sigmoid 第3页

【PyTorch】深度学习实践之逻辑斯蒂回归 Logistic Regression

本文目录回归vs分类sigmoid函数损失函数例子课堂练习模型实现计算损失实现代码测试模型学习资料系列文章索引回归vs分类回归是预测数值分类是预测类别概率sigmoid函数LogisticFunction

zoetu·2024-01-27 14:51

深度学习之处理多维特征的输入

我们可以将多个sigmoid模块首位相连，构建一个多层的神经网络。矩阵是一个空间变

丘小羽·2024-01-27 14:19

机器学习：Sigmoid函数及Logistic回归模型

sigmoid函数是一个有着优美S形曲线的双弯曲数学函数，其在逻辑回归、人工神经网络中有着广泛的应用（sigmoid：adj.乙状结肠的；C形的；S形的n.S状弯曲）。

Doawen·2024-01-27 04:49

深入浅出 diffusion(3)：pytorch 实现 diffusion 中的 U-Net

importmathimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsilu激活函数classSiLU(nn.Module):#SiLU激活函数@staticmethoddefforward(x):returnx*torch.sigmoid

木水_·2024-01-26 21:00

DDIM官方代码调试

ddim官方源码分析官方源码ddimβt∈(0,1)\beta_t\in(0,1)βt∈(0,1)的计算方式，有好几个种，源码中给出"linear"，“const”，“jsd”，“sigmoid”，取值范围在

FMsunyh·2024-01-26 19:33

Tensorflow & Keras的loss函数总结

二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出，二分类对应sigmoid

牧世·2024-01-25 18:49

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比（即激活函数的梯度越大，w和b的大小调整的越快，训练速度也越快）3.激活函数是sigmoid

WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

couldn·2024-01-24 17:25

测验：Neural Networks: Representation（week4）

A：XOR两层是不行的B：sigmoid函数的输出值范围是0~1C：二分类问题可用神经网络来表示D：也有可能是0分析权重，发现只有在x1,x2同时为1的情况下输出才是1，可知是AND函数4.5.第一个矩阵中第一第二行换了位置

僵尸吃了Dave的脑子·2024-01-24 08:32

day01 深度学习介绍

目录1.1深度学习介绍1.2神经网络NN1、概念：2、神经元3、（单层）神经网络4、感知机（两层）5、多层神经网络6、激活函数（1）饱和与非饱和激活函数（2）饱和激活函数①Sigmoid激活函数②tanh

柠檬不萌只是酸i·2024-01-23 06:55

支持向量机-sklearn.svm

kernel字符串，默认rbf,是‘linear’，‘poly’，‘rbf’，‘sigmoid’中的一个，表示核函数的类型。degree整数，默认为3，表示多项式核函数（‘poly’)的次数

G_瑞琴·2024-01-22 18:36

逻辑回归中的损失函数

在逻辑回归中，我们通常使用sigmoid函数将线性模型的输出转换为概率值，然后将这些概率值与实际标签进行比较，从而计算损失。

Visual code AlCv·2024-01-22 08:50

逻辑回归损失函数为什么引入log？

先放一下激活函数和损失函数的数学公式再来看对应的几行代码#z=w.T*X+b,np.dot(w.T,X)(1,209)A=sigmoid(np.dot(w.T,X)+b)#计算激活值，请参考公式2。

?LAST·2024-01-22 03:56

李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现

预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归目录系列文章一、多层感知机（一）隐藏层（提出原因、方式、多层感知机）（二）激活函数（ReLU、sigmoid

丁希希哇·2024-01-21 04:46

Pytorch第2周：深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础

激活函数：引入非线性因素，使网络能够学习复杂的模式，如ReLU、Sigmoid、Tanh等。使用PyTorch的nn模块：

M.D·2024-01-20 06:16

【白话机器学习的数学】读书笔记(3)学习分类(感知机、逻辑回归)

三、学习分类目录三、学习分类1.分类的目的2.感知机1定义2判别函数3权重向量的更新表达式4感知机的缺点3.逻辑回归1Sigmoid函数2决策边界4.似然函数（解决逻辑回归中参数更新表达式问题）1.对数似然函数

