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sigmoid激活函数
(四)pytorch中
激活函数
1、nn.ReLU()绿色曲线为原函数,红色曲线为导函数。特点:1)relu的导数在大于0时,梯度为常数,不会导致梯度弥散。在小于0时导数为0,当神经元激活值进入小于0,梯度为0,也就是说,这个神经元不会被训练,即稀疏性。计算方便2)relu单元在训练中将不可逆转的死亡,导致数据多样化的丢失。如果学习率设置的太高,可能会发现网络中40%的神经元都会死掉(在整个训练集中这些神经元都不会被激活)。在神
li三河
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2023-01-06 11:41
Pytorch
pytorch
深度学习
神经网络
Keras 成长之路(二)非线性回归
非线性回归结果Showmethecode导包,由于是非线性拟合,所以Keras默认的
激活函数
y=xy=xy=x不再合适,所以需要导入Activation模块,这里用到的是双曲正切
激活函数
,即tanh。
koko_TT
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2023-01-06 11:56
Keras成长之路
Keras非线性回归
Keras
非线性回归
深度学习-【图像分类】学习笔记3AlexNet
传统
Sigmoid
激活函数
的缺点:求导比较麻烦深度较深时出现梯度消失过拟合使用Dr
小威W
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2023-01-06 11:23
计算机视觉
深度学习
分类
学习
keras非线性回归实现
keras非线性回归实现这次非线性回归实现,相比较于线性回归,多添加了隐藏层层数,并且需要使用不同类型的
激活函数
来进行适应非线性,分别使用了tanh和relu来显示结果#非线性回归importkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
Yyl0718
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2023-01-06 11:49
keras
python
机器学习
keras
python
机器学习
论文解读BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation,
模型介绍bart基本是标准的sequencetosequence形式的transformer,只不过其中的
激活函数
换成了gelu。ten
黑夜使者
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2023-01-06 07:16
transformer
自然语言处理
深度学习
深度学习(Deep Learning)
知识关键点1.人工智能、深度学习的发展历程2.深度学习框架3.神经网络训练方法4.卷积神经网络,卷积核、池化、通道、
激活函数
5.循环神经网络,长短时记忆LSTM、门控循环单元GRU6.参数初始化方法、损失函数
人工智能技术与咨询
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2023-01-06 04:11
深度学习
神经网络
人工智能
使用PyTorch构建神经网络(详细步骤讲解+注释版) 03 模型评价与准确率提升
文章目录1使用模型预测数据2模型效果评价3模型效果提升3.1优化损失函数3.2
激活函数
3.3权重更新方法优化上一节我们已经成功训练了一个神经网络模型使用PyTorch构建神经网络(详细步骤讲解+注释版)
专注算法的马里奥学长
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2023-01-05 23:27
深度学习
#
Bp神经网络
pytorch
神经网络
python
「PyTorch自然语言处理系列」3. 神经网络的基本组件(中)
上下拉动翻看整个目录1.感知机:最简单的神经网络2.
激活函数
2.1
Sigmoid
2.2Tanh2.3ReLU2.4Softmax3.损失函数3.1均方误差损失3.2分类交叉熵损失3.
数据与智能
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2023-01-05 23:27
大数据
算法
python
计算机视觉
神经网络
逻辑回归模型(Logistic Regression)
模型函数逻辑回归模型可以看成是将线性回归模型放入一个
sigmoid
函数中。线性回归模型为。
sigmoid
函数是。所以逻辑回归模型函数是。
sigmoid
函数的范围为[0,1],所以
平行的空间
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2023-01-05 22:15
机器学习
【机器学习】1.逻辑回归模型(1)
目录一、广义线性模型(GeneralizedLinearModel)1、一个引例2、定义二、逻辑回归1、对数几率模型(logitmodel)2、逻辑回归与
Sigmoid
函数三、逻辑回归模型的输出结果四、
Wing以一
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2023-01-05 22:45
机器学习
机器学习
逻辑回归
python
逻辑回归模型
本文代码及数据集来自《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》逻辑回归模型本质就是将线性回归模型通过
Sigmoid
函数进行了一个非线性转换,得到一个介于0~1之间的概率值。
星幻夜极
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2023-01-05 22:43
python机器学习实战
逻辑回归
数据挖掘
机器学习
李沐老师pytorch笔记
笔记1.关于模型的训练,胖的模型相比深度的模型更加不好训练2.关于模型的层数理解,只有在有w参数的情况下才属于一层3.对于
激活函数
tanh,Sigmoi,ReLu函数4.鲁棒性:5.训练集和测试集之间的关系
百大小伙计
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2023-01-05 21:20
pytorch
深度学习
人工智能
【神经网络】只用numpy从0到1实现神经网络
目录1.导包(基本包numpy)2.网络基本结构3.初始化函数4.
