sigmoid 第9页

深度学习一：Deep Learning基本概念及线性、非线性回归对比分析（sigmoid v.s. ReLU）

DeepLearning1.IntroductionofMachine/DeepLearning2.Howtofindafunction?2.1.FunctionwithUnknownParameters2.2.DefineLossfromTrainingData3.Optimization4.MachineLearningissosimple5.Non-linearmodels5.1.Sigmo

Amyniez·2023-10-01 06:58

神经网络基础知识

神经网络基础知识1.1单个神经元单个神经元是神经网络的基本单位，其主要接受一个n维的向量x，输出为一个激活函数的输出aa=11+exp(−(ωTx+b))每个神经元均可拟合一种非线性的变化形势，上图采用的主要是基于sigmoid

hqc888688·2023-10-01 03:49

PyTorch - 模型训练损失 (Loss) NaN 问题的解决方案

例如，交叉熵损失sigmoid_cross_entropy，包括对数函数(log)，

SpikeKing·2023-09-28 21:20

逻辑回归（Logistic回归又名对数几率回归）原理及python代码实现

1.公式推导为了实现Logistic回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和代人Sigmoid函数中，进而得到一个范围在0~1之间的数值。

南山十一少·2023-09-28 00:26

全面解析并实现逻辑回归(Python)

一、逻辑回归模型结构逻辑回归是一种广义线性的分类模型且其模型结构可以视为单层的神经网络，由一层输入层、一层仅带有一个sigmoid激活函数的神经元的输出层组成，而无隐藏层。

风度78·2023-09-28 00:23

【yolov2】原理详解 &与Yolov1对比 & batch norm详解

激活函数如sigmoid和双曲正切激活函数，在0附近是非饱和区，如果输出太大或者太小，则会进入激活函数的饱和区(饱和区意味着梯度消失，难以训练)所以用batchnorm强行把神经元的输出集中在0附近。

computer_vision_chen·2023-09-27 14:42

PyTorch 深度学习之逻辑斯蒂回归Logistic Regression(五)

Revision-LinearRegressionClassficationTheMNISTdatasettrain:训练集还是测试集TheCIFAR-10dataset1.RegressionVSClassfication输出概率1.1Howtomap[0,1]导数:正态分布1.2Sigmoidfunctions2

河图洛水·2023-09-27 06:37

激活函数总结（四十三）：激活函数补充(ScaledSoftSign、NormLinComb)

激活函数总结（四十三）：激活函数补充1引言2激活函数2.1ScaledSoftSign激活函数2.2NormLinComb激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid

sjx_alo·2023-09-27 05:34

激活函数总结（四十二）：激活函数补充(SSFG、Gumbel Cross Entropy)

激活函数总结（四十二）：激活函数补充1引言2激活函数2.1SSFG激活函数2.2GumbelCrossEntropy激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh

sjx_alo·2023-09-27 05:04

激活函数总结（四十一）：激活函数补充(ShiLU、ReLUN)

激活函数总结（四十一）：激活函数补充1引言2激活函数2.1ShiLU激活函数2.2ReLUN激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU

sjx_alo·2023-09-27 05:03

激活函数总结（四十四）：激活函数补充(NLSIG、EvoNorms)

激活函数总结（四十四）：激活函数补充1引言2激活函数2.1NLSIG激活函数2.2EvoNorms激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、

sjx_alo·2023-09-27 05:33

【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题

以下是一些常见的分类算法：逻辑回归（LogisticRegression）：通过对线性函数应用sigmoid函数，将数据映射到一个概率值，然后根据阈值对数据进行二分类。

傻傻虎虎·2023-09-26 09:18

梯度爆炸问题和梯度消失问题的一种解释和相应的解决方案

梯度消失是指随着神经网路的层数增加，前向传播过程种梯度渐渐缩减为0，较低的连接层的参数已经无法再更新了；梯度爆炸是指梯度越来越大，逼近饱和，各层需要更新较大的权值，这可能是因为激活函数和初始化方法配合有问题，比如使用sigmoid

歌者文明·2023-09-25 05:39

深度学习自学笔记五：浅层神经网络（二）

目录一、激活函数二、激活函数的导数三、神经网络的梯度下降四、反向传播五、随机初始化一、激活函数神经网络中常用的激活函数有以下几种：1.Sigmoid函数（Logistic函数）：Sigmoid函数将输入值映射到

ironmao·2023-09-25 02:16

深度学习自学笔记二：逻辑回归和梯度下降法

它基于线性回归模型，并使用了sigmoid函数作为激活函数。假设我们有一个二分类问题，其中输入特征为x，对应的样本标签为y（0或1）。逻辑回归的目标是根据输入特征x预测样本标签y的概率。

ironmao·2023-09-23 21:54

吴达恩深度学习L1W4作业二dnn_app_utils_v2.py

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporth5pydefsigmoid(Z):"""ImplementsthesigmoidactivationinnumpyArguments

