sigmoid 第8页

4.多层感知机

2R2目录知识框架No.1多层感知机一、感知机1、感知机2、训练感知机3、图形解释4、收敛定理5、XOR问题6、总结二、多层感知机1、XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、Sigmoid

霸时斌子·2023-10-29 20:01

DL Homework 4

1.2应用到机器学习1.3参数学习1.4反向传播算法2.激活函数3.神经网络流程推导(包含正向传播和反向传播)4.数值计算-手动计算5.代码实现-numpy手推6.代码实现-pytorch自动7.激活函数Sigmoid

熬夜患者·2023-10-29 10:54

前馈神经网络

此文建议看完基础篇再来，废话不多说，进入正题目录1.神经元1.1活性值1.2激活函数1.2.1Sigmoid函数1.2.2Relu函数2.基于前馈神经网络的二分类任务2.1数据集的构建2.2模型的构建2.2.1

熬夜患者·2023-10-29 10:20

神经网络与深度学习第四章前馈神经网络习题解答

首先看一下CSDN的解释：如果输入x恒大于0，使用sigmoid作为激活函数的神经元的输出值将会处于饱和状态，导致其梯度接近于0，这会使得梯度下降算法的收敛速度变慢。

小鬼缠身、·2023-10-28 22:19

NNDL：作业五

习题4-1对于一个神经元,并使用梯度下降优化参数w时,如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢.证明：激活函数以sigmoid为例。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-28 22:48

进阶第1章代码解读

目录forward_net.py代码代码解读debug代码forward_net.py代码#coding:utf-8importnumpyasnpclassSigmoid:def__init__(self

赵孝正·2023-10-28 00:48

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面

@@老胡·2023-10-27 17:18

TypeError: Input 'b' of 'MatMul' Op has type float32 that does not match type float64 of argument 'a

Ophastypefloat32thatdoesnotmatchtypefloat64ofargument'a，这是由于两个相乘矩阵类型不匹配，调试一下发现x矩阵为tf.float64,W矩阵为tf.float32，改类型用tf.cast()函数修改前：a=tf.nn.sigmoid

闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:06

交叉熵损失函数

主要原因是在分类问题中，使用sigmoid/softmx得到概率，配合MSE损失函数时，采用梯度下降法进行学习时，会出现模型一开始训练时，学习速率非常慢的情况交叉熵函数是凸函数，求导时能够得到全局最优值

骑着蜗牛逛世界·2023-10-26 18:53

逻辑回归

,Y=10,\quadx_i\inw_1,Y=1\\0,xi∈w1,Y=1<0,xi∈w2,Y=0为了将其表示为概率的方式我们对概率建模，将其缩放为[0,1][0,1][0,1]的范围上，所以我们利用sigmoid

Gowi_fly·2023-10-26 07:20

【AI隐私保护.论文笔记】CrypTFlow2: Practical 2-Party Secure Inference，CrypTFlow2：实用的安全两方推理

以前的激活层，Relu，Sigmoid函数大部分是采用GC，或者近似函数的方式。GC的开销比较大，而近似函数都有精度损失。比如CryptoNets中使用的

火锅配咖啡·2023-10-25 19:16

Tensorflow：介绍常见激活函数和池化，并用Tensorflow搭建前向神经网络

1.1sigmoidS形曲线，早期用于卷积层，通常用于逻辑回归任务的最后一层输出tensorflow对应api：tf.nn.sigmoid()分类中通常和损失函数一起使用1.2relu线性整流函数，通常用于卷积层和全

努力不秃头的小仙主·2023-10-25 11:19

史上最全激活函数总结篇（持续更新ing......）

史上最全激活函数总结篇（持续更新ing......）1引言2文章和对应的激活函数2.1激活函数总结（一）：ReLU及其变体2.1.1Sigmoid2.1.2Tanh2.1.3ReLU2.1.4LeakyReLU2.1.5PReLU2.1.6Swish

sjx_alo·2023-10-25 10:00

激活函数总结（sigmoid、tanh、RELU、LRel、PReLU、ELU、GELU和SELUS）

sigmoid函数特点：函数值介于（0，1）之间，x在负无穷和正无穷之间。缺点：1、有饱和区域，是软饱和，在大的正数和负数作为输入的时候，梯度就会变成零，使得神经元基本不能更新。

qq_41627642·2023-10-24 23:26

【学习笔记】Sigmoid, Relu, Swish, Gelus, Maxout等常用激活函数的分析学习

Sigmoid,Relu,Swish,Gelus,Maxout等常用激活函数的分析学习本文主要针对邱锡鹏老师《NNDL》中3.1节中提及的集中激活函数做了一下对比记录，并不较少激活函数本身，只是从发展和优缺点的角度去评价他们