激活函数
5.单层前向传播6.完整的前向传播7.交叉熵损失函数8.转换函数(概率->类别)9.求解准确率10.单层反向传播11.完整的反向传播
死亡只在一瞬间
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2023-01-05 20:59
Python
手写神经网络
numpy
神经网络
python
PySpark —— 逻辑回归
一、逻辑回归1.什么是逻辑回归逻辑回归又称对数几率回归,是一种广义的线性回归分析模型逻辑回归的工作原理:利用回归思想解决分类问题,通常用于二分类问题通过逻辑函数(Logistic或
Sigmoid
)将线性回归的结果
呆子不呆X
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2023-01-05 19:59
机器学习
逻辑回归
机器学习
人工智能
机器学习(四)——逻辑回归
机器学习(四)——逻辑回归文章目录机器学习(四)——逻辑回归关于分类问题逻辑回归隐含变量模型——probit回归逻辑分布与
sigmoid
函数逻辑回归多分类问题one-vs-allone-vs-one多元逻辑回归正则化小结关于分类问题在前面的博文中
石烨
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2023-01-05 19:29
机器学习
机器学习
机器学习——逻辑回归算法
二、数学推导1.
Sigmoid
函数2.损失函数3.求导过程总结前言最近准备开始学习机器学习,后续将对学习内容进行记录,该文主要针对逻辑回归中涉及得数学公式推导以及算法的代码实现进行记录!
风继续吹x
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2023-01-05 19:55
机器学习
算法
逻辑回归
python
RNN模型与NLP应用(4)LSTM模型
LSTM避免梯度消失问题,可以有更长的记忆LSTM基础知识传输带记为向量c,解决梯度消失问题,过去的信息通过传输带直接送到下一个时刻,不会发生太多的变化LSTM中有很多Gate,可以有选择的让信息通过
sigmoid
@@@龙猫
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2023-01-05 17:00
深度学习
自然语言处理
lstm
rnn
自然语言处理
【论文笔记】Towards Certifying l-infinity robustness using neural networks with l-infinity-dist neurons
www.cnblogs.com/setdong/p/16456887.html原文地址slidesGitHub代码本文发表于2021ICML,提出了一个新颖的神经网络计算方式:对于网络中的每个神经元,不采用传统的线性转换+非线性
激活函数
的方式
Set_____
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2023-01-05 16:51
对抗学习
深度学习
adboost 中弱分类器权重的公式理解
关于这个公式看图:类似于
sigmoid
当弱分类器错误比例小于0.5,权重增加,如果大于0.5,权重减少(一半一半来分),同时ln函数还能放大比例,这种非线性对于大量数据处理有好处当然你可以自定义。
小鱼吃大虾
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2023-01-05 16:49
大数据
机器学习
神经网络(paddle)之--------线性神经网络以及python实现
这里介绍一下线性网络原理:线性网络在结构上是与感知器非常的相似,只是其神经元的
激活函数
不同(网上关于感知器原理有很多,自己学习吧)。
Vertira
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2023-01-05 15:17
python
paddle
LMS
python
线性网络结构
paddle
神经网络中怎么解决梯度消失问题
可通过以下方法解决梯度消失的问题:1.选用合适的
激活函数
。比如ReLU或
Echo-z
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2023-01-05 14:31
深度学习
神经网络
深度学习
激活函数
的性质、表达式及其优劣:
Sigmoid
-> Tanh -> ReLU -> Leaky ReLU 、PReLU、RReLU 、ELUs-> Maxout
激活函数
的性质1.非线性:即导数不是常数。保证多层网络不退化成单层线性网络。这也是
激活函数
的意义所在。2.可微性:可微性保证了在优化中梯度的可计算性。传统的
激活函数
如
sigmoid
等满足处处可微。
姬香
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2023-01-05 14:25
深度学习
Tensorflow
Pytorch
keras
阅读论文
yolov5 多版本共存
yolov5s.pth'model=torch.load(self.weights)stride=int(model.stride.max())#modelstride原因有:1.网络结构不一样,比如
激活函数
不一样
AI视觉网奇
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2023-01-05 13:49
深度学习宝典
计算机视觉
opencv
前端
机器学习-逻辑回归
二、
Sigmoid
函数解释:将任意的输入映射到[0,1]区间我们在线性回归中得到一个预测
醉翁之意不在酒~
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2023-01-05 11:27
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
人工智能-逻辑回归、分类评估方法、ROC曲线
1,逻辑回归介绍逻辑回归:分类模型应用场景:广告点击率、是否垃圾邮件逻辑回归主要用于解决二分类问题输入:逻辑回归的输入:线性回归的结果
激活函数
:
sigmoid
函数回归的结果输入到
sigmoid
函数中输出结果
海星?海欣!
