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sigmoid激活函数
如何获取由MATLAB神经网络工具箱训练得到的神经网络的隐含层输出
目录前言神经元输出计算公式在MATLAB中获取network对象的相关属性
激活函数
权值矩阵偏置输入计算隐层输出注意前言好久没发博客了,最近一直在忙于毕设…说到毕设,最近在用神经网络做一些东西,用的是MATLAB
liujunhaozuishuai
·
2022-12-29 00:37
MATLAB相关
matlab
神经网络
图像分类-神经网络结构,(leetcode704 278)
常见的图像分类的CNN网络1.AlexNet1.1AlexNet介绍AlexNet是用于图像分类的CNN模型,具体的结构如下(可以看这个帖子了解每一层的内容)4个优点:1.ReLU
激活函数
的引入采用修正线性单元
HammerHe
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2022-12-28 17:46
神经网络
分类
cnn
[cs231n] 深度学习训练的技巧——one time setup
训练前需要提前考虑好的part:Activationfunctions;datapreprocessing;weightinitialization;regularization.Activationfunction1.
Sigmoid
Deserve_p
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2022-12-28 17:42
深度学习
cs231n
深度学习
cs231n
神经网络与机器学习 - 第0章 导言
文章目录0.1什么是神经网络神经网络的优点0.2人类大脑0.3神经元模型
激活函数
的类型神经元的统计模型0.4被看作有向图的神经网络0.5反馈0.6网络结构单层前馈网络多层前馈网络递归网络0.7知识表示知识表示的规则怎样在神经网络设计中加入先验信息如何在网络设计中建立不变性一些最终评论
博_采_众_长
·
2022-12-28 16:32
机器学习
神经网络
人工智能
利用matlab展示多种分类器的分类边界
目录0.源代码1.ELM(线性判别分析)1.1隐层结点设置为51.2隐层结点设置为501.3隐层结点设置为5002.SVM(支持向量机)2.1线性核函数2.2多项式核函数2.3径向基核函数2.4
Sigmoid
25岁的学习随笔
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2022-12-28 14:51
matlab
机器学习
分类边界可视化
python深度学习入门笔记全面总结!!(持续更新)
前言之前有过断断续续地学习深度学习的经历对深度学习有一定的了解包括
激活函数
,损失函数,卷积,池化这种基本概念对CNN,RNN,ResNet都有一定的了解去年参加的项目里还和队友一起做了个基于CNN的智能搜索引擎
JOKECHEN66
·
2022-12-28 14:09
一些脑洞大开
Python
机器学习
神经网络
人工智能
python
深度学习
loss.backward()报错RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
仔细检查代码发现,几级输出有两级忘记用
sigmoid
激活直接算BCELoss所以导致报错。
thinson
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2022-12-28 13:59
计算机幻觉
深度学习
pytorch
人工智能
YOLOV4&YOLOV5学习笔记
1.2.3.spp一堆池化的组合4.5.特征融合的方法6.自对抗训练就是自监督训练9.第一个改进,将主干网络中的
激活函数
改了11.新加了spp块,增加感受视野,14.yolov3没有告诉候选框应该往哪个方向上去回归
QT-Smile
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2022-12-28 13:40
Python
深度学习之美
人工智能
学习
深度学习
机器学习Day3-GNN基础
激活函数
Sigmodsigmod的函数是一个在生物学中常见的S型函数,也称为S型生长曲线。在信息科学中,由于其单增以及反函数单增等性质,常被用作神经网络的
激活函数
,将变量映射到0,1之间。
不会做题正电荷
·
2022-12-28 12:47
机器学习乱序
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习——入门基础(神经网络)
p=7&share_source=copy_webM-P神经元M-P神经元是模拟生物行为的数学模型,接收n个输入,并且给各输入增加权重,计算加权和,然后和自身的阈值theta进行减法比较,最后经过
激活函数
处理
友培
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2022-12-28 12:14
大数据——机器学习
机器学习
神经网络
深度学习
【吴恩达机器学习笔记】第五章 神经网络学习
假设hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)是logistic函数,则这个神经元也可以被称为一个带有logistic
激活函数
的人工神经元。在神经网络术语中,
激活函数
是指非
毕君郁
·
2022-12-28 12:13
神经网络
吴恩达
机器学习
AI
人工智能
吴恩达机器学习入门笔记7-神经网络
7神经网络解决特征数量过多,线性回归与逻辑回归算法参数过多的情况7.1M-P神经元模型神经元接收其他n个神经元传递的输入信号,加权和作为总输入值,与神经元阈值比较,再通过
激活函数
处理产生神经元输出,
激活函数
为
杰斯洛兰德
·
2022-12-28 12:41
吴恩达机器学习入门
机器学习
吴恩达
神经网络
深度学习入门基于python的理论与实现-神经网络
目录1前言2神经网络是什么2.12.2
激活函数
2.2.1连接感知机和神经元的桥梁2.2.2常用的
激活函数
2.3线性函数和非线性函数2.4三层神经网络的实现2.5代码实现小结2.6输出层的设计3手写数字识别
Nefelibat
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2022-12-28 12:41
笔记
深度学习
python
神经网络
深度学习
深度学习入门(四)——神经网络是如何学习的?
