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sigmoid
【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
#
PyTorch深度学习实践
深度学习
pytorch
回归
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
pytorch
深度学习
人工智能
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
深度学习
pytorch
人工智能
深度学习
diffusion
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
stable
diffusion
人工智能
DDIM
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
lr推荐模型 特征重要性分析
lr模型公式是
sigmoid
(w1*x1+w2*x2+...+wn*xn),其中w1,w2,...,wn就是模型参数,x1,x2,...,xn是输入的特征值。
couldn
·
2024-01-24 17:25
机器学习
算法
深度学习
lr
推荐算法
逻辑回归
特征重要性
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
机器学习
神经网络
机器学习
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①
Sigmoid
激活函数②tanh
柠檬不萌只是酸i
·
2024-01-23 06:55
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
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
机器学习
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
人工智能入门
逻辑回归
算法
机器学习
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
吴恩达深度学习入门
逻辑回归
机器学习
python
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
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
人工智能
pytorch
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
深度学习
神经网络
人工智能
pytorch
python
tensorflow2
【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1
Sigmoid
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
白话机器学习的数学读书笔记
机器学习
学习
分类
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
Python
神经网络
深度学习
机器学习
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
笔试题
深度学习
人工智能
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
pytorch
人工智能
深度学习
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
人工智能
机器学习
人工智能
ML:2-1-4理解python如何实现forward prop
通过
sigmoid
function(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
机器学习
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
深度学习
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
PyTorch深度学习实践
逻辑回归
算法
机器学习
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Hard
Sigmoid
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
Python学习和使用过程积累
python
机器学习
开发语言
人工智能
计算机视觉
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
nlp
深度学习
keras
深度学习
keras
nlp
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LeakyReLU
Sigmoid
星川皆无恙
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2024-01-14 13:55
机器学习与深度学习
大数据人工智能
大数据
深度学习
大数据
cnn
人工智能
神经网络
pytorch
算法
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
机器学习
深度学习
机器学习
人工智能
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
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2024-01-14 06:35
机器学习
人工智能
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
分类
逻辑回归
数据挖掘
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
机器学习
python
pytorch
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2.1.2
sigmoid
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
人工智能
python
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
深度学习
cnn
深度学习
机器学习
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
深度学习
机器学习
人工智能
算法
【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
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2024-01-12 08:57
天网计划
算法
深度学习
逻辑回归
【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
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2024-01-12 08:57
天网计划
算法
深度学习
逻辑回归
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
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2024-01-12 06:54
机器学习
人工智能
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
深度学习
深度学习
神经网络
dnn
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
sigmoid
tanhReLUsoftmax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
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2024-01-11 08:56
神经网络
人工智能
深度学习
激活函数整理
sigmoid
函数importtorchfromd2limporttorchasd2l%matplotlibinlinex=torch.arange(-10,10,0.1,requires_grad=
惊雲浅谈天
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2024-01-11 08:13
机器学习
人工智能
机器学习
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
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2024-01-11 08:42
动手学深度学习Pytorch版
深度学习
机器学习
神经网络
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
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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
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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
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2024-01-10 14:02
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习
笔记
人工智能
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
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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
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2024-01-10 11:31
yolov5改进
YOLO
深度学习
机器学习
头歌实训-机器学习(逻辑回归)
1.逻辑回归简述#encoding=utf8importnumpyasnpdef
sigmoid
(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
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2024-01-09 12:47
机器学习
逻辑回归
人工智能
[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
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2024-01-08 17:32
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