JinyuZ1996·2023-10-24 23:25

深度学习中常用的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、GELU等。

深度学习中常用的激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数4.LeakyReLU函数5.PReLU函数6.ELU函数：7.GELU函数：深度学习中常用的激活函数有sigmoid、tanh

ywfwyht·2023-10-24 23:18

【机器学习合集】激活函数合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录综述1.S激活函数(sigmoid&Tanh)2.ReLU激活函数3.ReLU激活函数的改进4.近似ReLU激活函数5.Maxout激活函数6.自动搜索的激活函数Swish综述这些都是神经网络中常用的激活函数

slience_me·2023-10-24 20:33

机器学习（深度学习）Softmax和Sigmoid函数

无敌阿强·2023-10-24 17:34

神经网络常用的sigmoid和softmax激活函数

1、Sigmoid--函数公式：公式中，z是单个原始输出值，如原始输出值为[-0.5，0.3，1.5，-2.0]，则z1=-0.5，z2=0.3，z3=1.5，z4=-2.0；sigmoid函数连续，光滑

Echo-z·2023-10-24 17:03

二分类情况下sigmoid函数和softmax函数区别

说到softmax和sigmoid二者差别，就得说说二者分别都是什么。其实很简单，网上有数以千计的优质博文去给你讲明白，我只想用我的理解来简单阐述一下：sigmoid函数针对两点分布提出。

Stig_Q·2023-10-24 17:32

sigmoid和softmax函数

转载：https://blog.csdn.net/CFH1021/article/details/104841428添加链接描述激活函数简介从事或对人工智能行业有了解的人员来说，相信对softmax和sigmoid

菠萝王先生·2023-10-24 17:32

sigmoid函数和softmax函数

一、二分类问题sigmoid函数表示为：sigmoid函数图像为：sigmoid的输入为实数，输出在0和1之间，对一定范围内的数据很敏感。

纸上得来终觉浅～·2023-10-24 17:01

sigmoid和softmax激活函数的区别

一、简单说下sigmoid激活函数解析：常用的非线性激活函数有sigmoid、tanh、relu等等，前两者sigmoid/tanh比较常见于全连接层，后者relu常见于卷积层。

xiaojiuwo168·2023-10-24 17:46

sigmoid和softmax函数的区别；神经网路常用的损失函数以及对应的应用场景；softmax的作用

一、Sigmoid函数和Softmax函数是常用的激活函数，它们在神经网络中经常用于实现非线性映射。

医学小达人·2023-10-24 17:15

模式识别——高斯分类器

模式识别——高斯分类器需知定义特殊情况（方差一致）Sigmoid需知所有问题定义在分类问题下，基于贝叶斯决策定义条件概率为多元高斯分布，此时观测为向量X=X1,X2,...,XnX={X_1,X_2,.

季马宝宝·2023-10-24 05:01

pytorch逐行搭建CNN系列（一）AlexNet

一开天辟地提出了ReLU激活函数，一般神经元的激活函数会选择sigmoid函数或者tanh函数，实验表明用ReLU比tanh快6倍。

努力当总裁·2023-10-23 15:02

【面试】逻辑回归

逻辑回归的常见面试点总结(博客园)LR（逻辑回归）为什么使用sigmoid函数1.基本概念一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的

账号已删除·2023-10-23 00:05

Xavier Glorot参数初始化: 理解训练Deep DNN的难点

文章目录0先前初始化方法随机初始化权重选择合适的权重初始值1深度神经网络2实验环境和数据集在线学习无限数据集：Shapeset-3x2有限数据集实验环境3训练过程激活函数和饱和的影响Sigmoid实验Tanh

十里清风·2023-10-21 05:12

【数之道 06】神经网络模型中激活函数的选择

激活函数的选择为什么使用激活函数激活函数的选择sigmoidtanhReLU(RectifiedLinearUnit)LeakyReLU（ReLU函数的变形体）隐藏层的选择顺序输出层的激活函数以业务要求为导向二分类问题多分类问题多标签问题线性回归问题

醉酒柴柴·2023-10-20 23:53

逻辑回归揭秘: 从分类原理到机器学习实践

机器学习第五课逻辑回归概述逻辑回归应用领域逻辑回归vs线性回归基本定义输出类型函数关系误差计算使用场景数据分布逻辑回归的数学原理Sigmoid函数多数几率似然函数逻辑回归损失函数正则化L1正则化L2正则化

我是小白呀·2023-10-20 15:56

Logistic回归原理分析与Python实现

一、Logistic回归原理分析Logistic回归的目标是建立一个能够将输入特征映射到概率的函数，常用的是Sigmoid函数。Sigmoid函数可以将任意实数映射到0到1之间的概率值，

