E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
sigmoid激活函数
ANN, RNN和LSTM的通俗理解
Agenda1.人工神经网络ANN1.1神经元模型/感知机1.2
激活函数
1.3多层功能神经元/多层感知机2递归神经网络RNN2.1标准的RNN2.2长短程记忆LSTM3.画图理解ANN,RNN,LSTM1
Nina_ningning
·
2023-01-07 15:47
深度学习
rnn
lstm
深度学习
梯度消失-爆炸常用解决方案
-预训练加微调-梯度剪切、权重正则(针对梯度爆炸)-使用不同的
激活函数
-使用batchnorm-使用残差结构1、预训练加微调此方法来自Hinton在2006年发表的一篇论文,Hinton为了解决梯度的问题
alex1801
·
2023-01-07 11:38
分类网络
梯度消失与梯度爆炸产生原因及解决方法
1、什么是梯度消失和梯度爆炸在反向传播过程中需要对
激活函数
进行求导,如果导数大于1,那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。
frostjsy
·
2023-01-07 11:07
自然语言处理
机器学习
深度学习防止梯度消失与梯度爆炸的几种方法
深度学习防止梯度消失与梯度爆炸的几种方法一:梯度剪切、正则二:Relu、Leakrelu、Elu等
激活函数
三:batchnorm四:残差结构五:LSTM六:预训练加微调一:梯度剪切、正则梯度剪切这个方案主要是针对梯度爆炸提出的
Zob_z
·
2023-01-07 11:07
普通trick
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
梯度弥散与梯度爆炸及其解决方法
梯度弥散(梯度消失):通常神经网络所用的
激活函数
是
sigmoid
函数,sigmod函数容易引起梯度弥散。
摸金青年v
·
2023-01-07 11:07
机器学习
深度学习
梯度弥散
梯度爆炸
可变多隐层神经网络的python实现
此神经网络有两个特点:1、灵活性非常灵活,隐藏层的数目是可以设置的,隐藏层的
激活函数
也是可以设置的2、扩展性扩展性非常好。
derek881122
·
2023-01-07 11:31
人工智能
python
深度学习流程(二)之网络结构
文章目录一、
激活函数
1.1为什么使用
激活函数
1.2常用的
激活函数
1.2.1
sigmoid
1.2.2tanh1.2.3relu1.3神经元坏死现象1.4
激活函数
的0均值问题1.4.1收敛速度1.4.2参数更新
PhenomenonMe
·
2023-01-07 11:31
笔记
深度学习
2022吴恩达机器学习第2课week2
2022吴恩达机器学习课程学习笔记(第二课第二周)1-1TensorFlow实现1-2模型训练细节2-1
sigmoid
激活函数
的替代方案2-2如何选择
激活函数
如何为输出层选择
激活函数
如何为隐藏层选择
激活函数
天微亮。
·
2023-01-07 09:57
吴恩达机器学习
人工智能
回归
逻辑回归
算法
【机器学习笔记13】softmax多分类模型【上篇】完整流程与详细公式推导
文章目录推荐阅读前言softmax多分类器简介如何利用softmax对样本进行分类问题引入明确变量与集合进一步处理对label向量化对样本特征进行加权组合softmax
激活函数
通过softmax
激活函数
得到各分类预测概率总结
Twilight Sparkle.
·
2023-01-07 09:22
机器学习
分类算法
机器学习
分类
逻辑回归
如何用softmax和
sigmoid
来做多类分类和多标签分类
1、多类分类和多标签分类的区别多标签分类:一个样本可以属于多个类别(或标签),不同类之间是有关联的,比如一个文本被被划分成“人物”和“体育人物”两个标签。很显然这两个标签不是互斥的,而是有关联的多类分类:一个样本属于且只属于多个分类中的一个,一个样本只能属于一个类,不同类之间是互斥的,比如一个文本只能被划分成“人物”,或者被划分成“文化”,而不能同时被划分成“人物”和“文化”,“文化”和“人物”这
纸上得来终觉浅~
·
2023-01-07 09:51
深度学习
Softmax分类器
首先介绍一下
sigmoid
函数:
sigmoid
函数可以将输入的一个实数映射到0——1区间上。从图中我们可以看到自变量X的取值范围为正无穷到负无穷的一切实数,Y的取值范围是从0到1的。
筱筱思
·
2023-01-07 09:20
【深度学习笔记(二)】之Softmax分类器
二.