﹌看清所以看輕-/·2023-09-23 08:54

机器学习笔记11—机器学习/深度学习之激活函数及python代码实现

ML/DL之激活函数1、概述2、激活函数性质3、常用的激活函数3.1Sigmoid函数(Logistic函数）3.2Tanh函数3.3ReLU函数3.4LeakyReLU函数3.5PReLU函数3.6ELU

珞沫·2023-09-23 05:07

Sigmoid 函数

前言Sigmoid函数（Logistic函数）是神经网络中非常常用的激活函数，我们今天来深入了解一下Sigmoid函数。

我是任玉琢·2023-09-21 16:15

python实现逻辑回归

利用回归方法算出来的预测值的值域是从负无穷到正无穷的，而概率P的值域是从0到1，那么如何将预测值转化为一个概率值呢，这里就要利用到sigmoid函数了，该函数的表达式为：image.png先来简

yy辰·2023-09-21 08:35

学习pytorch11 神经网络-非线性激活

神经网络-非线性激活官网文档常用1ReLUinplace常用2Sigmoid代码logsB站小土堆学习pytorch视频非常棒的up主，讲的很详细明白官网文档https://pytorch.org/docs

陌上阳光·2023-09-21 07:23

3. 非线性回归和逻辑回归（pytorch）

常用的激活函数有：sigmoid、ta

张怼怼√·2023-09-21 01:28

计算机视觉与深度学习-全连接神经网络-激活函数- [北邮鲁鹏]

激活函数vs数据预处理常用的激活函数Sigmoid函数（Logistic函数）双曲正切函数（Tanh函数）线性整流函数（ReLU函数）LeakyReLU函数Softmax函数基础知识激活函数是神经网络中的一种非线性函数

古董a·2023-09-20 18:06

手刻 Deep Learning -第壹章 -PyTorch教学-激励函数与感知机入门（上）

为什么会有用，还有通过示例来探讨/实作（本文介绍常用的ReLU，Tanh，Sigmoid，Softmax）阅读本文需要有矩阵计算的知识，还有知道线性回归的原理另外我们也使用Pytorch本文希望透过生活中的范例

无水先生·2023-09-20 01:08

[手把手系列之二]实现多层神经网络

网络架构多层神经网络处理过程：X-->$[linear+relu]^{(L-1)}$--->[linear+sigmoid]--->$\hat{y}$数学表示训练集:$X=[x{(1)},x{(2)},

七八音·2023-09-20 00:57

小白入门深度学习 | 3-2：激活函数activation

文章目录一、什么是激活函数二、激活函数的种类1.sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LReLU5.PReLU6.RReLU7.ELU8.Swish9.hswish三、激活函数的选择四、激活函数相关问题一

K同学啊·2023-09-19 23:15

激活函数总结（三十八）：激活函数补充(PDELU、CosLU)

激活函数总结（三十八）：激活函数补充1引言2激活函数2.1PDELU激活函数2.2CosLU激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU

sjx_alo·2023-09-19 16:54

激活函数总结（三十七）：激活函数补充(PAU、DELU)

激活函数总结（三十七）：激活函数补充1引言2激活函数2.1Padé激活函数2.2DELU激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU

sjx_alo·2023-09-19 16:53

激活函数总结（三十六）：激活函数补充(ARiA、m-arcsinh)

激活函数总结（三十六）：激活函数补充1引言2激活函数2.1ARiA激活函数2.2modifiedarcsinh激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh

sjx_alo·2023-09-19 16:23

激活函数总结（三十五）：激活函数补充(KAF、Siren)

激活函数总结（三十五）：激活函数补充1引言2激活函数2.1KAF激活函数2.2Siren激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU

sjx_alo·2023-09-19 16:53

Logistic Regression（2018-05-04）

逻辑回归数学方程：logistic/sigmoidfunctionimage.pngimage.png如何找到合适的参数步骤1：写出对数形式的损失方程image.pngimage.png使用逻辑回归算法解决多类的分类问题思想

叨逼叨小马甲·2023-09-19 12:35

keras 或者tensorflow损失函数

binary_crossentropy（和引擎盖下的tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits）用于二进制多标签分类（标签是独立的）.categorical_crossentropy

weixin_42612033·2023-09-19 06:49

[tensorflow损失函数系列]weighted_cross_entropy_with_logits

欢迎一起讨论相互学习~weighted_cross_entropy_with_logits(targets,logits,pos_weight,name=None):此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits

武科大许志伟·2023-09-19 06:48

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits详解

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None)sigmoid_cross_entropy_with_logits

