sigmoid

深度学习 初始化，正则化，梯度检验

utf-8--#init_utils.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearnimportsklearn.datasetsdefsigmoid
热爱技术的小曹·2023-07-14 22:38

一步步搭建多层神经网络以及应用

importnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimporttestCasesfromdnn_utilsimportsigmoid,sigmoid_backward
热爱技术的小曹·2023-07-14 22:37

神经网络万能近似定理探索与实验

下面先看我们搭建的第一个网络结构图：画的可能有点丑，就是搭建了一个隐藏层，使用sigmoid进行处理，最后加一个全连接层输出结果作为预测结果。
Mr Gao·2023-07-14 21:33

激活函数 | 神经网络

2激活函数介绍2.1sigmoid详解
算法工程师小云·2023-07-14 20:03

Pytorch基本使用—激活函数

常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等。1.2性质激活函数是神经网络中的一种重要组件，它的作用是引入非线性特性，使得神经网络能够学习和表示更加复杂的函数关系。
白三点·2023-07-14 14:50

详解Python中常用的激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU等)

目录一、激活函数定义二、梯度消失与梯度爆炸1.什么是梯度消失与梯度爆炸2.梯度消失的根本原因3.如何解决梯度消失与梯度爆炸问题三、常用激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU5
·2023-07-14 10:15

机器学习-sigmoid函数和relu函数-个人解读

机器学习-sigmoid函数和relu函数-个人解读今天博主来解读一下sigmoid函数和relu函数，我觉得很多同学可能都知道这两个函数是什么，他们干什么的，他们有什么用，但是呢？
Mr Gao·2023-07-14 09:36

【R语言】机器学习-手撕逻辑回归

sigmoid函数逻辑回归使用sigmoid函数（也称为逻辑函数）来进行分类。Sigmoid函数是一个S形曲线，它将输入值映射到0和1之间的概率值。
RedJACK~·2023-07-14 09:01

机器学习逻辑回归笔记

它使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性函数的输出压缩到0和1之间的范围。这个映射函数具有以下形式：P(y=1
Aresiii·2023-07-14 09:54

【TensorFlow&PyTorch】loss损失计算

均方差差不多是万金油，什么都可以套一套，通常与sigmoid激活函数搭配使用。交叉熵则更加适合分类问题，简单来说，交叉熵越低，事物发生的确定性越大
折途·2023-07-14 09:08

torch.nn.BCEWithLogitsLoss与torch.nn.BCELoss

torch.nn.BCEWithLogitsLoss相当于sigmoid+torch.nn.BCELoss。
chen_zn95·2023-07-14 08:52

深度卷积网络的实际应用

LeNet-51.2、AlexNet1.3、VGG2、残差网络3、Inception网络（Inceptionnetwork）4、迁移学习5、数据增强1、三种经典的深度卷积网络1.1、LeNet-5使用sigmoid
Q渡劫·2023-07-14 02:14

线性回归与逻辑回归

梯度下降2.2.2实现2.2.3计算成本J(θ)2.2.4梯度下降2.3可视化成本函数选做练习3多变量线性回归3.1特征标准化3.2梯度下降要点：1Logistic回归1.1数据可视化1.2实现1.2.1Sigmoid
无视警告继续编译·2023-07-13 16:28

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

转载请注明出处-jasnei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.pyplotaspltimportPILfromPILimportImageprint(
jasnei·2023-06-24 11:56

LR算法

LR的表达式损失函数sigmoid函数的推导是线性模型，取值空间为实数集；是预测为1的概率，则是预测为0的概率，概率的取值空间为[0,1]；令则损失函数的推导(MLE)则MLE：取log：最大化上面的式子
poteman·2023-06-24 02:24

深度学习中 BN、 LN 归一化的作用以及意义

其次底层输入过大或者过小，会使得输出落入饱和区（sigmoid），导致梯度消失，使得学习过早停止。所以将输入数据映
牛奶还是纯的好·2023-06-23 20:48

激活函数ReLU和SiLU的区别

文章目录前言ReLU（RectifiedLinearUnit）LeakyReLUFReLU（FlattenReLU）SiLU（SigmoidLinearUnit）总结前言在这里，我就简单写一下两个激活函数的概念以及区别
帅帅帅.·2023-06-23 14:18

快速exp算法

介绍在实现Sigmoid激活函数的时候，有一个exp(-x)的操作，这个函数是非常耗时的，但是在神经网络中一般权值是比较小的，那么就有了这种快速计算算法。
just_sort·2023-06-23 14:47

