sigmoid

python与机器学习2，激活函数

activationfunction1.1阈值1.2激活函数a(x)，包含偏置值θ1.3激活函数a(x)，包含偏置值b2激活函数1:单位阶跃函数2.1函数形式2.2函数图形2.3函数特点2.4代码实现这个单位阶跃函数3激活函数2sigmoid
奔跑的犀牛先生·2023-12-19 16:34

Logistic 回归算法

Logistic回归Logistic回归算法Logistic回归简述Sigmoid函数Logistic回归模型表达式求解参数$\theta$梯度上升优化算法Logistic回归简单实现使用sklearn
写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:42

探究Logistic回归：用数学解释分类问题

文章目录前言回归和分类Logistic回归线性回归Sigmoid函数把回归变成分类Logistic回归算法的数学推导Sigmoid函数与其他激活函数的比较Logistic回归实例1.数据预处理2.模型定义
_用户昵称_·2023-12-19 06:06

机器学习 | SVM支持向量机

线性模型通过求解各点距离进行投票，可以使用sigmoid函数来求解总损失，转换成一个最优化问题。但是模型泛化能力太差，很容
西皮呦·2023-12-19 06:06

机器学习——支持向量机

SMO算法3.可视化决策结果六、核函数1.线性不可分——高维可分2.核函数七、垃圾邮件分类八、总结上次实验使用的logistic回归是一种线性分类模型，其基本思想是根据数据集训练出一个线性回归模型，再使用sigmoid
林梓烯·2023-12-19 04:07

深度学习-激活函数总结

常见的激活函数有以下几种：1、sigmoid函数sigmoid函数：将输入的值转换成0和1之间的值，并且具有良好的可视化性，但是在函数级别变化较大时，梯度会迅速逼近于0，使得训练速度大大降低。
Element_南笙·2023-12-18 20:52

ReLU（Rectified Linear Unit）和Sigmoid激活函数

ReLU（RectifiedLinearUnit）和Sigmoid都是神经网络中常用的激活函数。特点：ReLU是一种简单而有效的激活函数。它对于正数部分直接返回输入，对于负数部分返回零。
LeapMay·2023-12-18 17:36

计算机视觉（八）：CNN架构

1.1网络结构激活层默认不画网络图当中，这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数，还没有出现Relu函数将卷积、激活、池化
GeniusAng丶·2023-12-18 09:15

Support Vector Machine(SVM)——支持向量机

1.从逻辑回归到SVM回顾一下逻辑回归的模型然后经过sigmoid函数得到预测y=1的概率，sigmoid函数如下图对于单个样本来说损失函数如下当一个输入的真实标签为1时，损失函数就只剩，如左图所示,我们想要让
搁浅丶.·2023-12-18 07:05

机器学习之回归算法-逻辑回归

按预测标签的数据类型分连续型变量：通过线性回归方程z，线性回归使用输入的特征矩阵X来输出一组连续型的标签值y_pred，以完成各种预测连续型变量的任务（比如预测产品销量，预测股价等等）离散型变量：通过Sigmoid
辣椒种子·2023-12-18 04:45

度量深度学习模型深度的方法

第一种方式基于评估架构所需执行的顺序指令的数目，深度取决于我们视为计算的步骤如下图所示：左边我们把乘法、加法、Sigmoid函数作为一个计算步骤，那么左图模型的深度为3；右边我们将左图的步骤视为一个整体逻辑回归
月光_a126·2023-12-17 20:03

逻辑回归原理及代码

逻辑回归主要用于分类问题，尤其是二元分类，它预测属于某一类别的概率，并基于概率输出进行决策，使用的是逻辑（Sigmoid）函数将线性模型的输出转换为概率值。
ShawnWeasley·2023-12-17 17:45

逻辑回归代价函数

模型的形式是一个S形的逻辑函数（sigmoid函数），但是sigmoid函数的参数到底要选哪个，就需要对sigmoid函数的结果进行评判，因此也就需要第二步：损失评估。举个例
ShawnWeasley·2023-12-17 17:14

AlexNet(pytorch)

（2）使用了ReLU激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数以及Tanh激活函数。（3）使用了LRN局部响应归一化。（4）在全连接层的前两层中使用
caigou.·2023-12-17 07:51

