习
tensorflow
python
机器学习的实验
目录BP神经网络预测波士顿房价1.神经网络基本概念1.1概念1.2发展CNNRNNGAN2.神经网络基本框架2.1单元/神经元2.2连接/权重/参数2.3偏置项2.4超参数2.5
激活函数
2.6层3.神经网络算法
撇野i
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2023-01-15 13:57
机器学习
【阶段四】Python深度学习03篇:深度学习基础知识:神经网络可调超参数:
激活函数
、损失函数与评估指标
本篇的思维导图:神经网络可调超参数:
激活函数
神经网络中的
激活函数
(有时也叫激励函数)。
胖哥真不错
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2023-01-15 13:54
深度学习
python
激活函数
损失函数与评估指标
人工智能
tensorflow2自制数据集实线猫狗分类
使用relu
激活函数
激活,采用分类交叉熵用于loss评判,softmax进
qq_27327279
·
2023-01-15 10:17
tensorflow
深度学习
卷积神经网络
神经网络
chainer-图像分类-MobileNetV3代码重构【附源码】
本次基于chainer实现了Hard
sigmoid
、Hardswish、Relu6、Relu等
激活函数
代码实现def_make_divisible(ch,divisor=8,min_ch=None):ifmin_chisN
爱学习的广东仔
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2023-01-15 10:02
深度学习-chainer
分类
重构
python
chainer
mobilenetV3
深度学习 10 神经网络简介
1.深度学习和机器学习的主要区别在于对数据的处理,机器学习主要通过算法直接进行推断,而深度学习主要通过神经网络对各种算法进行加权,然后汇总得出结论.2.常用的
激活函数
:tanh函数relu函数leakyrelu
处女座_三月
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2023-01-15 09:23
深度学习
深度学习
神经网络
tensorflow
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