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2023-01-05 11:55
人工智能
逻辑回归
人工智能
Keras/TensorFlow 交叉熵损失函数中的 from_logits 参数
3.logit与
sigmoid
互为反函数。1.from_logits的两种使用方法。
杭州的平湖秋月
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2023-01-05 10:14
深度学习
深度学习
tensorflow
keras
深度学习(matlab)学习笔记——1.单层神经网络
单层神经网络通过一个输入层计算后得到输出层,对每个输入通过加权求和(w),以及加阈值(b),再通过
激活函数
f(x)得到对应的输出。
NamePY
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2023-01-05 09:58
深度学习(matlab)
matlab
深度学习
神经网络
SVM的核函数
problem下列不是SVM核函数的是:A多项式核函数Blogistic核函数C径向基核函数D
Sigmoid
核函数正确答案是:Banalysis支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法
加油上学人
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2023-01-05 08:15
机器学习
支持向量机
算法
机器学习
深度学习常用非线性函数及其导数
01
Sigmoid
Sigmoid
将输入映射到[0,1],梯度下降明显,至少减少75%f(x)=
sigmoid
(x)=11−e−xf′(x)=f(x)(1−f(x)))02tahntahn将输入数据映射到
longji
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2023-01-05 08:11
机器学习
机器学习
神经网络反向求导不可导情况处理
1.
激活函数
不可导深度学习算法通常需要进行反向求导,来更新模型的参数,这就要求
激活函数
满足处处可导的性质,例如传统的
sigmoid
函数等。
RichardsZ_
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2023-01-05 08:39
机器学习
PyTorch深度学习入门笔记(十二)神经网络-非线性激活
文章目录一、非线性激活常用函数介绍1.1ReLU1.2
Sigmoid
一、非线性激活常用函数介绍非线性激活的目的是为了给我们的神经网络引入一些非线性的特质。
雪天鱼
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2023-01-05 03:11
深度学习
pytorch
深度学习
神经网络
机器学习:代价函数cost function
1.从方差代价函数说起代价函数经常用方差代价函数(即采用均方误差MSE),比如对于一个神经元(单输入单输出,
sigmoid
函数),定义其代价函数为:C=(y−a)22其中y是我们期望的输出,a为神经元的实际输出
茁壮小草
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2023-01-05 02:06
机器学习
机器学习
代价函数
神经网络中
sigmoid
与代价函数
1.从方差代价函数说起代价函数经常用方差代价函数(即采用均方误差MSE),比如对于一个神经元(单输入单输出,
sigmoid
函数),定义其代价函数为:其中y是我们期望的输出,a为神经元的实际输出【a=σ(
测试__昵称
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2023-01-05 02:06
Learning machine learning algorithm(一)
机器学习——逻辑回归Problem1:如何理解coef_和intercept_两个模型参数Solution1:对于线性回归和逻辑回归,其目标函数为:f(x)=w0+w1x1+wxx2+…如果有
激活函数
sigmoid
松阁~
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2023-01-05 02:05
机器学习
机器学习
代价函数
代价函数1.方差代价函数代价函数经常用方差代价函数(即采用均方误差MSE),比如对于一个神经元(单输入单输出,
sigmoid
函数),定义其代价函数为:其中y是我们期望的输出,a为神经元的实际输出【a=σ
JepsonWong
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2023-01-05 02:29
机器学习
机器学习
代价函数
深度学习
【MobileNetV3】MobileNetV3网络结构详解
文章目录1MobileNetV3创新点2block变成了什么样2.1总体介绍2.2SE模块理解2.3ReLu6和hardswish
激活函数
理解3网络总体结构4代码解读5感谢链接在看本文前,强烈建议先看一下之前写的
寻找永不遗憾
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2023-01-05 01:15
神经网络结构解读
深度学习
pytorch
python
神经网络
NEFU数据科学导论(八)线性回归
连续型变量1.2过程分析一元线性回归多元线性回归二、一元线性回归2.1具体思路2.2参数估计三、多元线性回归3.1概念3.2参数估计3.3标准化偏回归系数应用预测问题四、人工神经网络4.1神经元模型4.2
激活函数
NEFU-Go D 乌索普
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2023-01-04 15:09
线性回归
算法
回归
神经网络算法有哪些模型,神经网络模型算法公式
random.random()+adefmake_matrix(m,n,fill=0.0):#创建一个指定大小的矩阵mat=[]foriinrange(m):mat.append([fill]*n)returnmat#定义
sigmoid
阳阳2013哈哈
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2023-01-04 12:37
物联网
算法
神经网络
机器学习
第一章(第一节):初识神经网络
二、
激活函数
1.何为
激活函数