Sigmoid
函数由于概率是在【0,1】之间,这时就需要引入
sigmoid
函数
Sigmoid
函数输入从负无穷到正无穷,输出在【0,1】之间。可以
开发小鸽
·
2023-01-07 09:17
#
深度学习
深度学习
人工智能
【机器学习笔记14】softmax多分类模型【下篇】从零开始自己实现softmax多分类器(含具体代码与示例数据集)
分类器相关公式与步骤相关公式梯度下降步骤数据集获取从零开始实现softmax多分类器导入数据初始框架step1:将label向量化step2:根据训练集初始化模型参数step3:对特征进行加权组合step4:softmax
激活函数
Twilight Sparkle.
·
2023-01-07 09:15
机器学习
分类算法
机器学习
分类
算法
读书笔记-深度学习入门之pytorch-第三章(含全连接方法实现手写数字识别)(详解)
目录1、张量2、分类问题3、
激活函数
(1)
sigmoid
函数(2)Tanh函数(3)ReLU函数(4)SoftMax函数(5)Maxout函数4、模型表示能力5、反向传播算法6、优化算法(1)torch.optim.SGD
ZDA2022
·
2023-01-07 09:35
机器学习
深度学习
机器学习
神经网络
python
《吴恩达深度学习》编程作业-第二周
4.2.1.读取数据(包括训练集和测试集)4.2.2.取出数据(包括训练集和测试集,还有标签的值)4.2.3.数据维度处理(设置成为合适的维度)4.2.4.标准化数据4.3.构建神经网络4.3.1.定义
激活函数
Jerry---
·
2023-01-07 08:01
《吴恩达深度学习》编程作业
深度学习
人工智能
python
DNN(Deep-Learning Neural Network)
)名词解释首先介绍一下神经网络的基本架构,以一个神经元为例输入是一个向量,权重(weights)也是一个矩阵把两个矩阵进行相乘,最后加上偏差(bias),即w1*x1+w2*x2+b神经元里面会有一个
激活函数
sherlock31415931
·
2023-01-07 07:09
ML
神经网络
深度学习
人工智能
tensorflow
numpy
Single hidden layer NN(单隐层神经网络)---deeplearning.ai---笔记及Python源码(14)
本例子中,神经元的均使用了
sigmoid
函数作为
激活函数
。从输入层到输出层依次进行编号,那么图示的输入层编号为0,隐层为1,输出层为2。
HGaviN
·
2023-01-07 07:59
机器学习
机器学习及应用
机器学习
神经网络
卷积神经网络之-Alexnet学习
目标识别目标识别:目标是什么目标检测:目标是什么位置在哪里目标分割:像素的对前景与背景分类目标跟踪:动态目标的轨迹Alexnet前向传播换一种表达方式三个卷积层三个池化层三个全连接层
激活函数
用ReLu,
码啥码
·
2023-01-07 07:59
深度学习之pytorch
cnn
学习
深度学习
现代卷积神经网络 - 深度卷积神经网络(AlexNet)
文章目录深度卷积神经网络(AlexNet)1-学习表征缺少的成分:数据缺少的成分:硬件2-AlexNet模型设计
激活函数
容量控制和预处理3-读取数据集4-训练AlexNet5-小结深度卷积神经网络(AlexNet
未来影子
·
2023-01-07 07:29
深度学习
cnn
机器学习
人工智能
caffe中新增自己的
激活函数
层_C++实现
二、具体做法自定义一个计算层,实现y=x^power+bur的功能,事实上这个新层为
激活函数
层三、实现的方法思路(1)任何一个层都可以被继承,然后进行重写函数(2)尽量确保要实现的功能是否必须要自己写,
ForeverYang2015
·
2023-01-07 04:55
caffe
caffe新增自己的激活函数层
SRGAN模型——pytorch实现
生成网络由三部分构成:①卷积+PReLU
激活函数
;②(卷积+BN+PReLU+卷积+BN,连接残差边)x16+卷积+BN,连接残差边;③(卷积+像素重组+PReLU)x2+卷积;①②用于提取图像特征,③
Peach_____
·
2023-01-06 22:49
深度学习
人工智能
神经网络
激活函数
ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU
“
激活函数
”能分成两类——“饱和
激活函数
”和“非饱和
激活函数
”。
sigmoid
和tanh是“饱和
激活函数
”,而ReLU及其变体则是“非饱和
激活函数
”。
无止境x
·
2023-01-06 20:31
深度学习
Relu
Leaky
ReLU
激活函数
Sigmoid
型函数、ReLU函数
1
Sigmoid
型函数
Sigmoid
型函数是指一类S型曲线函数,为两端饱和函数。常用的
Sigmoid
型函数有Logistic函数和Tanh函数。
长路漫漫2021
·
2023-01-06 20:31
Deep
Learning
Machine
Learning
Sigmod型函数
Logistic函数
Tanh函数
ReLu函数
激活函数
神经网络的
激活函数
sigmoid
RELU
日常coding中,我们会很自然的使用一些
激活函数
,比如:
sigmoid
、ReLU等等。不过好像忘了问自己一(n)件事:为什么需要
激活函数
?
