sigmoid 第12页

多层感知机

只不过在两个全连接层之间，会将第一个全连接层的输出加上激活函数，没有激活函数的话，多个全连接层等同一个全连接层效果，因为全连接层等同一个矩阵，两个矩阵相乘还是矩阵，所有中间需要特殊处理激活函数激活函数是按元素进行操作sigmoid

他是一个俗人啊·2023-07-29 06:54

机器学习实战(四)--逻辑斯特回归

一.sigmoid函数1.函数思想当我们想生成一个函数，通过这个函数我们给定特征值，就能预测输出。对二分类问题，很容易我们会想到阶跃函数(函数输出0或1)。

橘子oly·2023-07-29 04:05

逻辑斯特回归

*分类是离散的，回归是连续的下载数据集train=True：下载训练集逻辑斯蒂函数保证输出值在0-1之间能够把实数值映射到0-1之间导函数类似正态分布其他饱和函数sigmoidfunctions循环神经网络经常使用

Yuerya.·2023-07-29 04:29

【Python机器学习】实验04(2) 机器学习应用实践--手动调参

文章目录机器学习应用实践1.1准备数据此处进行的调整为：要所有数据进行拆分1.2定义假设函数Sigmoid函数1.3定义代价函数1.4定义梯度下降算法gradientdescent(梯度下降)此处进行的调整为

Want595·2023-07-28 22:59

二、逻辑回归

二、逻辑回归1.线性回归2.分类问题1）二分类2）多分类3.逻辑回归模型简介1）逻辑回归背景2）逻辑回归主要基于以下三个目的3）优缺点4.逻辑回归原理1）构造函数（Sigmoid函数）2）设置分布函数3

木筏筏筏·2023-07-28 21:49

饱和（非饱和）激活函数

1.什么是饱和（非饱和）激活函数若h(x)满足：，则h(x)称为饱和激活函数，例如sigmoid和tanh，否则为非饱和激活函数，例如Relu及其变体。

S0ybean·2023-07-28 14:30

机器学习&&深度学习——多层感知机

多层感知机解决XOR隐藏层线性模型可能会出错在网络中加入隐藏层从线性到非线性通用近似定理激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数多类分类解决XOR

布布要成为最负责的男人·2023-07-27 19:33

山东大学2022-2023深度学习期末回忆及复习建议

随机梯度下降法二、简答题1.什么是损失函数，举出两种常用的损失函数2.池化是如何操作的，举出池化的特性3.BatchNormalization的概念和计算过程4.卷积神经网络和循环神经网络的不同点5.阶跃函数和sigmoid

ponytaill·2023-07-27 05:52

吴恩达深度学习L1W2——实现简单逻辑回归

文章目录一些笔记写作业导入数据取出训练集、测试集处理数据的维度标准化数据sigmoid函数初始化参数w、b前向传播、代价函数、梯度下降优化预测函数模型整合使用模型绘制代价曲线单个样本测试不同alpha的比较预测新图根据笔记中的公式进行构造函数

每个人都是孙笑川·2023-07-27 03:25

深度学习学习笔记——回归与分类

回归和分类本质一样，只是分类利用sigmoid和softmax将输出离散化。线性回归和逻辑回归（分类）

phily123·2023-07-27 03:25

机器学习中的数学——激活函数（七）：Softmax函数

von Neumann·2023-07-27 00:51

torch.sigmoid()、torch.softmax()、sum

torch.sigmoid()、torch.softmax()、sum1、torch.sigmoid()对每个元素进行处理（函数为)举例：A=torch.Tensor([1,2,3])#一维B=torch.sigmoid

beansqq·2023-07-27 00:20

Python 逻辑回归：理论与实践

1.2逻辑回归的应用领域2.逻辑回归的原理2.1Sigmoid函数2.2决策边界2.3损失函数3.逻辑回归的实现3.1数据准备3.2创建逻辑回归模型3.3模型训练3.4模型预测3.5模型评估4.可视化决策边界

繁依Fanyi·2023-07-26 22:48

【Python机器学习】实验03 logstic回归

文章目录简单分类模型-逻辑回归1.1准备数据1.2定义假设函数Sigmoid函数1.3定义代价函数1.4定义梯度下降算法gradientdescent(梯度下降)1.5绘制决策边界1.6计算准确率1.7

Want595·2023-07-26 21:14

Day 1：logistics regression

1.logisticsregressionmodely'=σ(WTx+b)激活函数：sigmoid函数损失函数：L(y',y)=-[y·log(y')+(1-y)·log(1-y')]（二分类）代价函数

andyjkt·2023-07-26 12:13

BCELoss、BCEWithLogitsLoss / 二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）

BCELossinput：经过Sigmoid函数激活后的预测概率+对应的真实标签（一般使用one-hot表示）介绍BCELoss：BCELoss是二元交叉熵损失函数（BinaryCrossEntropyLoss

