sigmoid

统计学补充概念-13-逻辑回归

逻辑回归的基本思想是，通过一个线性组合的方式将输入特征与权重相乘，然后通过一个称为“逻辑函数”或“Sigmoid函数”的激活函数将结果映射到一个0到1之间的概率值。这个概率值可以被
丰。。·2023-08-29 03:02

飞桨中的李宏毅课程中的第一个项目——PM2.5的预测

所谓的激活函数，就是李宏毅老师讲到的sigmoid函数和hardsigmoid函数，ReLU函数那些现在一点点慢慢探索，会成为日后想都做不到的经历，当你啥也不会的时候，才是慢慢享受探索的过程。
诚威_lol_中大努力中·2023-08-29 02:53

前向传播与反向传播涉及到的知识点

）复杂度空间复杂度时间复杂度二、学习率三、指数衰减学习率——解决lr的选择1.总结经验2.公式引入四、激活函数1.简单模型：最初的理解2.激活函数MP模型3.优秀的激活函数的特点4.常见的激活函数a）Sigmoid
孤狼灬笑·2023-08-28 12:48

5. 线性层及其他层

5.1神经网络结构5.2线性拉平importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportReLUfromtorch.nnimportSigmoidfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterdataset
Gosling123456·2023-08-28 07:47

基础神经网络“组件”----激励函数

深度学习常见激励函数总结参考文献：https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/71524713sigmoid优点：简单,良好的非线性映射,但是也有致命的问题
采香行处蹙连钱·2023-08-27 01:11

激活函数总结（十九）：激活函数补充(ISRU、ISRLU)

2.1InverseSquareRootUnit（ISRU）激活函数2.2InverseSquareRootLinearUnit(ISRLU)激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid
sjx_alo·2023-08-26 13:11

回归算法学习笔记——线性回归、随机梯度（SGD、BGD）、逻辑回归（牛顿法）、Softmax回归算法、L1/L2正则化、Ridge、Lasso、ElasticNet

目录线性回归梯度下降算法构建损失函数梯度下降法LogisticRegression算法sigmoid函数构造目标函数构造损失函数-极大似然估计梯度下降多分类问题优化算法：牛顿法切线法另一种理解方式改进：
XuZhiyu_·2023-08-26 11:45

机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法 总览

关键词交叉熵，KL散度（相对熵），NLLloss（负对数似然损失），BCELoss，Contrastiveloss，tripletloss，n-pairloss，focallosssigmoid，tanh
noobiee·2023-08-26 11:41

深度学习：Sigmoid函数与Sigmoid层区别

深度学习：Sigmoid函数与Sigmoid层1.Sigmoid神经网络层vs.Sigmoid激活函数在深度学习和神经网络中，“Sigmoid”是一个常见的术语，通常用来表示两个相关但不同的概念：Sigmoid
一支绝命钩·2023-08-26 09:22

深度学习基础

1.1标量和向量1.2向量运算1.3矩阵1.4张量1.5导数2.numpy常用操作3.梯度下降算法4.反向传播4.1完整的反向传播过程4.2代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数6.1激活函数-Sigmoid6.2
@kc++·2023-08-23 20:10

激活函数总结（十七）：激活函数补充(PELU、Phish)

激活函数补充1引言2激活函数2.1ParametricExponentialLinearUnit（PELU）激活函数2.2Phish激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid
sjx_alo·2023-08-23 17:24

激活函数总结（十五）：振荡系列激活函数补充(SQU、NCU、DSU、SSU)

2.2Non-MonotonicCubicUnit(NCU)激活函数2.3DecayingSineUnit(DSU)激活函数2.4ShiftedSincUnit(SSU)激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid
sjx_alo·2023-08-23 17:23

激活函数总结（十四）：激活函数补充(Gaussian 、GCU、ASU)

2.1Gaussian激活函数2.2GrowingCosineUnit(GCU)激活函数2.3AmplifyingSineUnit(ASU)激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid
sjx_alo·2023-08-23 17:53

激活函数总结（十六）：激活函数补充(SReLU、BReLU)

2.1S-shapedRectifiedLinearActivationUnit（SReLU）激活函数2.2BipolarRectifiedLinearUnit(BReLU)激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid
sjx_alo·2023-08-23 17:51

深度学习3：激活函数

二、激活函数的种类1.Sigmoid函数它能够把输入的连续实值变换为0和1之间的输出，特别的，如果是非常大的
学术菜鸟小晨·2023-08-23 07:19

Lnton羚通云算力平台【PyTorch】教程：torch.nn.SiLU

torch.nn.SiLU原型CLASStorch.nn.SiLU(inplace=False)torch.nn.SiLU是PyTorch深度学习框架中的一个激活函数，它代表Sigmoid-WeightedLinearUnit
LNTON羚通科技·2023-08-22 13:31