大笨熊。。。·2023-09-19 06:16

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.6 卷积神经网络

模型结构如下流程图（每个卷积块由一个卷积层、一个sigmoid激活函数和平均汇聚层组成）：全连接层(10)↑\uparrow↑全连接层(84)↑\uparrow↑全连接层(12

AncilunKiang·2023-09-18 03:07

Latex-遇到的各种公式和特殊字符

Sigmoid的写法\begin{equation}\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\end{equation}Softmax的写法\begin{equation}\sigma(

天边一坨浮云·2023-09-16 10:16

逻辑回归（Logistic Regression）原理（理论篇）

目录一、逻辑回归简介及应用二、逻辑回归的原理（1）sigmoid函数（2）输入和输出形式（3）基于目标函数求解参数w三、逻辑回归代码复现一、逻辑回归简介及应用logistic回归又称logistic回归分析

傅瑾颜·2023-09-16 07:51

Logistic函数的各个参数作用分析及其在电机控制中的应用

近几天对神经网络分类器的学习中，看到了Sigmoid函数。Sigmoid函数的表达式为：在Matlab或者Octave中可以画出函数曲线。

qq_27158179·2023-09-14 05:41

激活函数介绍

ReLU对比Sigmoid主要变化：1.单侧抑制2.相对宽阔的兴奋边界3.稀疏激活性(1)sigmoid函数（曲线很像“S”型）公式：image曲线：image也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出取值范围为

想飞的大兔子·2023-09-13 21:26

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.8 数值稳定性和模型初始化

matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2lx=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=torch.sigmoid

AncilunKiang·2023-09-13 21:58

深度学习小白理论入门（一）之必备数学基础（自用笔记，方便快速查阅）

递推关系式三、∑符号四、向量4.1向量内积4.2柯西-施瓦茨不等式4.3内积的坐标表示4.4向量的一般化五、矩阵5.1单位矩阵5.2Hadamard乘积六、导数（单变量函数）6.1导数定义6.2分数函数的导数和Sigmoid

好喜欢吃红柚子·2023-09-13 14:31

打开深度学习的锁

打开深度学习的锁导言一、导入的包和说明二、数据的预处理2.1数据集说明2.2数据集降维度并且转置2.3数据预处理完整代码三、逻辑回归3.1线性回归函数公式3.2sigmoid函数公式四、初始化函数五、构建逻辑回归的前向传播和后向传播

Jiashun Hao·2023-09-13 13:31

机器学习算法详解3：逻辑回归

目录结构文章目录机器学习算法详解3：逻辑回归1.引子2.sigmoid函数3.原理推导4.交叉熵损失函数推导4.1信息熵4.2KL散度4.3交叉熵推导4.4交叉熵损失函数推导5.为什么选用sigmoid

自学小白菜·2023-09-13 09:36

三种激活函数(Relu,Sigmoid,tanh)与多层感知机

文章目录ReluSigmoid函数tanh函数多层感知机小结ReluReLU（rectifiedlinearunit）函数提供了一个很简单的非线性变换。

phac123·2023-09-12 10:33

注意力机制讲解与代码解析

（B,C,H,W）----(B,C,1,1)利用各channel维度的相关性计算权重(B,C,1,1)---(B,C//K,1,1)---(B,C,1,1)---sigmoid与原特征相乘得到加权后的。

CVplayer111·2023-09-11 07:09

Rethink LSTM&GRU

WWW和UUU是加权的矩阵，写模型的时候用nn.Linear(in_dim,out_dim)就成；σ\sigmaσ是Sigmoid函数第一条，遗忘门，定义为有多少内容需要被遗忘；第二条：输入门，定义为有多少输入值有多少能进入到

_FY·2023-09-11 06:48

逻辑回归与神经网络的区别

一般用于二分类网络，线性可分的情况，激活函数为Sigmoid，logisticregression的一个优点是logisticcostfunction是一个凸函数，可以求得全局最小

zhnidj·2023-09-10 17:20

SA和SSA

深度学习卷积神经网络重要结构之通道注意力和空间注意力模块SA(SpatialAttention)模块首先对输入信息分别进行Maxpool、Avgpool操作，并按通道维度拼接池化结果，再进行1x1Conv卷积，最后经过Sigmoid

cocapop·2023-09-10 13:34

《动手学深度学习》-57长短期记忆网络LSTM

门控记忆元：遗忘门：将值向0减少输入门：决定是不是忽略掉输入数据输出门：决定是不是使用隐状态由3个带有sigmoidsigm

Jiawen9·2023-09-10 04:50

机器学习——Logistic Regression

这时Sigmoid函数就派上用场了。LogisticR

疋瓞·2023-09-09 23:57

机器学习

***sigmoid函数的使用。。。。在以后的机器学习和深度学习会普遍用到。。。

chen_sheng·2023-09-08 10:11

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