所谓的神经网络学习过程是根据模型分类效果调整神经网络中上千个
激活函数
的所有权值和偏置值。直至模型分类精度符合要求,模型学习过程结束。前文曾经介绍,神经元是装有激活值的容器。
爱骑单车的阿鹏
·
2022-12-28 12:40
神经网络
python
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络和反向传播算法的详细解释,深度学习基础
本文通过以下8个部分来详细解释神经网络的一些基本概念:模型表示(ModelRepresentation)模型的数学表示(ModelRepresentationMathematics)
激活函数
(ActivationFunctions
CA727
·
2022-12-28 12:38
深度学习
深度学习
反向传播
ccc-sklearn-5-逻辑回归
逻辑回归的联系函数
Sigmoid
用于将线性回归方程z变换为g(z),并且g(z)的值分布与(0,1)之间,方程式如下:g(z)=11+e−zg(z
扔出去的回旋镖
·
2022-12-28 09:31
sklearn
sklearn
逻辑回归
【动手学深度学习】使用块的网络(VGG)
经典卷积神经网络VGG介绍
激活函数
ReLu函数实现VGG-11tf.keras.layers.Conv2D()f.keras.layers.MaxPool2D()定义块卷积层部分全连接层tf.keras.layers.Flatten
往阳光走
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2022-12-28 08:50
深度学习
网络
神经网络
PyTorch实现:经典网络 块网络VGG
从AlexNet来看,卷积神经网络的基本组成部分包括:卷积层、
激活函数
层、汇聚层。因此,VGG提出了卷积块的概念,构建了一种基于卷积块设计的网络设计方法。
峡谷的小鱼
·
2022-12-28 08:49
经典深度模型
PyTorch使用
pytorch
深度学习
机器学习
神经网络
python
多维牛顿法matlab,Logistic回归与牛顿法(附Matlab实现)
其函数形式为若令,则可以等价为这个函数也叫
sigmoid
函数。其函数图像如下得到了Logistic回归模型后,接着就要找到合适的θ去拟合它了。首
Dennis Feng
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2022-12-28 08:36
多维牛顿法matlab
Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential 常用的神经网络层 图像层 卷积层(有些有反卷积层) 池化 全连接层 BatchNorm层 dropout层
激活函数
Module基本知识介绍关于可学习参数命名规范阅读module相关文档时的注意点二、常用的神经网络层1、图像层2、卷积层(有些有反卷积层)3、池化4、全连接层5、BatchNorm层6、dropout层7、
激活函数
三
CV-杨帆
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2022-12-28 07:02
神经网络
pytorch
python使用梯度下降方法实现线性回归算法_python实现线性回归梯度下降算法
梯度下降模型线性回归公式推导查看梯度下降公式推导查看伪代码:读取数据(查看数据分布)拆分正负数据集实现逻辑回归算法建立分类器设定阈值,根据阈值完成数据结果
sigmoid
:映射到概率的函数model:返回预测结果值
weixin_39608680
·
2022-12-28 07:18
43. 网络中的网络(NiN)代码实现
这两个1×1卷积层充当带有ReLU
激活函数
的逐像素全连接层。第一层的卷积窗口形状通常由用户设置。随后的卷积窗口形状固定为1×1。
chnyi6_ya
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2022-12-28 06:39
深度学习
网络
深度学习
python
深度学习 第3章前馈神经网络 实验五 pytorch实现
整个网络中的信息单向传播,可以用一个有向无环路图表示,这种网络结构简单,易于实现目录:4.1神经元4.1.1净活性值4.1.2
激活函数
4.1.2.1
Sigmoid
型函数4.1.2.2ReLU型函数4.2
岳轩子
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2022-12-28 04:10
python
深度学习
动手学习深度学习(总结梳理)——13. 深度卷积神经网络(AlexNet)
目录1.模型设计2.
