sigmoid 第4页

李宏毅机器学习第一周_初识机器学习

、MachineLearning≈LookingforFunction2、认识一些专有名词二、预测YouTube某天的浏览量一、利用Linearmodel二、定义更复杂的函数表达式三、ReLU函数四、Sigmoid

Nyctophiliaa·2024-01-08 14:04

pytorch集智-2单车预测器

完整代码在个人主页简介链接pytorch路径下可找到1单车预测器1.01.1人工神经元对于sigmoid函数来说，w控制函数曲线的方向，b控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2多个人工神经元模型如下数学上可证

peter6768·2024-01-08 06:10

sigmoid softmax优化

1.前言最近在搞模型部署发现，推理速度不能满足我们需求，于是最近学习了优化算子技巧，学到了sigmoid，softmax算子优化，真的数学之美。

鲤鱼不懂·2024-01-07 22:40

Residual Attention Network for Image Classification

papergithub容易理解的代码通过使用sigmoid函数对主干网络构建mask，在特征上添加掩码，使网络更加关注主要的特征。图中AttentionModule是注意力模块。

yanghedada·2024-01-07 19:14

清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归

内容：逻辑回归一.二分类之使用SPSS进行分析1.使用SPSS进行变量虚拟化：转化-创建虚变量线性概率模型LPM：连接函数（激活函数）的取法：盲选Sigmoid1.分析-回归-二元回归在此基础上可以在分类中进行对协变量进行虚拟化还可以选择先前回归先后回归预测结果差

别被算法PUA·2024-01-07 15:56

深度学习｜4.1 深L层神经网络 4.2 深层网络的正向传播

层神经节点的个数，w[l]w^{[l]}w[l]代表计算第l层所采用的权重系数，b[l]b^{[l]}b[l]代表计算第l层所用的偏移量，g[i]g^[i]g[i]表示第i层所配置的激活函数，常见的激活函数有sigmoid

晓源Galois·2024-01-07 07:19

训练神经网络(上)激活函数

本文介绍几种激活函数,只作为个人笔记.观看视频为cs231n文章目录前言一、Sigmoid函数二、tanh函数三、ReLU函数四、LeakyReLU函数五、ELU函数六.在实际应用中寻找激活函数的做法总结前言激活函数是用来加入非线性因素的

笔写落去·2024-01-07 07:47

记忆网络（LSTM）

它通过一个Sigmoid函数来输出一个介于0和1之间的值，表示保留多少新的信息。

不做梵高417·2024-01-06 20:24

常见神经网络类型之前馈型神经网络

RBF网络（径向基函数神经网络）（1）感知器网络:也被称作感知机，主要用于模式分类，也可以用作学习控制和基于模式分类的多模态控制（2）反向传播神经网络（BP神经网络），利用了权值的反向传播调整策略，基于Sigmoid

繁花似锦之流年似水·2024-01-06 10:04

深度学习-非线性激活函数

常见的激活函数有sigmoid，tanh，ReLU等目录1.sigmoid2.tanh3.Relu4.LeakyReLU5.随机纠正线性单元（RReLU）6.ELU7.PRelu8.SELU1.sigmoidSigmoid

ymy_ymy22·2024-01-06 06:03

逻辑回归（Logistic Regression）

基本原理模型表示逻辑回归模型假设输入特征的线性组合，然后通过一个称为逻辑函数（也称为sigmoid函数）将结果映射到一个概率值。对于二分类问题，模型表示如下：其中b0,b1,b2,…,bn

草明·2024-01-05 16:27

【激活函数】深度学习中你必须了解的几种激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU 和 ELU 激活函数（2024最新整理）

常见的激活函数有Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU和ELU等。1.Sigmoid激活函数Sigmoid是一种常见的非线性激活函数，输入实数值并将其压缩到(0,1)范围内。

daphne odera�·2024-01-05 15:55

新手也能理解的PyTorch激活函数详解

torch.nn子模块Non-linearActivationsnn.ELU主要特点与注意事项使用方法与技巧示例代码图示nn.HardshrinkHardshrink函数定义参数形状示例代码图示nn.HardsigmoidHardsigmoid