激活函数
都有哪些?都长什么样?有哪些优缺点?
HappyAngel19921027
·
2023-01-06 20:29
机器学习
激活函数
深度学习基础之
激活函数
文章目录
激活函数
阶跃函数
sigmoid
函数
sigmoid
函数和阶跃函数的比较为什么
激活函数
要用非线性函数?
Icy Hunter
·
2023-01-06 20:27
深度学习
深度学习
python
numpy
简析深度学习常见
激活函数
(
Sigmoid
、Tanh、ReLU、Leaky ReLU)
激活函数
的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有
激活函数
,那么该网络仅能够表达线性映射,此时即便有再多的隐藏层,其整个网络跟单层神经网络也是等价的。
佰无一用是书生
·
2023-01-06 20:26
Deep
Learning
深度学习
激活函数
详解(ReLU/Leaky ReLU/ELU/SELU/Swish/Maxout/
Sigmoid
/tanh)
神经网络中使用
激活函数
来加入非线性因素,提高模型的表达能力。
初识-CV
·
2023-01-06 20:25
深度学习
ReLU
ELU
Swish
Maxout
Sigmoid
RELU
激活函数
及其他
激活函数
blog.csdn.net/cyh_24如需转载,请附上本文链接:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400日常coding中,我们会很自然的使用一些
激活函数
class_brick
·
2023-01-06 20:23
机器学习
人工智能
机器学习
激活函数
RELU
激活函数
、
Sigmoid
激活函数
、tanh
激活函数
、ReLU
激活函数
、Leaky ReLU
激活函数
、Parametric ReLU
激活函数
详细介绍及其原理详解
相关文章梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解
激活函数
、
Sigmoid
激活函数
IronmanJay
·
2023-01-06 20:19
深度学习
算法
人工智能
深度学习
激活函数
梯度下降
pytorch各种报错个人笔记
oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation可能有多种原因1、以‘_’结尾的函数2、+=、/=这样的操作3、
激活函数
如
_less is more
·
2023-01-06 17:06
Deep
Learning
pytorch
深度学习
python
<OpenCV> SVM参数配置
0γ>0γ>0
SIGMOID
:tanh(γxiTxj+coef0)tanh(γx_i^Tx_j+coef0)tanh(γxiTxj+coef0)CHI2:K(xi,xj)=e−γχ2(xi,xj)K(x_i
thisiszdy
·
2023-01-06 17:33
机器学习
OpenCV
支持向量机
opencv
算法
深度学习中常见的非线性函数(
激活函数
)
在深度学习的神经网络中,神经元进行X(输入)*W(权重)+b(偏执)的计算之后会增加一个非线性函数,最终得到该神经元的输出。这是因为X*W+b是一个线性的操作,如果神经元只有线性操作,那么这个神经网络无论有多少深,有多少个神经元它最终拟合的依然是一个线性函数,这样的拟合没有任何意义,所以会在计算完成以后增加一个非线性函数,这样只要我的神经网络只要够深,神经元够多,就能拟合任何函数。并且在卷积神经网
feifeiziPro
·
2023-01-06 16:39
深度学习
深度学习
人工智能
python
Tensorflow keras
激活函数
激活函数
的作用
激活函数
是神经网络的重要组成部分。通过
激活函数
,可以让神经网络很好的解决非线性问题。在最初的阶段,使用的
激活函数
是
sigmoid
函数。
风华明远
·
2023-01-06 15:00
TensorFlow
python
神经网络
Keras高级API:实现自定义函数和层
Keras提供众多常见的已编写好的函数和层对象,例如常见的K.reshape函数、K.