神经网络基础-神经网络补充概念-26-前向和反向传播

激活函数：将加权求和的结果输入激活函数（如Sigmoid、ReLU等），得到神经元的输出。传
丰。。·2023-08-21 09:40

【Pytorch】多标签分类，分类指标计算，按阈值，或者概率最大的前top个标签【sigmoid + BCELoss】

from：https://github.com/Sun-DongYang/Pytorch/blob/master/multiLabel/multiLabel.py多标签计算准确率的方式：按阈值，或者概率最大的前top个标签#计算准确率——方式1#设定一个阈值，当预测的概率值大于这个阈值，则认为这幅图像中含有这类标签defcalculate_acuracy_mode_one(model_pred,l
联系丝信·2023-08-21 08:39

深度学习之python实现RNN

#用python实现RNN#用RNN学习二进制加法：1.学习当前位的加法；2.学习关于前一位的进位importcopy,numpyasnpnp.random.seed(0)defsigmoid(inX)
你要好好学习呀·2023-08-20 19:54

pytorch tensor 初始化_Pytorch - nn.init 参数初始化方法

Pytorch的参数初始化-给定非线性函数的推荐增益值(gainvalue)：nonlinearity非线性函数gain增益Linear/Identity1Conv{1,2,3}D1Sigmoid1Tanh
李無鋒·2023-08-20 13:55

激活函数总结（十三）：Tanh系列激活函数补充(LeCun Tanh、TanhExp)

激活函数总结（十三）：Tanh系列激活函数补充1引言2激活函数2.1LeCunTanh激活函数2.2TanhExp激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh
sjx_alo·2023-08-20 00:06

常用激活函数及其优缺点的总结与比较

文章目录1、sigmoid2、Tanh3、ReLU4、LeakyReLU5、Softmax1、sigmoid优点：将很大范围内的输入特征值压缩到0~1之间，适用于将预测概率作为输出的模型；缺点：1）当输入非常大或非常小的时候
masterleoo·2023-08-19 14:29

梯度爆炸和梯度消失的原因以及解决方法

文章目录1、原因：2、解决方法1、原因：梯度消失和梯度爆炸的根本原因是因为在反向传播过程中，使用链式法则计算时，累积相乘效应导致梯度过大或者过小主要原因有：1）激活函数：例如sigmoid或者tanh激活函数
masterleoo·2023-08-19 14:58

卷积神经网络全解！CNN结构、训练与优化全维度介绍！

卷积操作卷积核与特征映射卷积核大小多通道卷积步长与填充步长填充空洞卷积（DilatedConvolution）分组卷积（GroupedConvolution）2.2激活函数ReLU激活函数优势与劣势LeakyReLUSigmoid
TechLead KrisChang·2023-08-19 09:39

激活函数总结（十一）：激活函数补充(Absolute、Bipolar、Bipolar Sigmoid)

激活函数总结（十一）：激活函数补充1引言2激活函数2.1Absolute激活函数2.2Bipolar激活函数2.3BipolarSigmoid激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数
sjx_alo·2023-08-18 16:45

激活函数总结（十）：激活函数补充(Identity、LogSigmoid、Bent Identity)

激活函数总结（十）：激活函数补充1引言2激活函数2.1Identity激活函数2.2LogSigmoid激活函数2.3BentIdentity激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数
sjx_alo·2023-08-18 16:45

激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充(Softmin、Softmax2d、Logsoftmax)

Softmax系列激活函数补充1引言2激活函数2.1Softmin激活函数2.2Softmax2d激活函数2.3Logsoftmax激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid
sjx_alo·2023-08-18 16:15

激活函数总结（十二）：三角系列激活函数补充(Sinusoid、Cosine、Arcsinh、Arccosh、Arctanh)

激活函数总结（十二）：三角系列激活函数补充1引言2激活函数2.1Sinusoid激活函数2.2Cosine激活函数2.3Arc系列激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid
sjx_alo·2023-08-18 16:14

基于机器学习softmax回归训练多分类的深度神经网络结构模型

分类问题机器学习在监督学习领域主要解决两个问题，其中一个问题是分类问题，分类问题分为二分类问题还有多分类问题，而二分类问题相对来说很好解决，我们只需要构建输出层有一个神经元的神经网络，然后结合sigmoid
幻风_huanfeng·2023-08-18 12:15

BCE loss和 CE理解

其中x是预测值，取值范围(0,1),target是标签，取值为0或1.在Retinanet的分类部分最后一层的激活函数用的是sigmoid，损失函数是BCEloss.BCEloss可以对单个类别进行求损失
huluhuluwa123·2023-08-17 20:37

神经网络---用python实现异或运算详细解释

代码运行效果图2.整个程序的完整代码3.理解程序辅助代码4.过程的详细说明，理解原理辅助图片说明（手写）5.全文总结6.往期文章推荐1.代码运行效果图2.整个程序的完整代码importnumpyasnpdefsigmoid
yue200403·2023-08-17 07:19

CoordAtt注意力网络结构

源码：importtorchimporttorch.nnasnnimportmathimporttorch.nn.functionalasFclassh_sigmoid(nn.Module):def__
一名CV界的小学生·2023-08-17 05:19

神经网络基础-神经网络补充概念-11-向量化逻辑回归

代码实现-以逻辑回归为例importnumpyasnpdefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=sigmoi
丰。。·2023-08-17 02:06