激活函数
3.模型3.读取数据集4.训练AlexNetAlexNet的背景故事和深度学习的发展AlexNet和LeNet的设计理念非常相似,但也存在显著差异。
TheFanXY
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2022-12-28 02:49
深度学习
学习
cnn
通俗理解卷积神经网络----深度学习小白入门随笔
原文地址:https://blog.csdn.net/kanghe2000/article/details/70940491(原文有小瑕疵,池化过程是没有参数加权,加偏置的以及
激活函数
的概念的,本文有作修改
weixin_41065383
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2022-12-28 02:18
机器学习
卷积神经网络
理论
深度学习 RNN 循环神经网络(一)BasicRNNCell
The_lastest/article/details/83544280这篇讲一下深度学习循环神经网络构建网络的主要参数:output=h1=f(x1∗W+h0∗U+B)标准的RNN单元有三个可训练的参数W,U,B,
激活函数
zy_gyj
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2022-12-28 01:35
深度学习
如何决定神经网络的层数和一层的神经元个数?
相当于在用很多直线逼近于一个弯曲的线隐藏层的下一层起连接作用可以用公式理解隐藏层的输出都合并到了下一层的公式中,相当于连接了起来类似下图的公式当然上述的第一个图只是快速判断层数和神经元的方法,说法还是有些小误并不是严格的,增加隐藏层而不用
激活函数
的话是无法解决非线性问题
深海的幽灵
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2022-12-28 01:11
机器学习笔记
神经网络
深度学习
【笔记】机器学习 - 李宏毅 - 9 - Keras Demo
Step1model=Sequential()model.add(Dense(input_dim=28*28,output_dim=500))#Dense是全连接model.add(Activation('
sigmoid
Yanqiang_CS
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2022-12-28 01:35
网络
深度学习
tensorflow
机器学习
神经网络
深度学习基础总结
一、神经网络图解、前向传播、反向传播(推导)推荐阅读:https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/52555567二、
激活函数
参考自:https:/
雪糕cool
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2022-12-27 23:44
Deep
learning
NLP
NLP
Deep
Learning
神经网络基础知识总结与理解
tf.where2、np.random.RandomState.rand()3、np.vstack()4、np.mgrid[]+np.c_[]+array.ravel()二、常用概念1、复杂度2、学习率3、
激活函数
lunat:c
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2022-12-27 18:58
学习笔记
神经网络
numpy
python
pytorch基础(三)- 随机梯度下降
目录梯度介绍
激活函数
及其梯度
Sigmoid
/LogisticTanhReLULoss函数及其梯度均方差MSEautograd.grad()求梯度loss.backward()求梯度Softmax链式法则单层感知机的求导多输出感知机的求导链式法则
sherryhwang
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2022-12-27 18:55
pytorch
python
pytorch
模式识别系列(三)logistic回归
logistic回归损失函数2.1信息熵,KL散度简介2.2交叉熵损失函数2.3损失函数对比3.logistic回归算法1.logistic回归问题 logistic回归可以说是神经网络模型重要的基元,
sigmoid
人工小智障
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2022-12-27 18:09
信息熵
机器学习
人工智能
线性回归(Linear Regression)、逻辑回归(Logistic Regression)的原理、联系与区别
LinearRegression)原理及手工实现_解析解法、梯度下降法求解最优解2、逻辑回归(LogisticRegression)原理二、联系逻辑回归的本质其实就是线性回归,但在最终预测的时候加了一层
sigmoid
PuJiang-
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2022-12-27 18:36
深度学习理论基础
逻辑回归
线性回归
机器学习
ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer:...解决办法
1ofinputshapetohavevalue784butreceivedinputwithshape(128,28,28)源代码:x=next(iter(test_db))x_new_logits=model(x)x_new=tf.
sigmoid
好好好123456
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2022-12-27 15:08
tensorflow
python
python
numpy
深度学习
跟我学算法-图像识别之图像分类(上)(基础神经网络, 卷积神经网络(CNN), AlexNet,NIN, VGG)...
1.基础神经网络:输入向量x,权重向量w,偏置标量b,
激活函数
sigmoid
(增加非线性度)优化手段:梯度下降优化,BP向后传播(链式规则)梯度下降优化:1.使用得目标函数是交叉熵c=1/nΣΣ[yj*
weixin_34075551
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2022-12-27 14:55
人工智能
YOLOv2学习笔记
YOLOv2的改进:1.BatchNormalization(批量归一化)批归一化有助于解决反向传播过程中的梯度消失和梯度爆炸问题,降低对一些超参数(比如学习率、网络参数的大小范围、
激活函数
的选择)的敏感性
「已注销」
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2022-12-27 14:35
YOLO系列学习记录
计算机视觉
深度学习
cnn
常用的神经网络函数及其选择
系列文章目录参考文献[1]一文详解
激活函数
[2]Softmax函数和它的误解[3]各种
激活函数
[4][5][6][7]文章目录系列文章目录参考文献前言一、
激活函数
的选择1.1总结二、softmax函数及其作用
D_JQ
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2022-12-27 13:54
深度强化学习
神经网络
深度学习
机器学习笔记之
Sigmoid
信念网络(一)对数似然梯度
机器学习笔记之
Sigmoid
信念网络——对数似然梯度引言回顾:贝叶斯网络的因子分解
Sigmoid
信念网络对数似然梯度推导过程梯度求解过程中的问题引言从本节开始,将介绍
Sigmoid
\text{
Sigmoid
静静的喝酒
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2022-12-27 11:32
机器学习
深度学习
深度学习
Sigmoid信念网络
贝叶斯网络与因子分解
梯度求解推导过程及问题
Transformer源码解读
同时并没有使用
激活函数
,进行线性输出。通道数从3-》768。VisionTransf
要努力啊啊啊
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2022-12-27 08:24
深度学习
transformer
深度学习
人工智能
pytorch中nn.ModuleList()使用方法
model_list=nn.ModuleList([nn.Conv2d(1,5,2),nn.Linear(10,2),nn.
