tanh

算法工程狮一、数学基础 高数

下面的部分中，1.初等函数$tanh$经常作为激活函数使用$$tanh=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}$$2.函数极限函数极限只需要记住如下运算$$^{limf(x)}_{x
ManSsssuper·2020-10-10 12:29

算法工程狮一、数学基础 高数

下面的部分中，1.初等函数$tanh$经常作为激活函数使用$$tanh=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}$$2.函数极限函数极限只需要记住如下运算$$^{limf(x)}_{x
ManSsssuper·2020-10-09 13:32

吴恩达深度学习 单隐藏层的2分类神经网络

使用具有非线性激活功能激活函数，例如tanh。计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。
flowerfu·2020-09-17 05:55

TensorFlow 2.0深度学习算法实战 第七章 反向传播算法

导数常见性质7.2.1基本函数的导数7.2.2常用导数性质7.2.3导数求解实战7.3激活函数导数7.3.1Sigmoid函数导数7.3.2ReLU函数导数7.3.3LeakyReLU函数导数7.3.4Tanh
安替-AnTi·2020-09-17 04:40

【/强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践/课程摘要和调参心得-No.5】连续动作空间上求解RL

一、学习内容5.连续动作空间上求解RL5.1连续动作空间离散和连续动作跟环境有关：可分别采用随机性策略和确定性策略：实践中可分别用sample函数和tanh函数:DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient
FlyingPie·2020-09-17 03:40

ELman神经网络matlab实现

Z.H.Gao一.输入样本用sin(xt)、sin(2xt)、sin(0.5xt)和时间t，预测cos(xt)FIG.1.原始数据二.matlab实现代码clearall;closeall;clc%sine,‘tanh
vendetta_gg·2020-09-16 07:56

AndrewNG Deep learning课程笔记

outputlayerhiddenlayer中的一个神经元的结构如下，可以看出这里的神经元结构等同于一个逻辑回归单元，神经元都是由线性部分和非线性部分组成非线性部分，又称为激活函数，这里用的是sigmod，也可以用其他，比如relu或tanh
weixin_34190136·2020-09-16 06:17

跑微光图像增强程序遇到的问题汇总

bug文章目录问题一：各个模块的安装问题二：训练集样本数一直为0问题三：cuda内存不足问题四：torch.nn.utils.clip_grad_norm函数被弃用问题五：nn.functional.tanh
花里梦雨·2020-09-16 05:03

[深度学习] 激活函数

这部分共介绍7个激活函数：Sigmoid函数，tanh函数，Relu函数，LeakyRelu函数，参数化Relu，随机化Relu和指数化线性单元（ELU）。
四月晴·2020-09-16 03:15

LSTM的原理和实现

在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。  LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单元。
two_apples·2020-09-15 11:12

TensoFlow解决过拟合问题：正则化、滑动平均模型、衰减率

对多层神经网络过拟合的总结激活函数解决非线性问题神经网络解决非线性问题的方法是使用激活函数，TensorFlow中常用的激活函数有：tf.nn.relu、tf.sigmoid、tf.tanh。
萝卜虫·2020-09-14 19:31

tanh,relu,sigmoid激活函数numpy实现

frommatplotlibimportpyplotasplx=np.arange(-5,5,0.01)#Reluy1=np.where(x>0,x,0)pl.plot(x,y1)pl.show()y2=(x+np.abs(x))/2pl.plot(x,y2)pl.show()y3=np.maximum(x,0)pl.plot(x,y3)pl.show()#Sigmoidy4=1/(1+np.ex
geter_CS·2020-09-14 19:28

Deepcamp笔试&面试记录

1.激活函数（ReLU、LeakyRelu、Sigmond、tanh）2.logisticregression是否可以用于多分类？
YZhang_BUAA·2020-09-14 16:02

秋招常见问题汇总

比较tanh、sigmoid以及relu。二.机器学习1.讲一讲熵一.深度学习1.常见的激活函数特点是什么？比较tanh、sigmoid以及relu。
常喝水·2020-09-14 11:00