E寻数据·2024-01-05 12:20

Pytorch与激活函数——Sigmoid函数, ReLU函数, Tanh函数

Pytorch与激活函数Sigmoid函数ReLU函数Tanh函数本章内容提示：了解常用的激活函数，利用激活函数，建立简单的三层神经网络模型。

Sophia&Anna·2024-01-04 20:36

机器学习中的监督学习基本算法-逻辑回归简单介绍

模型表达式：逻辑回归模型使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性组合的输入特征映射到[0,1]之间的概率值。模型的数学表达式如下：其中：P(Y=1)P(Y=1)是观测

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 12:49

NNDL学期知识点总结 [HBU]

目录零碎考点第4章全连接神经网络/前馈神经网络4.1神经元4.1.1Sigmoid型函数4.1.2ReLu函数4.3前馈神经网络4.4反向传播算法卷积神经网络5.3参数学习5.4几种典型的卷积神经网络5.4.1LeNet

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-04 07:24

神经网络：激活函数的介绍

常用的激活函数包括：1.Sigmoid函数：它将输入映射到0到1之间的连续输出。它在二分类问题中常用

亦旧sea·2024-01-03 21:37

【机器学习知识体系】- 逻辑回归篇

在下面这篇文章中，有对其比较简单形象的描述：轻松看懂机器学习十大常用算法在面试时有时会问到LR为什么用sigmoid？

不会停的蜗牛·2024-01-03 17:11

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

区别和联系：在PyTorch中，不同类型任务的主要区别在于输出层的设计和损失函数的选择：二分类任务：（一个图片被分类为猫或者狗，被分类成2个分类中的一种）实现方式1：使用单个输出节点和Sigmoid激活

马鹏森·2024-01-02 23:32

深度学习｜3.6 激活函数 3.7 为什么需要非线性激活函数

激活函数主要有sigmoid函数、tanh函数、relu函数和leakyrelu函数tanh函数相比sigmoid函数是具有优势的，因为tanh函数使得输出值的平均值为0，而sigmoid函数使得输出值的平均值为

晓源Galois·2024-01-02 16:37

深度学习｜2.2 逻辑回归

优化——sigmoid函数将值回归到介于0和1之间的范围。形式上的优化将向量内积+常

晓源Galois·2024-01-02 06:44

BCELoss，BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss

输出：一个标量等价于：BCELoss+sigmoid

不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:34

基于Logistic回归实现二分类

目录Logistic回归公式推导：Sigmoid函数：Logistic回归如何实现分类：优化的方法：代码：1.创建一个随机数据集，分类直线为y=2x：为什么用np.hstack()增加一列1？

BKXjilu·2024-01-01 16:08

第三章神经网络

文章目录3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场3.2激活函数3.2.1sigmoid函数3.2.2阶跃函数的实现3.2.3阶跃函数的图形3.2.4sigmoid

追寻远方的人·2024-01-01 07:20

NNDL 实验五前馈神经网络（2）自动梯度计算 & 优化问题

4.4优化问题4.4.1参数初始化4.4.2梯度消失问题4.4.2.1模型构建4.4.2.2使用Sigmoid型函数进行训练4.4.2.3使用ReLU函数进行模型训练4.4.3死亡ReLU问题4.4.3.1

喝无糖雪碧·2024-01-01 07:19

调参

1首先是数据增强，因为正常情况下，数据量往往不够，因此需要通过裁剪2数据预处理，pca，normalization，whiten3初始化权重Xavier和偏置constant4激活函数sigmoid，tanh

writ·2023-12-31 15:29

[23-24 秋学期] NNDL 作业4 前馈神经网络 HBU

2.)激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。3.)激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。

洛杉矶县牛肉板面·2023-12-31 06:23

机器学习 --- 逻辑回归

第1关：逻辑回归核心思想#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

*Crystal·2023-12-30 10:46

神经网络分类与回归任务

激活函数：用于引入非线性性，常见的包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。分类任务输出层一般使用Softmax，回归任务可以使用线性激活函数。

不做梵高417·2023-12-30 10:04

pytorch机器学习各种激活函数总结（不完整学习更新中~）

pytorch各种激活函数总结0.思维导图预览1.ReLU函数2.Sigmoid函数3.Softmax函数4.Tanh函数5.