HealthScience·2023-07-26 11:34

分类、回归常用损失函数

CSDN博客权重交叉熵损失函数（Weightedcross-entropylossfunction）BCEWithLogitsLoss[Pytorch]BCELoss和BCEWithLogitsLoss(Sigmoid-B

HealthScience·2023-07-26 11:31

2.DNN - BGD

:#in:X-R(batch_size,nx)W-R(1,nx）b-R(1,1)#out:z-R(batch_size,1)-同Yz=np.matmul(W,X.T)+bz=z.Treturnzdefsigmoid

抠脚大汉QAQ·2023-07-26 08:56

转：softmax和sigmoid比较

http://dataaspirant.com/2017/03/07/difference-between-softmax-function-and-sigmoid-function/ConclusionInthisarticle

Lunafobia·2023-07-26 07:22

逻辑回归

逻辑回归模型g代表逻辑函数，常用的逻辑函数为sigmoid函数，如下：h0(x)大于等于0.5时，预测为1；h0(x)小于0.5时，预测为0。损失函数梯度下降

从0到1024·2023-07-26 01:09

Pytorch个人学习记录总结 07

目录神经网络-非线性激活神经网络-线形层及其他层介绍神经网络-非线性激活官方文档地址：torch.nn—PyTorch2.0documentation常用的：Sigmoid、ReLU、LeakyReLU

timberman666·2023-07-26 00:09

深度学习常用的激活函数

各种激活函数总结目录一、sigmoid二、tanh!

Hilbob·2023-07-25 17:49

机器学习 & 深度学习编程笔记

sigmoid函数defsigmoid(x):return1.0/(1+np.exp((-x)))定义最小平方和损失函数loss=torch.nn.MSELoss()线性回归编程如果不加噪音就成了正常的线性函数了

晨同学0327·2023-07-24 21:40

龙曲良 Tensorflow —— 随机梯度下降（自用）-4

目录一、梯度下降二、激活函数及其梯度2.1最简单的阶梯激活函数2.2sigmoid/logistic（tf.sigmoid）2.3tanh（tf.tanh）2.4ReLU（tf.nn.relu）三、损失函数及其梯度四

清园暖歌·2023-07-24 20:03

动手学深度学习——多层感知机（原理解释+代码详解）

目录一、多层感知机1.隐藏层1.1线性模型可能会出错1.2在网络中加入隐藏层1.3从线性到非线性1.4通用近似定理2.激活函数2.1ReLU函数2.2sigmoid函数2.3tanh函数3.小结二、多层感知机的从零开始实现

緈福的街口·2023-07-23 23:47

Logistic回归

1.Sigmoid函数Sigmoid函数的图像如下，取值[0,1]#sigmoid函数defsigmoid(inX):return1.0/(1+np.exp(-inX))2.Sigmoid函数如何用于二分类为了实现

线断木偶人·2023-07-23 12:42

23. 日月光华 Python数据分析 - 机器学习 - 逻辑回归

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpfromIPython.displayimportImage#Sigmoid

薛东弗斯·2023-07-23 09:32

【NLP】Gelu高斯误差线性单元解释

GaussianErrorLinerarUnits(GELUS)论文链接：https://arxiv.org/abs/1606.08415不管其他领域的鄙视链，在激活函数领域，大家公式的鄙视链应该是：Elus>Relu>Sigmoid

zkq_1986·2023-07-23 05:58

神经网络求解线性方程组,人工神经网络激活函数

bp神经网络选择激活sigmoid函数，还有tansig函数的优缺点？求告知？（1）对于深度神经网络，中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。

阳阳2013哈哈·2023-07-23 05:26

Machine Learning - Week3 Logistic Regression ex2

sigmoid函数:functiong=sigmoid(z)g=zeros(size(z));g=1./(1+exp(-z));endcost和gradient函数：直接用向量化公式function[J

有何不可_b7e1·2023-07-22 16:55

深度学习笔记(二)——激活函数原理与实现

出现原因：由于sigmoid和tanh容易出现梯度消失，为了训练深层神经网络，需要一个激活函数神经网络，它看起来和行为都像一个线性函数，但实际上是一个非线性函数，允许学习数据中的复杂关系。

没有顶会的咸鱼·2023-07-20 16:18

机器学习笔记

神经元神经网络的基本模型是神经元，神经元的基本模型就是数学中的乘、加运算：神经元神经网络两层的神经网络（一个隐藏层）更进一步地，过激活函数以提高表现力的神经元模型：常用的激活函数有:relusigmoidtanh

微雨旧时歌丶·2023-07-20 15:27

用自己的数据拟合Sigmoid函数（Matlab平台）

%%拟合sigmoid曲线sigmoid=@(params,x)params(1)./(1+exp(-params(2).