神经网络基础-神经网络补充概念-10-向量化

代码实现importnumpyasnpdefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=sigmoid(X.dot
丰。。·2023-08-16 22:58

动手学深度学习—卷积神经网络LeNet（代码详解）

每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个sigmoid激活函数和平均汇聚层；每个卷积层使用5×5卷积核和一个sigmoid激活函数；这些层将输入映射到多个二维特征输出，通常同时增加通道的数量；每个4×4
緈福的街口·2023-08-16 13:48

神经网络基础-神经网络补充概念-12-向量化逻辑回归的梯度输出

代码实现importnumpyasnpdefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=sigmoid(X.dot
丰。。·2023-08-16 10:32

神经网络基础-神经网络补充概念-20-激活函数

几种常见的激活函数及其特点Sigmoid函数：Sigmoid函数将输入映射到一个0到1的范围，它的公式是：f(x)=1/(1+exp(-x))。特点：Sigmoid函数在输入很大或很小时，输出接近于0
丰。。·2023-08-16 04:37

神经网络基础-神经网络补充概念-02-逻辑回归

逻辑回归模型的核心思想是将线性回归模型的输出通过一个逻辑函数（通常是Sigmoid函数）进行转换，将连续的预测值映射到0和1之间的概率值。这个概率可以被解释为数据点属于正类的概率。
丰。。·2023-08-16 04:04

【图像分类】理论篇（3）交叉熵损失函数的理解与代码实现

假设我们当前有两个模型（参数不同)，这两个模型都是通过sigmoid/softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值:模型1：预测值真实值是否正确0.30.30.4001（猪）√0.30.40.3010
TechMasterPlus·2023-08-15 17:03

神经网络基础-神经网络补充概念-09-m个样本的梯度下降

代码实现importnumpyasnpdefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=sigmoid(X.dot
丰。。·2023-08-15 17:23

PyTorch学习—5.torch实现逻辑回归

模型表达式为：y=f(WX+b)f(x)=1e−x+1y=f(WX+b)\\f(x)=\frac{1}{e^{-x}+1}y=f(WX+b)f(x)=e−x+11f(x)为Sigmoid函数f(x)为Sigmoid
哎呦-_-不错·2023-08-15 07:25

第八课：(2)二分类神经网络&torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播

文章目录二、二分类神经网络：逻辑回归1二分类神经网络的理论基础2tensor实现二分类神经网络的正向传播3ReLU，Tanh,阶跃函数sign，Sigmoid函数tanhReLU阶跃函数:符号函数sign4
xiao52x·2023-08-15 07:55

激活函数总结（八）：基于Gate mechanism机制的激活函数补充(GLU、SwiGLU、GTU、Bilinear、ReGLU、GEGLU)

2.1GLU激活函数2.2SwiGLU激活函数2.3GTU激活函数2.4Bilinear激活函数2.5ReGLU激活函数2.6GEGLU激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid
sjx_alo·2023-08-15 01:55

激活函数总结（六）：ReLU系列激活函数补充(RReLU、CELU、ReLU6)

激活函数总结（六）：ReLU系列激活函数补充1引言2激活函数2.1RReLU激活函数2.2CELU激活函数2.3ReLU6激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid
sjx_alo·2023-08-15 01:25

激活函数总结（五）：Shrink系列激活函数补充(HardShrink、SoftShrink、TanhShrink)

Shrink系列激活函数补充1引言2激活函数2.1HardShrink激活函数2.2SoftShrink激活函数2.3TanhShrink激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了一系列激活函数(Sigmoid
sjx_alo·2023-08-15 01:24

激活函数总结（七）：激活函数补充(Softsign、Threshold、Sinc)

2.1Softsign激活函数2.2Threshold(Unitstepactivationfunction)激活函数2.3Sinc激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid
sjx_alo·2023-08-15 01:54

logistic 线性回归函数推导过程

sigmod函数image.pngsigmod求导推导sigmoid推导.jpeg代价函数推导logistic推导.jpg图片画红线的地方用到：WechatIMG73.jpegimage.png
她和她的喵真好看·2023-08-14 20:57

pytorch5：pytorch常用激活函数图像绘制

np.arange(-10,10,0.1)print(x)y=[]fortinx:y_1=1/(1+math.exp(-t))y.append(y_1)print(y)plt.plot(x,y,label="sigmoid
吴大炮·2023-08-14 15:20

pytorch各种激活函数绘制

pytorch各种激活函数绘制1.nn.ELU2.nn.Hardshrink3.Hardsigmoidn.nn.Sigmoid为了更清晰地学习Pytorch中的激活函数，并对比它们之间的不同，这里对最新版本的
落花逐流水·2023-08-14 15:17

分类预测 | Python实现LR逻辑回归多输入分类预测

逻辑回归多输入分类预测目录分类预测|Python实现LR逻辑回归多输入分类预测基本介绍模型描述源码设计学习小结参考资料基本介绍逻辑回归是一种广义线性的分类模型且其模型结构可以视为单层的神经网络，由一层输入层、一层仅带有一个sigmoid
机器学习之心·2023-08-14 09:50
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