失舵之舟-·2023-12-30 05:57

激活函数

常见激活函数、激活函数的公式、以及其与其导数的关系，优缺点sigmoid：梯度杀手，激活值大一些或小一些时导数都会逼近0，所以要注意参数的初始化tanh：优点：没有非0点问题；输入在0点附近时，梯度较大

欧文坐公交·2023-12-29 23:50

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型

S型函数sigmoid(x)=11+e−x\text{sigmoid}(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid(x)=1+e−x1将全体实数R\text{R}R映射到(0,1)(0,1

戌崂石·2023-12-29 12:43

【机器学习实战】logistic回归

Sigmoid函数逻辑函数.png逻辑函数图像.png作用：接受所有的输入然后预测出类别。

吵吵人·2023-12-29 03:05

YoloV8改进策略：基于自研的图注意力机制改进| 独家改进方法|图卷积和注意力融合模块

在Excitation步骤中，使用一个sigmoid函数将这个向量中的每个元素压缩到0到1之间，并将其与原始输入特

静静AI学堂·2023-12-29 02:26

sigmoid不是以0为中心造成的后果及原因

后果有可能导致网络收敛慢（我认为在某一层反向传播中，如果参数们本来就是都要增，都要减，那么在这一层收敛不受影响）如果参数们有的需要增有的需要减，这种情况下，收敛就像第二张图，明明可以走绿线进行收敛，但不得不走了红线，这是因为参数们只能同增或同减，那么为什么会这样呢，下面解释，（注意我们的论证都是在反向传播某一层中）原因权重更新的公式（它也有变形，但意思一样）：对于神经元A来说，wi更新的方向和后几

songyufeishibyr·2023-12-28 22:38

掌握激活函数（一）：深度学习的成功之源

文章目录引言基本概念常用激活函数举例Sigmoid激活函数公式Sigmoid函数的数学特性示例基于NumPy和PyTorch实现Sigmoid函数将Sigmoid函数应用于二分类任务Sigmoid激活函数的局限性举例

高斯小哥·2023-12-28 22:05

【Loss系列】结合dice loss 和 bce loss

defbce_dice(pred,mask):ce_loss=F.binary_cross_entropy_with_logits(pred,mask)pred=torch.sigmoid(pred)inter

Nastu_Ho-小何同学·2023-12-28 18:57

简单BP算法

importnumpyasnpdefsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))defderivative_sigmoid(x):returnnp.multiply(sigmoid

唯师默蓝·2023-12-27 21:44

深度学习入门python考试速成：神经网络之前向传播

一般地，回归问题可以使用恒等函数，二元分类问题可以使用sigmoid函数，多元分类问题可以使用softmax函数。

北辰Charih·2023-12-27 13:44

LSTM_长短期记忆网络_总结学习

目录1、什么是LSTM2、LSTM的结构3、遗忘门Forgetgate4、输入门Inputgate（1）、sigmoid层（输入门层）：从当前输入判断哪些信息比较重要（2）、tanh层：对提取的有效信息做出筛选

郭小儒·2023-12-27 11:14

详解Keras3.0 Layer API: Activation functions(激活函数)

Sigmoid：Sigmoid函数是一种S型曲线的激活函数，其计算公式为f(x)=1/(1+exp(-x))。Sigmoid函数可以将任意实数映射到0到1之间，常

缘起性空、·2023-12-26 12:28

机器学习笔记八：Matlab实现神经网络的手写数字识别

OctaveCode需要解决的问题（3个）:1.数据加载及可视化1.1displayData.m2.参数加载3.基于前向传播算法计算代价4.正则化4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6

Amyniez·2023-12-26 08:20

sklearn 逻辑回归Demo

hθ(x)=g(θTx)h_θ(x)=g(θ^Tx)hθ(x)=g(θTx)，其中g(z)=1(1+e−z)g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z})}g(z)=(1+e−z)1,称为逻辑函数（Sigmoidfunction

小小程序○·2023-12-25 07:11

基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践

基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践重要知识点逻辑回归原理简介：Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid

小小程序○·2023-12-25 07:40

对算法的认识——逻辑回归

逻辑回归：找出一条直线来分类数据逻辑回归虽然名字叫回归，却是属于分类算法，是通过Sigmoid函数将线性函数的结果映射到Sigmoid函数中，预估事件出现的概率并分类。

qq_38737545·2023-12-23 06:23

深度学习（Deep Learning）简介

多层神经网络模型神经网络有监督机器学习模型输入层隐藏层(黑盒)输出层概念:神经元NeuronA^(n+1)网络权重WeightsW^n偏移biasb^n激活函数:ReLUtanhSigmoid点击查看激活函数详情

草明·2023-12-22 20:10

常见激活函数

以下是一些常见的激活函数：Sigmoid函数Sigmoid函数将输入映射到（0，1）之间，常用于输出层的二分类问题。