JunLal·2024-01-19 10:43

神经网络激活函数--Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax

本文主要总结了Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax四种函数；给出了函数的形式，优缺点和图像。sigmoid和Tanh函数的导数简单，但是可能出现梯度弥散。

远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:27

深度学习笔试题（一）

一、单选题（1-20题）1、这些图中的哪一个表示sigmoid激活函数？

beyond谚语·2024-01-19 07:50

pytorch集智4-情绪分类器

分类器和其区别如下1分类器输出单元有几个，就有几个分类2分类器各输出单元输出值加和为1（值表示某个预测分类的概率，概率求和为1）3回归预测最后一层可以用sigmoid，分类不

peter6768·2024-01-18 12:38

机器学习之常用激活函数

它的主体结构如下：激活函数常用类型有：线性激活函数、符号激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、高斯激活函数、ReLU、GeLU等线性激活函数：f(x)=kx+cf(x)=kx+cf(x)=

WEL测试·2024-01-18 11:08

ML：2-1-4理解python如何实现forward prop

通过sigmoidfunction（也就是g(z)）来得到预测值a。将第一层的每个神经元的预测结果组合为向量a1_1。使

skylar0·2024-01-18 09:20

inplace=True (原地操作)

还有torch.sigmoid_等inplace默认是Falseinplace的含义是是否进行覆盖运算。

hxxjxw·2024-01-18 06:06

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录回顾LinearRegression分类任务TheMNISTDatasetTheCIFAR-10dataset回归VS分类sigmoid函数逻辑回归逻辑回归模型损失函数实现代码回顾LinearRegression

chairon·2024-01-17 14:24

深度学习入门基于Python的理论与实现（第3章神经网络）

“多层感知机”是指神经网络，即使用sigmoid函数等平滑的激活函数的多层网络。

无思不晓·2024-01-17 12:16

【Python】Sigmoid和Hard Sigmoid激活函数对比总结及示例

Sigmoid和HardSigmoid是两种常用的激活函数，它们在神经网络中起到非线性变换的作用。

木彳·2024-01-16 06:01

sigmoid函数求导、求极值（史上最详细）

在机器学习、深度学习中，激活函数有时会使用到Sigmoid函数。

TFATS·2024-01-15 17:26

组队学习《动手学深度学习》Task01学习笔记

2、softmax模型则是首先通过一个全连接层将特征空间变换为我们我们所需要的类别维度空间，然后将类别维度空间利用sigmoid函数放缩到[0,1]，变

612twilight·2024-01-14 23:46

深度学习面试题

（2）梯度消失、梯度爆炸梯度消失：这本质上是由于激活函数的选择导致的，最简单的sigmoid函数为例，在函数的两端梯度求导结果非常小

AI信仰者·2024-01-14 17:35

大数据深度学习卷积神经网络CNN：CNN结构、训练与优化一文全解

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

星川皆无恙·2024-01-14 13:55

全连接网络

可表述为：其中，非线性函数f是激活函数，加入激活函数，使得模型可以处理非线性问题，常用激活函数包括sigmoid函数；tanh函数和relu函数。（tanh函

Miss_Bueno·2024-01-14 09:36

快速了解——逻辑回归及模型评估方法

一、逻辑回归应用场景：解决二分类问题1、sigmoid函数1.公式：2.作用：把(-∞，+∞)映射到(0，1)3.数学性质：单调递增函数，拐点在x=0，y=0.5的位置4.导函数公式：f′(x)=f(x

小林打怪中·2024-01-14 06:35

分类方法之逻辑回归

逻辑回归通过将输入变量和权重进行线性组合，并通过一个特殊的函数（称为逻辑函数或Sigmoid函数）将结果转化为0到1之间的概率值。这个概率值可以表示在给定输入变量的情况下，事件发生的可能性。

亦旧sea·2024-01-14 06:20

权值初始化

这通常发生在深层网络中，特别是使用某些激活函数（如sigmoid函数）时。当梯度消失发生时，较浅层的权重更新较大，而较深层的权重更新较小，使得深层网络的训练变得困难。