多兴趣模型之推荐系统算法

这些方法一般的思路是：通过Embedding层，将高维离散特征转换为固定长度的连续特征，然后通过多个全联接层，最后通过一个sigmoid函数转化为0-1值，代表点击的概率。
aikiliger·2023-12-16 23:16

深度神经网络中的激活函数

常用激活函数及其导数（1）sigmoid激活函数，sigmoid激活函数导数：sigm
nlpming·2023-12-16 20:06

斯坦福机器学习 Lecture12 （反向传播算法详细推导过程，如何提高神经网络性能（主要是激活函数的选择，还有输入数据归一化，权重矩阵初始化方法， 小批次梯度下降法，动量算法 ））

我们的目的就是更新权重矩阵利用部分公式，如下：计算之后，lossfunction针对w3矩阵的导数如下：如何提高神经网络性能通常使用简单的神经网络并不会得到好结果，我们需要提升它1.选用合适的激活函数（尝试不同的激活函数）如图，是sigmoid
shimly123456·2023-12-15 22:36

激活函数数学详解以及应用场景解释

文章目录激活函数1.Sigmoid激活函数例子及推导过程代码2.ReLU激活函数例子及推导过程3.Tanh激活函数例子及推导过程代码4.Softmax激活函数例子及推导过程代码CNN中的卷积层工作原理卷积计算过程卷积后的输出及
h52013141·2023-12-15 22:29

【机器学习】人工神经网络-多层感知器（MLP）对鸢尾花数据集进行分类

一、MLP原理多层前馈型神经网络正向传播算法的流程Sigmoid函数及其导数反向传播算法二、示例-多层感知器（MLP）对鸢尾花数据集进行分类2.1多层感知器（MLP）的简单实现，主要用于解决鸢尾花数据集的分类问题
十年一梦实验室·2023-12-15 12:44

深度学习基础回顾

深度学习基础浅层网络VS深层网络深度学习常用的激活函数Sigmoid函数ReLU函数Softplus函数tanh函数归纳偏置CNN适用数据归纳偏置RNN适用数据归纳偏置浅层网络VS深层网络浅层神经网络参数过多
一根老麻花·2023-12-14 19:48

逻辑回归的损失函数和目标函数

对数损失函数定义如下：对于样本(x,y)，其中(y∈0,1)(y\in{0,1})(y∈0,1)是真实标签，模型预测为y^=σ(z))\hat{y}=\sigma(z))y^=σ(z))，其中σ\sigmaσ是sigmoid
NLP_wendi·2023-12-14 18:34

深度学习——第4.3章 深度学习的数学基础

第4章深度学习的数学基础目录4.7指数函数和对数函数4.7指数函数和对数函数深度学习经常会用到Sigmoid函数和Softmax函数，这些函数是通过包含exp(x)的指数函数创建的。
曲入冥·2023-12-14 16:22

经典GAN简明原理：LSGAN

常规GAN默认的判别器设置是sigmoid交叉熵损失函数训练的分类器。但是，在训练学习过程中这种损失函数的使用可能会导致梯度消失。
机器学习与AI生成创作·2023-12-06 23:25

pytorch学习8-损失函数

Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid
Magic171·2023-12-06 07:50

pytorch学习9-优化器学习

Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid
Magic171·2023-12-06 07:50

pytorch学习10-网络模型的保存和加载

Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid
Magic171·2023-12-06 07:50

pytorch学习11-完整的模型训练过程

Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid
Magic171·2023-12-06 07:50

pytorch学习4-简易卷积实现

Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid
Magic171·2023-12-06 07:19

pytorch学习5-最大池化层的使用

Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid
Magic171·2023-12-06 07:19

pytorch学习7-序列模型搭建

Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid
Magic171·2023-12-06 07:19

pytorch学习1-数据加载以及Tensorboard可视化工具

Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid
Magic171·2023-12-06 07:49

pytorch学习2-Transforms主要方法使用

Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid
Magic171·2023-12-06 07:49

pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用

Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid
Magic171·2023-12-06 07:49

pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid）

Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid
Magic171·2023-12-06 07:45

【深度学习笔记】07 多层感知机

07多层感知机多层感知机在网络中加入隐藏层从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数多层感知机的从零开始实现初始化模型参数激活函数模型损失函数训练多层感知机的简洁实现模型多层感知机在网络中加入隐藏层我们可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制
LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:49