RNN、LSTM、GRU基础原理梳理

内部的运算过程为，(t-1)时刻的隐层输出与w矩阵相乘，与t时刻的输入乘以u之后的值进行相加，然后经过一个非线性变化（tanh或Relu），然后以此方式传递给下一个时刻。
MIngo的成长·2020-09-14 07:09

【傻瓜攻略】深入学习入门之激活函数（四）

参考：http://cs231n.github.io/neural-networks-1/2.tanh（反正切）函数这个函数的取值范围为[-1,+1]，其实看图也可以发现这个函数与上一章所述的sigmoid
lyy_sha·2020-09-14 00:09

Tensorflow tf.keras.layers.GRU

init__init__(units,activation='tanh',recurrent_activation='sigmoid',use_bias=True,kernel_initializer=
Claroja·2020-09-14 00:26

svmtrain函数参数

-e-SVR4--v-SVR-t核函数类型：核函数设置类型(默认2)0–线性：u'v1–多项式：(r*u'v+coef0)^degree2–RBF函数：exp(-r|u-v|^2)3–sigmoid：tanh
kobesdu·2020-09-13 15:20

imagenet classification with deep convolutional neural networks

3.1这里用了ReLU,而不是sigmoid或者是tanh,在文章中称sigmoid或tanh为saturatingnonlinearities.为啥呢,具体可见https://www.quora.com
seamanj·2020-09-12 09:12

【论文笔记】Image Classification with Deep Convolutional Neural Network

每层的尺寸演算2.创新点2.1ReLU//概括：不用simgoid和tanh作为激活函数，而用ReLU作为激活函数的原因是：加速收敛。因为sigmoid和ta
lLYDl·2020-09-12 09:06

C++一些常用函数

绝对值（默认输入为弧度值）sin正弦函数cos余弦函数tan正切函数asin反正弦函数acos反余弦函数atan反正切函数（常用：PI=atan(1)*4.0;sinh求x的双曲正弦值cosh双曲余弦值tanh
果腹·2020-09-12 05:05

深度学习--Matlab使用LSTM长短期记忆网络对负荷进行预测

在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。[概念参考：百度百科]LSTM网络结构如下图：[图片来源：OPEN-OPEN]单个LSTM
jianwang16·2020-09-11 22:00

sigmoid、Relu、Tanh、softmax激活函数的比较, 以及交叉熵损失函数

目录sigmoid：relu:softmax:交叉熵Crossentropy:sigmoid：，它的导数,为单调递增函数。函数图像如下：sigmoid函数的导数图如下所示：即，当层数过多时，会产生过多的相乘，如果W足够大，则梯度会呈指数型上升，则为梯度爆炸。如果W很小，则梯度会呈指数型衰减，则为梯度衰减。一般情况|W|<1，比较容易发生梯度消失的情况。详情：sigmoid引起的梯度消失和爆炸问题：
dabingsun·2020-09-11 21:20

深度学习中，逻辑回归(交叉熵)，softmax损失函数的推导，以及sigmoid, relu, tanh, softmax函数的用处

sigmoid,relu,tanh,softmax函数的用处其中作为激励函数的有:(1)g(z)=sigmoid(z)=(2)g(z)=relu(z)=max(0,x)(3)g(z)=tanh(z)=以上激励函数作用为构造非线性模型
zq18239961260·2020-09-11 21:01

神经网络中的激活函数(附Python代码实现)

Commonlyusedactivationfunctions激活函数(ReLU,Swish,Maxout)代码链接pymlbyzhi思维导图补充恒等函数函数表达式:y=xy=xy=x函数特性:线性tanhtanh,sinh,cosh函数表达式:y=tanh
如若明镜·2020-09-11 10:43

CUDNN学习笔记（1）

它提供了在DNN应用程序中频繁出现的例程的高度优化的实现：卷积前馈和反馈，pooling前馈和反馈softmax前馈和反馈神经元前馈和反馈：整流线性（ReLU）-sigmoid双曲线正切（TANH）张量转换函数
weixin_33835103·2020-09-11 04:52