-恰饭第一名-·2024-01-13 23:11

深度学习入门之2--神经网络

目录1神经网络初解2激活函数及实现2.1初识激活函数2.1激活函数类型及实现2.1.1阶跃函数及实现2.1.2sigmoid函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和softmax函数及实现

梦灯·2024-01-13 13:06

深度卷积神经网络

Relu相比于sigmoid梯度确实更大，Maxpooling使用的是最大值，因此输出的值比较大，梯度就比较大，训练就更加容易。输入是224*224，

sendmeasong_ying·2024-01-13 06:42

感知机、多层感知机、激活函数sigmoid

激活函数sigmoid激活函数Tanh激活函数为什

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:07

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类双月牙数据集-非线性数据篇

在逻辑斯蒂回归中，我们首先通过数据进行线性回归，得到的结果再通过sigmoid函数转化为概率，这样就可以得到每个类别的概率。然后，我们可以通过设置一个阈值，如

精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇

在逻辑斯蒂回归中，我们首先通过数据进行线性回归，得到的结果再通过sigmoid函数转化为概率，这样就可以得到每个类别的概率。然后，我们可以通过设置

精英的英·2024-01-12 08:57

机器学习激活函数

一些常见的激活函数包括：Sigmoid函数：将输入压缩到0和1之间，常用于二分类问题。Tanh函数：也称为双曲正切函数，将输入压缩到-1和1之间，形状类似于Sigmoid，但由

Persistence is gold·2024-01-12 06:54

深度学习入门——深层神经网络模型的模块搭建

深层神经网络模型的搭建学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-masterL层神经网络模型概览该模型可以总结为：[LINEAR->RELU]×(L-1)->LINEAR->SIGMOID

yasNing·2024-01-12 00:03

神经网络中的激活函数sigmoid tanh ReLU softmax函数

神经网络中的激活函数sigmoidtanhReLUsoftmax函数人工神经元简称神经元，是构成神经网络的基本单元，其中主要是模拟生物神经元的结构和特性，接收一组输入信号并产生输出。

oceancoco·2024-01-11 08:56

激活函数整理

sigmoid函数importtorchfromd2limporttorchasd2l%matplotlibinlinex=torch.arange(-10,10,0.1,requires_grad=

惊雲浅谈天·2024-01-11 08:13

LeNet-5(fashion-mnist)

LeNetLeNet-5由以下两个部分组成卷积编码器（2）全连接层（3）卷积块由一个卷积层、一个sigmoid激活函数和一个平均汇聚层组成。第一个卷积层有6个输出通道，第二个卷积层有16个输出通道。

Kevin_D98·2024-01-11 08:42

Deep Learning常见问题（一）

1.为什么要用relu代替sigmoid？答：sigmoid在正无穷和负无穷导数非常小，此时学习速度非常慢（梯度消失），用relu可以加快学习速度。

小弦弦喵喵喵·2024-01-11 04:08

对数几率回归

对数几率回归简称对率回归，是使用Sigmoid函数作为联系函数时的广义线性模型，是广义线性模型的一个特例。

LoveToday2020·2024-01-11 02:11

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

文章目录机器学习逻辑回归（LR）基本原理为什么LR要使用sigmoid函数？LR可以用核函数么？为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失？LR能否解决非线性分类问题？LR为什么要离散特征？

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

logistic回归成本函数

即训练样本（i）对应的预测值是(i)，是用训练样本通过sigmoid函数作用到得到的。这里用上标i来指明数据，表示x、y或z和第i个训练样本的关系，和第i

小小白的波妞妞·2024-01-10 12:51

（超详细）YOLOV5改进-添加SimAM注意力机制

__init__()self.activaton=nn.Sigmoid()self.e_l

我要变胖哇·2024-01-10 11:31

头歌实训-机器学习（逻辑回归）

1.逻辑回归简述#encoding=utf8importnumpyasnpdefsigmoid(t):'''完成sigmoid函数计算:paramt:负无穷到正无穷的实数:return:转换后的概率值:

蓝桉802·2024-01-09 12:47

[tf]中的 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits会对非标量tensor自动调用reduce_sum，所以下面这么写只是为了可读性更强

loss=tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=self.train_label,logits=logits)self.loss=tf.reduce_sum

VanJordan·2024-01-08 17:32

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