Sigmoid
()])
Bi 8 Bo
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2022-12-27 08:14
PyTorch
pytorch
深度学习
python
神经网络
人工智能
深度学习理论篇
目录传统神经网络nn整体nn总结前向传播像素点参数预处理(input)权重参数初始化得分函数(W*x)
激活函数
(f(x))分类问题反向传播(更新W)损失函数(output和target比较)卷积神经网络
Cherry_xinda
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2022-12-27 07:16
深度学习
人工智能
机器学习
38. 深度卷积神经网络(AlexNet)
5.更多细节
激活函数
从
sigmoid
变到了ReLu(减缓梯度消失)隐藏全连接层后加入了丢弃层,来做模型的正则化数据增强6.模型复杂度参数个数=卷积层长*宽*每个卷积层的层数*通道数7.总结AlexNet
chnyi6_ya
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2022-12-27 07:35
深度学习
cnn
人工智能
深度学习
第四周作业:卷积神经网络(Part2)
这几种网络可以看作是神经网络发展过程中不断去精进的一个过程:从开始的LeNet网络,通过更改
激活函数
,使用DropOut等方法产生了AlexNet;在引入了块的概念,通过构建VGG块,将网络实现规整化的
洋-葱
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2022-12-27 07:32
深度学习
神经网络
深度学习
pytorch
动手学深度学习之经典的卷积神经网络之AlexNet
AlexNetAlexNet本质是是一个更深更大的LeNet,本质上并没有什么区别主要的改进加入的丢弃发
激活函数
改为了ReLUAlexNet取的是MaxPooling改变了计算机视觉的观念,不在拘泥于人工抽取特征
哈哈哈捧场王
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2022-12-27 07:32
机器学习&深度学习
网易云课堂吴恩达Andrew Ng深度学习笔记(三)
一个神经元内部的操作分为两步:第一步是输入特征的线性组合,第二步是将z通过
激活函数
进行非线性变化得到a,也就是对y的拟合。
山羊君
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2022-12-27 06:52
深度学习
深度学习
神经网络
吴恩达
反向传播算法及其实现
理清反向传播算法---背景---定义全连接网络---前向运算---链式求导---反向传播算法代码一(较粗糙,代码二会改进),预测sin(x)曲线代码二:添加Batch训练,替换
激活函数
—背景去年看了《神经网络与深度学习
李奥去哪了
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2022-12-26 22:12
python
BP反向传播算法
【机器学习】详解 BackPropagation 反向传播算法!
里面有线的神经元代表的
sigmoid
函数,y_1代表的是经过模型预测出来的,y_1=w1*x1+w2*x2,而y^1代表的是实际值,最后是预测值与实际值之间的误差,l_1=1/2*(y_1-y^1
风度78
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2022-12-26 22:09
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
python
机器学习常用算法二:神经网络
理解神经网络生物中的神经网络生物信号(SignalIn)传递给神经元,达到一定阈值后,生物会做出反应,即产生SignalOut传递给下一个神经元从生物神经元到人工神经元一个神经元相当于一个多元线性回归方程
激活函数
Jed_Yang
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2022-12-26 17:47
机器学习
神经网络
机器学习
算法
多元线性回归方法的应用,人工神经网络回归分析
这个要看你选择的
激活函数
,若是你的
激活函数
为非线性函数,那就不可能得到各参数的拟合值。如果你所选用的
激活函数
是线性函数,那么就可以先把输出的表达式写出来,即权向量和输入的矩阵乘积。
普通网友
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2022-12-26 17:46
python逻辑回归实例_python实现逻辑回归的示例
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_classificationdefinitialize_params(dims):w=np.zeros((dims,1))b=0returnw,bdef
sigmoid
Muguet丶铃兰
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2022-12-26 16:34
python逻辑回归实例
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