《14天动手学深度学习》——循环神经网络进阶

RNN:Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)GRU:Rt=σ(XtWxr+Ht−1Whr+br)Zt=σ(XtWxz+Ht−1Whz+bz)H˜t=tanh
我真的爱发明·2020-09-11 04:30

Tanh激活函数比Sigmoid优点在哪

Sigmoid函数：Tanh函数：优势：Tanh函数是0均值的更加有利于提高训练效率，由于Sigmoid输出是在0-1之间，总是正数，在训练过程中参数的梯度值为同一符号，这样更新的时候容易出现zigzag
Saber-alter·2020-09-11 04:35

Sigmoid/Tanh/ReLu激活函数的优缺点

激活函数的作用引入非线性，增强神经网络的表达能力Sigmoid/Tanh/ReLu激活函数的优缺点这三个激活函数都没能解决梯度消失梯度弥散就是梯度消失。
陈生~·2020-09-11 03:05

深度学习-手动搭建神经网络

这个网址可以比较直观的显示一个神经网络模型的样子：神经网络页面中以下代码中的数字1，代表一层：layer_defs.push({type:'fc',num_neurons:1,activation:'tanh
Vivinia_Vivinia·2020-09-10 13:30

tensorflow框架基础之损失函数

激活函数激活函数去线性化常见的激活函数有sigmoid()，tanh()，ReLU，关于激活函数的一些作用参考activationfunction在tensorflow中，实现上述函数的代码：tf.nn.sigmoid
hukai7190·2020-08-26 23:14

激活函数总结

在神经网络中常用的激活函数有Sigmoid、Tanh和relu等，下面逐一介绍。
cakincheng·2020-08-25 17:10

一次面试引发的问题：激活函数Relu，sigmoid ，tanh的角逐

我说：Relu/sigmoid/tanh问：有区别吗？我心想我只用过relu，至于区别我想应该是高效吧。问：为什？
刘二毛·2020-08-25 17:06

深度学习入门笔记（三）————BP神经网络算法推导

二常用激活函数Sigmoid函数2.Tanh函数和Softsign函数三BP神经网络的具体实现1.基本思想：由信号的正向传播和误差的反向传播组成。
kalp_yp·2020-08-25 09:29

使用kaldi提取bnf特征，基于bnf特征进行语种识别

OL7Challenge》现在很多研究通过bnf特征作为输入特征进行语种识别取得了很不错的效果，利用kaldi对该方法进行了实现：1.主要利用了kaldi开源工具中的steps/nnet2/train_tanh_bottleneck.sh
小龙2018·2020-08-25 04:51

激活函数

常用激活函数：-sigmoid函数-tanh函数-relu函数下面详细讲解每一种激活函数sigmoid函数数学形式图形（
伊直程序媛·2020-08-25 03:12

2018-06-12 Neural Network

classNeuralNetwork:definit(self,layers,activation='tanh'):ifactivation=='logistic':self.activation=logisticself.activation_deriv
Hiroyuki·2020-08-25 01:12

深度学习关于激活函数和损失函数的调研

关于激活函数和损失函数的调研1）激活函数（ActivationFunction）背景Sigmoid函数tanh函数Relu函数LeakyRelu函数（PReLu）ELU（ExponentialLinearUnits
Kobaayyy·2020-08-25 00:16

AlexNet 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》学习笔记

AlexNet的主要结构总共包含8层学习层：5层卷积层和三层全连接层下面介绍了几个重要的网络结构：1.ReLUNonlinearity相比较于f(x)=tanh(x)或者f(x)=(1+e^-x)^-1
努力学挖掘机的李某某·2020-08-24 19:26

非线性激励函数sigmoid，tanh，softplus，Relu

目前有四种常见的非线性激励函数：sigmoid函数：tanh函数：softplus函数：Relu函数：其对应得函数图像如下：函数种类优点缺点sigmoid函数在整个定义域内可导gradient在饱和区域非常平缓
Efan_w·2020-08-24 18:28

pytorch中的relu,sigmiod,tanh等激励函数(激活函数）

常用的激励函数（激活函数）：relu，sigmoid，tanh，softmax，softplustorch实现激励函数（激活函数）："""
troublemaker、·2020-08-24 17:12