大模型基础之神经网络

sigmoid输出层，将结果压到0-1之内，用来解决二分类问题。softmax输出层，用来解决
只要开始永远不晚·2023-06-23 08:20

基于滑模观测器的永磁同步电机无感FOC 采用两相静止坐标系的SMO，位置提取方法采用PLL(锁相环)，开关函数包括符号函数

基于滑模观测器的永磁同步电机无感FOC1.采用两相静止坐标系的SMO，位置提取方法采用PLL(锁相环)，开关函数包括符号函数、sigmoid函数、饱和函数，可进行对比分析；2.提供算法对应的参考文献和仿真模型仿真模型纯手工搭建
「已注销」·2023-06-23 07:12

三、多层感知机及模型优化

文章目录前言一、多层感知机1.1隐藏层1.1.1什么叫隐藏层1.1.2为什么需要隐藏层1.2激活函数1.2.1ReLU函数1.2.2Sigmoid函数1.2.3tanh函数1.3多层感知机的代码实现二、
穆_清·2023-06-23 05:45

激活函数总结

,激活函数给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中.好用的激活函数具有可求且方便求导,单调平滑.下面简单介绍一下常用的激活函数:1.sigmoid
hiyoung·2023-06-22 15:33

深入解析逻辑回归（Logistic Regression）原理

目录逻辑回归原理逻辑回归代码实例逻辑回归原理逻辑回归是基于线性回归的算法，但是它的输出是经过sigmoid函数处理后的概率值，用于表示样本属于某一类别的概率。
旧言.·2023-06-21 06:59

一层节点训练5个坐标的超简单神经网络代码

SkalskiP/ILearnDeepLearning.py·GitHub我根据这个文章的代码提取出一层节点训练5个坐标的超简单神经网络代码第二象限点为0类，第一象限点为1类importnumpyasnpdefsigmoid
xiao助阵·2023-06-21 00:03

第四章.误差反向传播法—ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现

第四章.误差反向传播法4.2ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现1.ReLU层1).公式2).导数：3).计算图：4).实现：classReLU:def__
归途^ω^·2023-06-20 20:36

深度学习--常见激活函数的实现

常见激活函数简介激活函数的初衷激活函数必须是非线性函数常见的激活函数与实现Step跃阶函数公式优点缺点应用场景代码实现效果图Sigmoid函数与代码实现公式Sigmoid函数优点Sigmoid函数缺点代码实现效果图
码上有前·2023-06-20 13:55

极大似然估计法及其损失函数的优化方法

二分类-逻辑回归模型1.建立模型：二分类逻辑回归模型1.1模型函数1）多元线性回归函数：Z^计算=XWT\hat{Z}_{计算}=XW^TZ^计算=XWT2）sigmoid函数：Y^模型=Sigmoid
# JFZero·2023-06-19 21:13

逻辑回归

机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，能简单还是用简单的逻辑回归的决策边界：可以是非线性的Sigmoid函数公式：自变量取值为任意实数，值域[0,1]解释：将任意的输入映射到了[0,1]区间我们在线性回归中可以得到一个预测值
鬼马星mc·2023-06-19 07:49

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】

文章目录感知机神经网络从感知机到神经网络神经网络的例子复习感知机激活函数登场激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较ReLU函数3层神经网络的实现符号确认代码实现输出层的设计恒等函数和
CaraYQ·2023-06-18 18:09

【无标题】

文章目录神经网络的推理神经网络的推理的全貌图层的类化及正向传播的实现神经网络的学习损失函数导数和梯度链式法则计算图乘法节点分支节点Repeat节点Sum节点MatMul节点梯度的推导和反向传播的实现Sigmoid
CaraYQ·2023-06-18 18:38

机器学习 day19（使用python和np实现前向传播）

烤咖啡豆模型使用一维数组来表示这些向量和参数，所以只有一个方括号W1_1：表示layer1的第一个神经元的WZ1_1：表示W1_1和输入X之间的点积，再与b1_1相加a1_1：表示应用Z1_1的sigmoid
丿罗小黑·2023-06-18 10:58

验证性实验 - 逻辑回归

需要下载如下的文件进行数据上传：ex2data1.txt-前半部分的训练数据集ex2data2.txt-后半部分的训练数据集在整个练习中，涉及如下的必做作业：绘制2D分类数据的函数----(3分)实现Sigmoid
终极末影龙·2023-06-18 09:25

浅层神经网络

神经网络表示2、计算神经网络的输出3、多个样本的向量化4、激活函数5、激活函数的导数6、神经网络的梯度下降法1、神经网络表示输入层：有输入特征1、2、3隐藏层：四个结点，表示你无法在训练集中看到他们，使用了sigmoid
Q渡劫·2023-06-17 21:18