Course2-Week2-神经网络的训练方法

Course2-Week2-神经网络的训练方法文章目录Course2-Week2-神经网络的训练方法1.神经网络的编译和训练1.1TensorFlow实现1.2损失函数和代价函数的数学公式2.其他的激活函数2.1Sigmoid
虎慕·2023-12-05 09:01

时间序列预测 | SVM时间序列预测建模，单步、多步（Python）

核函数：可以使用多种核函数，例如线性、多项式、RBF（径向基函数）和sigmoid等。主要参数：
码农腾飞·2023-12-05 06:24

Activation funcions--Swish Mish

Swishf(x)=x·sigmoid(x)GoogleBrainTeam提出GoogleBrainTeam表示Swish的效果比ReLU好self-gating:其中gating其实就是公式里的sigmoid
江江江江枫渔火·2023-12-05 04:35

神经网络（第三周）

到目前为止，只用过sigmoid激活函数，但是，有时其他的激活函数效果会更好。tanh函数或者双曲正切函数是总体上都优于sigmoid函数的激活函数。
叫小侯的小白程序员·2023-12-03 11:34

每天五分钟计算机视觉：AlexNet网络的结构特点

2、Alex使用了ReLu激活函数，使得模型收敛得更快，解决了sigmoid激活函数所存在的梯度弥散的问题。3、Alex使用了dropout层，这可以有效地防止过拟合的问题。4
幻风_huanfeng·2023-12-03 06:51

【动手学深度学习】(八)数值稳定和模型初始化

数值稳定性常见的两个问题3.梯度爆炸4.梯度爆炸的问题值超出阈值对于16位浮点数尤为严重对学习率敏感如果学习率太大->大参数值->更大的梯度如果学习率太小->训练无进展我们可能需要在训练过程中不断调整学习率5.梯度消失使用sigmoid
释怀°Believe·2023-12-03 04:50

逻辑回归 使用Numpy实现逻辑回归

使用Numpy实现逻辑回归sigmoid函数g(z)=1(1+e−z)g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z})}g(z)=(1+e−z)1#sigmoid函数defsigmod(z):return1
小小程序○·2023-12-02 22:34

激活函数——Relu,Swish

形式如下:relu公式-----steppedsigmoid-------softplusfunction-------Relfunction其中--------sigmoid下面解释上述公式中的softplus
乔大叶_803e·2023-12-02 14:51

吴恩达 神经网络和深度学习 assignment3 编程作业 构建神经网络模型

importsklearnimportsklearn.datasetsimportsklearn.linear_modelfromplanar_utilsimportplot_decision_boundary,sigmoid
sy今天看代码了吗·2023-12-01 23:50

机器学习——逻辑回归

回归问题：例如线性回归，用于拟合方程，预测趋势、曲线走势等分类问题：例如男女分类，猫狗大战等，用于解决类别区分问题sigmoid函数这里介绍一个特殊的函数，在深度学习中也称为激活函数，而在机器学习，或者说这篇博文中
SF-FCZ·2023-12-01 15:17

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了
撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

day1-多层感知机

内容包括:MLP简介与普通感知机的区别2.为什么需要多层感知机激活函数1.不同激活函数介绍relusigmoidtanh区别MLP简介与普通感知机区别加入了一个或多个隐藏层，并引入激活函数多层可以拟合更复杂的线性函数
wamgz·2023-12-01 12:48

GAN：WGAN

所以判别器最后一层去掉sigmoid；2.生成器和判别器的loss不取log；3.每次更新判别器的参数之后把
微风❤水墨·2023-11-30 19:53

介绍Sigmoid函数的平移、平滑和翻转【基于Python可视化分析】

文章目录简介Sigmoid函数Sigmoid函数曲线调控参数设置python可视化参考简介本篇博客介绍了具有S型曲线的Sigmoid函数，以及如何设置、调整Sigmoid函数的参数实现S曲线的平滑、平移和翻转操作
KRISNAT·2023-11-30 12:47

【Python】torch.exp（）和 torch.sigmoid（）函数详解和示例

本文对torch.exp（）和torch.sigmoid（）函数进行原理和示例讲解，以帮助大家理解和使用。
木彳·2023-11-29 19:26
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