常用激活函数Sigmoid & Softmax & ReLU& Tanh的整理总结

激活函数使用原因：1、如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。2、如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。比如，在单层感知机中，分类的结果大于某个值为一类，小于某个值为一类，这样的话就会使得输出结果在这个点发生阶跃，logistic函数（sigmoi
weixin_44766038·2020-08-24 17:39

非线性激活函数的公式、导数和优缺点

如下主要介绍4种：Sigmoid,Tanh,Relu,LeakyRelu各种非线性激活函数的优缺点：Sigmoid：现在吴恩达几乎从来不用sigmoid激活函数了，但是吴恩达会用sigmoid的一个例外场合是进行二元分类时
有石为玉·2020-08-24 17:25

Sigmoid ,tanh,ReLU常用的非线性激励函数的代码实现——深度学习笔记 ~2018年11月22

三大激励函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(-10,10,0.1)#随机生成-10到10之间的数据，步长为0.1y=1/(1+np.exp(-x))#函数plt.figure(1)#图号p1=plt.subplot(211)#绘图位置p1.set_title('Sigmoid')#标题名称p1.axhline(0.5,l
冷心笑看丽美人·2020-08-24 17:28

3.8激活函数【relu sigmoid tanh 】

学习来源1ReLU函数ReLU（rectifiedlinearunit）函数提供了一个很简单的非线性变换。给定元素x，该函数定义为:ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)ReLU函数只保留正数元素，并将负数元素清零。为了直观地观察激活函数变换，我们先定义一个绘图函数xyplot。%matplotlibinlineimporttorchimp
小黑鸟000·2020-08-24 15:53

激活函数汇总及各优缺点

激活函数汇总及各优缺点文章目录激活函数汇总及各优缺点1.什么是激活函数2.激活函数作用3.激活函数特性4.常用激活函数4.1sigmoid4.2tanh4.3ReLU，P-ReLU,Leaky-ReLU4.8softmax
Take your time_·2020-08-24 15:42

c++重写卷积网络的前向计算过程，完美复现theano的测试结果

theano的测试结果本人最终的成果是：1、卷积神经网络的前向计算过程2、mlp网络的前向与后向计算，也就是可以用来训练样本需要注意的是：如果为了复现theano的测试结果，那么隐藏层的激活函数要选用tanh
空穴来风·2020-08-24 15:03

常用的激活函数汇总-Sigmoid, tanh, relu, elu

激活函数（又叫激励函数，后面就全部统称为激活函数）是模型整个结构中的非线性扭曲力，神经网络的每层都会有一个激活函数。那他到底是什么，有什么作用？都有哪些常见的激活函数呢？深度学习的基本原理就是基于人工神经网络，信号从一个神经元进入，经过非线性的activationfunction，传入到下一层神经元；再经过该层神经元的activate，继续往下传递，如此循环往复，直到输出层。正是由于这些非线性函数
m0_48342140·2020-08-24 15:52

神经网络常用的三大激活函数sigmoid函数、tanh函数、relu函数对比讲解

在我们学习神经网络的时候经常要用到激活函数，但是我们对于为什么要使用这一个，它们之间的区别和优缺点各是什么不太了解。下面，我们来详细说一说这三个激活函数。-sigmoid函数sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。其函数表达式是：其图像为：从图像
梁先森-python数据分析师进阶之路·2020-08-24 14:10

深度学习- 激活函数总结（Sigmoid, Tanh, Relu, leaky Relu, PReLU, Maxout, ELU, Softmax,交叉熵函数）

激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题激活函数通常有以下性质–非线性–可微性–单调性–≈–输出值范围–计算简单–归一化1.Sigmoid函数Sigmoid函数由下列公式定义Sigmoid函数的图形如S曲线其对x的导数可以用自身表示：Sigmoid导数的图形如下优点：平滑、易于求导。值域在0和1之间,函数具有非常好的对称性缺点：1）激活函数计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉
茫茫人海一粒沙·2020-08-24 14:38
上一页 12 13 14 15 16 17 18 19 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他