今天六级过了吗？·2023-07-20 10:22

神经网络正则化之BN/LN/GN的原理

之前训练慢是因为在训练过程中，整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限端靠近(参考sigmoid函数，大的正值或负值)，链式求

mathlxj·2023-07-19 10:00

高斯误差线性单元激活ReLU以外的神经网络

这些艰难的二元决策通过sigmoid激活得到平滑，使神经元能够具有“放电率”解

大伟先生·2023-07-18 23:16

python与深度学习(一):ANN和手写数字识别

目录1.神经网络2.线性回归3.激活函数3.1Sigmoid函数3.2Relu函数3.3Softmax函数4.ANN(全连接网络)模型结构5.误差函数5.1均方差误差函数5.2交叉熵误差函数6.手写数字识别实战

菜yuan~·2023-07-18 20:37

学习笔记

学习笔记softmaxsigmod1/1+exp(-x)交叉熵损失函数Relu激活函数相较于sigmoid和tanh，Relu的主要优势是计算效率高且不会出现梯度消失问题ReLu函数是一个通用的激活函数

Xy_42f4·2023-07-18 18:23

FocalLoss解析

zhuanlan.zhihu.com/p/49981234对于二分类FocalLoss，代码参考ptorch官方https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.ops.sigmoid_focal_loss.html

qq_41131535·2023-07-18 11:44

机器学习 day25（softmax在神经网络模型上的应用，提高数据精度的方法）

输出层采用softmax在识别手写数字的模型中，预测y只有两个结果，所以输出层采用sigmoid激活函数且只有一个神经元。

丿罗小黑·2023-07-18 10:52

【逻辑回归实例】

它的主要思想是：首先将输入特征与线性回归模型相结合，然后将线性回归的输出通过一个称为sigmoid函数的特殊函数转换，使得其输出值落在(0,1)之间，代表了正

武帝为此·2023-07-17 18:28

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 42 】逻辑回归算法

它利用一个S形函数（通常是sigmoid函数）将输入特征映射到0到1之间的概率值，然后根据设定的阈值来判断样本属于哪一类别。逻辑回归常用于预测、分类和估算问题，尤其在人工智能领域有广泛的应用。

书某人.py·2023-07-17 03:41

激活函数》

一.常用激活函数1.Sigmoid函数优点与不足之处对应pytorch的代码importtorchimporttorch.nnasnn#Sigmoid函数print('*'*25+"Sigmoid函数"

访风景于崇阿·2023-07-16 23:57

机器学习 day26（多标签分类，Adam算法，卷积层）

这种情况下，输出层有三个神经元，且每个神经元的激活函数设为sigmoid，因为每个神经元的判断都是独立的

丿罗小黑·2023-07-16 18:38

深度学习常用激活函数总结

复杂的激活函数会降低训练速度常用激活函数1、Sigmoid公式优点适用于将预测概率作为输出的模型梯度平滑可微缺点存在饱和区间，在该区间

chen_zn95·2023-07-16 18:42

二分类任务为什么常见用softmax而不是sigmoid

在搭建深度学习模型处理二分类任务的时候，我们常常想到的是定义模型一个输出，然后sigmoid激活输出结果，映射到0-1之间，然后二分类交叉熵损失函数进行训练即可，但是我常常看到的很多别人写的工程代码中，

Guapifang·2023-07-16 12:20

常见的激活函数（Sigmoid，tanh双曲正切，ReLU修正线性单元，Leaky ReLU函数）

一、Sigmoid函数表达式为：导函数为：sigmoid是神经网络中很入门的一种激活函数，在以前得到了广泛使用，但是随着后来的学习发展，发现sigmoid的收敛速度很慢，而且因为本身的表达式不能很好的将神经

Guapifang·2023-07-16 12:49

关于吴恩达深度学习总结(一)

南阳北海·2023-07-16 03:16

PyTorch: 池化-线性-激活函数层

文章目录nn网络层-池化-线性-激活函数层池化层最大池化：nn.MaxPool2d()nn.AvgPool2d()nn.MaxUnpool2d()线性层激活函数层nn.Sigmoidnn.tanhnn.ReLU

timerring·2023-07-15 19:13

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解0.前言1.常用激活函数1.1Sigmoid激活函数1.2Tanh激活函数1.3ReLU激活函数1.4线性激活函数1.5Softmax激活函数

盼小辉丶·2023-07-15 08:59

各种激活函数, 图像, 导数及其特点

文章目录sigmoid特点缺点sigmoid导数tanh特点导数Relu导数优点缺点LeakyRelu(PRelu)导数特点ELU导数特点SELU导数特点SoftMax导数特点本人博客:https://

小夏refresh·2023-07-14 23:02

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