二、人工神经网络的参数1.权重2.偏置三、人工神经网络的体系结构1.层2.神经网络的分类1.单层神经网络2.多层神经网络3.前馈神经网络4.反馈神经网络前言本章将对神经网络做初步介绍
睿智草履虫
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2023-01-04 11:56
神经网络
人工智能
深度学习
汇总 | Pytorch遇到的坑汇总
1训练时出现NaN使用混合精度训练时出现了NaN网络输入:无问题;网络输出:Nan问题分析:出现了极大的梯度,导致网络权重NaN这通常由
Sigmoid
等函数导致解决方法找到导致无穷的loss或者layer
R.X. NLOS
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2023-01-04 10:37
#
Debug
#
Deep
Learning
pytorch
python
深度学习
深度学习中的global averaging pooling 的认识和理解
ConnectedLayer和GAP的联系ConnectedLayer是CNN分类网络的重要组成部分,而且基本上全连接层之后会加上
激活函数
(activationfunction)进行分类,而且全连接层的作用是将最后一层卷积得到
夏子期lal
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2023-01-04 09:23
深度学习
神经网络
人工智能
第3章 Python 数字图像处理(DIP) - 灰度变换与空间滤波1 - 灰度变换和空间滤波基础、
Sigmoid
激活函数
这里写目录标题本节的目标背景灰度变换和空间滤波基础本节的目标了解空间域图像处理的意义,以及它与变换域图像处理的区别熟悉灰度变换所有的主要技术了解直方图的意义以及如何操作直方图来增强图像了解空间滤波的原理importsysimportnumpyasnpimportcv2importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportPILfromPILimport
jasneik
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2023-01-04 08:09
#
第3章
-
灰度变换与空间滤波
python
计算机视觉
人工智能
opencv
机器学习
ResNet网络模型的详细过程解析
然后经标准化BN和
激活函数
Relu。然后经过3x3的最大池化层进行步长为2的池化。得到大小为56x56,通道数64保持不变的输出结果,记为stage0_1。然后对
LS_learner
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2023-01-04 07:57
CNN
卷积神经网络
深度学习
神经网络
经典网络模型-ResNet
由于神经网络在反向传播过程中要不断地传播梯度,而当网络层数加深时,梯度在传播过程中会逐渐消失(假如采用
Sigmoid
函数,对于幅度为1的信号,每向后传递一层,梯度就衰减为原来的0.25,层数越多,衰减越厉害
L888666Q
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2023-01-04 07:53
深度学习
深度学习
神经网络
pytorch
神经网络(四)前馈神经网络
一、神经元生物神经元的细胞状态仅有两种:兴奋和抑制1.人工神经元:接收的信号:权重(连接的程度):偏置阈值:人工神经元的状态人工神经元可以被视为一个线性模型2.
激活函数
的性质①连续且可导(允许少数点不可导
ViperL1
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2023-01-03 22:50
机器学习
学习笔记
神经网络
python
java
构建一个六层的前馈神经网络
(n)_(x),则有以下公式:delta_l(n)_(x)=delta_l(n+1)*w(n+1)*f'(netl(n)_(x))其中f'(netl(n)_(x))为神经元delta_l(n)_(x)
激活函数
的导数
lindorx
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2023-01-03 22:17
python
BP神经网络代码实现
1.用
sigmoid
(x)函数激活:其导数f'(x)=f(x)(1-f(x))importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdef
sigmoid
weixin_58565789
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2023-01-03 22:16
人工智能
神经网络
python
机器学习
Show and Tell: A Neural Image Caption Generator 笔记
基础模型RNN为t时刻隐藏层状态,为t时刻输入,则LSTM包括三个门,
sigmoid
输出,范围0~1,输入全为t时刻输入x和t-1时刻隐藏层的状态;一个控制遗忘,一个决定加入信息量,当前记
沧海素晴
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2023-01-03 18:57
其他
AlexNet论文笔记
深度卷积卷积神经网络卷积层,卷积过程:池化层,下采样过程:减少featuremap大小,减少计算量1998年,LeCun提出的LeNet-5,可以实现数字的分类ReLU
激活函数
ReLU函数的优点:模型并行使
麻花地
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2023-01-03 15:32
深度学习
使用模型
经典论文阅读
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Pytorch 深度学习实践 第9讲--刘二大人
B站刘二大人,传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题说明:1、softmax的输入不需要再做非线性变换,也就是说softmax之前不再需要
激活函数
(relu)。
NCUTer
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2023-01-03 14:21
Pytorch
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深度学习
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