sigmoid
函数、卷积层、池化层等,可以直接通代码调用。
xdhe1216
·
2023-01-06 15:28
Keras
keras
深度学习
人工智能
Keras各
激活函数
区别
简介:
激活函数
是人工神经网络的一个极其重要的特征。它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。
Coffee Miao
·
2023-01-06 15:27
神经网络
深度学习
tensorflow
机器学习
人工智能
从感知机到Transformer,一文概述深度学习简史
为了实现这一点,它使用了单位阶跃
激活函数
OpenCV中文网公众号
·
2023-01-06 13:50
神经网络
网络
算法
大数据
编程语言
【统计学习方法】logistic regression 逻辑斯蒂回归
统计学习方法第六章I参考资料LR回归的核心在于引入了新的平滑函数
sigmoid
函数,这种函数相比于感知机的符号函数sgn函数好处在于可以求导,可以求导意味着可以进行梯度下降。
zcz5566719
·
2023-01-06 13:11
统计学习算法
算法
机器学习
深度学习
人工智能
python
Logistic Regression (逻辑斯蒂回归)理解
一、首先介绍
sigmoid
函数σ(z)=11+e−z\sigma(\mathrm{z})=\frac{1}{1+\mathrm{e}^{-\mathrm{z}}}σ(z)=1+e−z1图像如下:这个函数的意义在于
雪shan飞hu
·
2023-01-06 13:37
#
机器学习
机器学习之LinearRegression与Logistic Regression逻辑斯蒂回归(三)
explained_variance_score)4中值绝对误差(Medianabsoluteerror)5R2决定系数(拟合优度)模型越好:r2→1模型越差:r2→0二逻辑斯蒂回归1概述在逻辑斯蒂回归中,我们将会采用
sigmoid
weixin_30951743
·
2023-01-06 13:07
人工智能
数据结构与算法
python
对逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)的理解
logistic分布比正太分布有更长的尾部且波峰更尖锐LR推导,基础5连问基础公式f(x)=wx+by=
sigmoid
(f(x))可以看作是一次线性拟合+一次
sigmoid
的非线
铁甲大宝
·
2023-01-06 13:04
ML算法
机器学习
数据挖掘
Logistic Regression 逻辑斯蒂回归
LogisticRegression逻辑斯蒂回归5.1回归任务5.1.1MNISTDataset5.1.2CIFAR-10Dataset5.2RegressionvsClassification回归vs分类5.3
Sigmoid
functions5.3.1LogisticFunction
LeoATLiang
·
2023-01-06 13:00
【PyTorch深度学习】实践
回归
深度学习
神经网络
pytorch
人工智能
PointRCNN之code学习笔记
backbone_xyz,backbone_featuresrpn_cls,rpn_reg,backbone_xyz->proposal_layer->rois,roi_scoresrpn_score_norm=
sigmoid
daideyun
·
2023-01-06 12:59
检测
code学习
常用
激活函数
的比较、
激活函数
非0中心导致的问题
常用
激活函数
的比较-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/114173868(神经网络:
激活函数
非0中心导致的问题)
thequitesunshine007
·
2023-01-06 12:25
深度学习基础
人工智能
Pytorch
激活函数
当dim=0,b里面的第一个值=e的1次方/(e的1次方+e的4次方)当dim=1,b里面的第一个值=e的1次方/(e的1次方+e的2次方+e的3次方)2log_softmax对softmax
激活函数
得到的所有的值分别使用再求一次
English ONly
·
2023-01-06 12:22
pytorch
深度学习
神经网络
【Pytorch】Softmax
激活函数
文章目录Softmax
激活函数
Softmax函数的偏导过程代码模拟偏导过程Softmax
激活函数
功能:不同的输入经过softmax
激活函数
后,所有的输出都在(0,1)之间,其中较大的输入与其他的输入经过
代码被吃掉了
·
2023-01-06 12:52
Python
深度学习
神经网络
Softmax
激活函数
机器学习算法汇总梳理
(本文的图片取自周志华老师的西瓜书)一、有监督篇:1逻辑回归(LogisticRegression):将线性回归的结果通过
sigmoid
函数映射到了(0,1)区间,可以当做是正
于得水Fake_water
·
2023-01-06 11:20
笔记
机器学习
人工智能
算法
pytorch--常用
激活函数
使用方法(21个)
1、torch.nn.ReLU()数学表达式ReLU的函数图示如下:优点:(1)收敛速度比
sigmoid
和tanh快;(梯度不会饱和,解决了梯度消失问题)(2)计算复杂度低,不需要进行指数运算缺点:(1
一只小小的土拨鼠
·
2023-01-06 11:18
pytorch
深度学习
人工智能
Pytorch 自定义
激活函数
前向与反向传播
sigmoid
文章目录
Sigmoid
公式求导过程优点:缺点:自定义
Sigmoid
与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF
jasneik
·
2023-01-06 11:44
深度学习
#
dataset
activation
日积月累
pytorch
激活函数
matplotlib
pytorch学习(四)——
激活函数
文章目录1.
Sigmoid
2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU介绍了模型层后,接下来我们就看看模型层中各种各样的
激活函数
吧。
Suppose-dilemma
·
2023-01-06 11:14
Pytorch
1024程序员节
PyTorch——
激活函数
参考链接https://mp.weixin.qq.com/s/irha7DB2l0GfdAJdsPXlMAhttps://pytorch.org/docs/stable/nn.html#non-linear-activations-weighted-sum-nonlinearityhttps://pytorch.org/docs/stable/nn.html#non-linear-activati
cqu_shuai
·
2023-01-06 11:43
PyTorch
深度学习
神经网络
pytorch
激活函数
activation
上一页
45
46
47
48
49
50
51
52
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他