ZjbFullstack·2023-10-20 10:03

Logistic回归（逻辑回归）及python代码实现

文章目录Logistic（LogisticRegression,LR）回归原理讲解参数计算python代码实现生成数据集不使用其他库实现定义激活函数（标准Logistic函数即Sigmoid函数）定义LogisticRegression

阿库塔姆·2023-10-20 10:31

从头开始建立神经网络翻译及扩展

训练一个神经网络我们的神经网络如何进行预测学习神经网络的参数实现神经网络训练一个隐层有3个神经元的神经网络验证隐层神经元个数对神经网络的影响练习练习题解答1.Minibatchgradient2.Annealinglearningrate3.其他激活函数SigmoidActi

萝卜地里的兔子·2023-10-18 12:00

从0开始编写BP，自适应学习率的BP神经网络，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，使用者也可以根据需要自行更改！以经典的红酒数据分类为例，红酒数据大小为178*14，最后一列为标签列。随机取数据的百分之70作为训练集，百分之30作为测试集。

今天吃饺子·2023-10-18 06:51

从0开始编写BP，附加动量因子的BP神经网络，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，使用者也可以根据需要自行更改！以经典的红酒数据分类为例，红酒数据大小为178*14，最后一列为标签列。随机算取数据的百分之70作为训练集，百分之30作为测试集。

今天吃饺子·2023-10-18 06:15

SwiGLU论文阅读

1.1.1SWISH:ASELF-GATEDACTIVATIONFUNCTIONSWISH激活函数的定义如下，其中σ(x)是sigmoid函数f(x)=x·σ(x)σ(x)=(1+exp(−x))^(-

MLTalks·2023-10-18 02:20

六.网络参数初始化

举个例子，如网络使用sigmoid函数作为非线性激活函数，若参数

愿风去了·2023-10-18 00:16

分类算法-逻辑回归与二分类

2.2激活函数sigmoid函数分析回归的结果输入到sigmoid函数当中输出结果：[0,1]区间中的一个概率值，默认为0.5为阈值逻辑回归最终的分类是通过属

靓仔写sql·2023-10-17 17:05

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P16 Loss可能影响网络训练失败&softmax与sigmoid

二、softmax与sigmoid此处要明白！

QwQllly·2023-10-16 14:36

机器学习之Sigmoid函数

文章目录Sigmoid函数是一种常用的数学函数，通常用于将实数映射到一个特定的区间。它的形状类似于"S"形状曲线，因此得名。

JNU freshman·2023-10-16 08:50

循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）-学习总结1

1遗忘门、输入门、输出门首先，通过输入XtX_tXt和上一个隐状态Ht−1H_{t-1}Ht−1与全连接层相乘再加上偏置，最后经过激活函数sigmoid,得到三个门：遗忘门fff,输入门iii,输出门oooIt

Cosmos Tan·2023-10-16 06:50

Python 机器学习入门之逻辑回归

机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归逻辑回归系列文章目录前言一、逻辑回归简介二、逻辑回归推导1、问题2、Sigmoid

bug别找我·2023-10-16 00:54

NNDL:作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

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

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-15 16:07

深度强化学习第 1 章机器学习基础

1.1.1线性回归1.1.2逻辑斯蒂回归sigmoid是个激活函数（activationfunction）交叉熵（crossentropy），它常被用

Chen_Chance·2023-10-15 15:58

激活函数小结：ReLU、ELU、Swish、GELU等

文章目录SigmoidTanhReLULeakyReLUPReLUELUSoftPlusMaxoutMishSwishGELUSwiGLUGEGLU资源激活函数是神经网络中的非线性函数，为了增强网络的表示能力和学习能力

chencjiajy·2023-10-15 01:00

吴恩达机器学习——Andrew Ng machine-learning-ex2 python实现

目录Exercise2:LogisticRegression1.LogisticRegression1.1Plotting1.2sigmoidfunction1.3Costfunctionandgradient1.4Optimize1.5Predict2

令狐傻笑·2023-10-14 05:24

[Machine Learning][Part 5]监督学习——逻辑回归

然而我们希望逻辑回归预测模型输出的是0和1，为了达到这个目的，我们使用sigmoid()来把线性回归预测的输出y映射到0和1之间。sigmoid公式为:公式中的z表示的是线性回归模型中输出的结果y。

思则变·2023-10-14 05:21

逻辑回归总结

1）目的：将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数（为什么要用极大似然函数）5）求解：梯度下降方法（其他优化方法）6）多分类问题7）优点8）

孙有涵·2023-10-13 19:22

PyTorch 深度学习之多分类问题Softmax Classifier(八)

1.Revision:Diabetesdataset2.Design10outputsusingSigmoid?

河图洛水·2023-10-13 17:37

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