练习2：逻辑回归

需要下载如下的文件进行数据上传：ex2data1.txt-前半部分的训练数据集ex2data2.txt-后半部分的训练数据集在整个练习中，涉及如下的必做作业：绘制2D分类数据的函数----(3分)实现Sigmoid
-45°·2023-06-17 20:17

练习：逻辑回归

需要下载如下的文件进行数据上传：ex2data1.txt-前半部分的训练数据集ex2data2.txt-后半部分的训练数据集在整个练习中，涉及如下的必做作业：绘制2D分类数据的函数----(3分)实现Sigmoid
849879773·2023-06-16 09:09

ML算法——逻辑回归随笔【机器学习】

逻辑函数是一个sigmoid函数，其公式为：f(x)=11+e
来杯Sherry·2023-06-15 22:09

基于jupyter的逻辑回归练习

文章目录练习2：逻辑回归介绍1Logistic回归1.1数据可视化1.2实现1.2.1Sigmoid函数1.2.2代价函数和梯度1.2.2.1代价函数1.2.2.2梯度下降1.2.3寻找最优参数1.2.4
Fu-yu·2023-06-15 22:09

如何理解python中sklearn的逻辑回归，并用简单实例练习？

逻辑回归的基本思想是利用线性回归模型的形式，通过逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性预测结果映射到一个概率范围内，从而进行分类。
Unknown To Known·2023-06-15 22:02

Python神经网络编程学习笔记

文章目录神经网络基本原理线性分类器学习率一个线性分类器的局限性逻辑AND、逻辑OR逻辑XOR神经元sigmoidfunction的logisticfunction(逻辑函数)多层神经元演示只有两层，每层两个神经元的神经网络的工作矩阵大法
源代码•宸·2023-06-15 18:39

python 画激活函数（8种）

fromscipyimportstatsimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-10,10)#####绘制sigmoid
石头儿啊·2023-06-14 17:20

pytorch深度学习框架—torch.nn模块（二）

pytorch深度学习框架—torch.nn模块（二）激活函数pytorch中提供了十几种激活函数，常见的激活函数通常为S形激活函数（Sigmoid）双曲正切激活函数(Tanh)和线性修正单元（ReLu
程序小旭·2023-06-14 06:57

CNN按钮报告

该架构如下图所示：每个卷积层使用卷积核和一个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。第一卷积层有6个输出通道，而第二个卷积层有16个输出通道。
skpl_w·2023-06-14 02:44

第三章 浅层神经网络

1.神经网络概览图3.1神经网络概览如图3.1，logistic回归模型的流程就是，输入特征x、参数w和参数b，然后算出z，再使用sigmoid函数算出a即是，然后计算损失函数L，这就是神经网络。
一叶知否·2023-06-13 21:10

反向传播时sigmoid函数的梯度计算实现

sigmoid类实现如下：importmathclasssigmoid:defforward(self,input):self.out=1/(1+math.exp(-input))returnself.outdefbackward
zhengudaoer·2023-06-13 19:56

第一门课第二周作业

1-Buildingbasicfunctionswithnumpy1.1-sigmoidfunction,np.exp()math.exp()和np.exp(),前者只能作用于单个的数，后者可以作用于向量
安于此生__·2023-06-13 13:23

机器学习-11 BP神经网络

BP神经网络神经网络介绍前馈神经网络BP神经网络BP神经网络的核心思想误差反向传播算法BP网络结构反馈神经网络自组织神经网络神经网络相关概念激活函数Sigmoid函数tanh双曲正切函数ReLU函数LeakyRuLU
so.far_away·2023-06-13 04:12

从头开始编写BP，不使用MATLAB工具箱，纯手写matlab代码，以BP分类为例

编程时，激活函数选择Sigmoid函数，还是以经典的红酒数据为例，废话不多说，接下来直接上代码！
今天吃饺子·2023-06-13 00:42

机器学习—逻辑回归

需要下载如下的文件进行数据上传：ex2data1.txt-前半部分的训练数据集ex2data2.txt-后半部分的训练数据集在整个练习中，涉及如下的必做作业：绘制2D分类数据的函数----(3分)实现Sigmoid
chenyu128·2023-06-13 00:37

【动手学深度学习】现代卷积神经网络汇总

1LeNet网络结构实现代码net=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),nn.Sigmoid(),nn.A
ccql·2023-06-12 12:17

【神经网络chapter2】理论基础

反向传播（backpropagation）带权输入第l层第j个神经元的错误量（误差）BP4的结果是从低激活量神经元输出的权重会学习缓慢（目前还不知道解决办法）激活函数感知机==》sigmoid==》ReLU1
小透明苞谷·2023-06-12 10:12
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