tanh

Deep Learning

DL_defaults")tuneddeeplearningm<-h2o.deeplearning(x,y,train,nfolds=10,model_id="DL_best",activation="Tanh
Liam_ml·2023-12-31 09:24

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

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

LSTM从入门到精通（形象的图解，详细的代码和注释，完美的数学推导过程）

公式主要是a=tanh(Waa*a+Wax*X+b1)；大白话解释一下就是，X是今天的吊针，a是昨天的发烧
代码kobe·2023-12-22 19:58

激活函数\梯度下降\损失函数

激活函数主要有四个:sigmoid,tanh,RELU,LeakyRELU.还有一位博主将softmax也加了进来。也有一定的道理，因为这五个小兄弟都是将一个维的向量映射为另一个维的向量。接下
阮恒·2023-12-22 18:49

梯度消失和梯度爆炸_循环神经网络：BPTT算法、梯度消失、梯度爆炸

符号定义和解释首先说明这里的推导采用的符号如下图所示：其中：是第t个时刻的输入是第t个时刻隐藏层的状态是第t个时刻的输出，比如如果我们想要预测下一个词是什么，那么可以认为计算方式为，其中的函数f代表一个非线性函数，比如tanh
weixin_39673601·2023-12-22 15:01

28. 深度学习进阶 - LSTM

全连接的模型得很仔细的去改变它的结构，然后再给它加很多东西，效果才能变好：self.linear_with_tanh=nn.Sequential(nn.
茶桁·2023-12-21 09:50

NNDL 作业10 BPTT [HBU]

作为循环神经网络的状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法．没理解的部分：习题6-2P设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.顺便复习一下tanh
洛杉矶县牛肉板面·2023-12-20 00:01

深度学习-激活函数总结

defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))2、tanh函数tanh函数：将输
Element_南笙·2023-12-18 20:52

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

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

【高数：1 映射与函数】

【高数：1映射与函数】例2.1绝对值函数例2.2符号函数例2.3反函数表示例2.4双曲正弦sinh，双曲余弦cosh，双曲正切tanh参考书籍：毕文斌,毛悦悦.Python漫游数学王国[M].北京：清华大学出版社
知识推荐号·2023-12-16 17:03

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 ））

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和ReLU激活函数如图tanh
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

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

【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

神经网络（第三周）

一、简介1.1非线性激活函数1.1.1tanh激活函数使用一个神经网络时，需要决定在隐藏层上使用哪种激活函数，哪种用在输出层节点上。
叫小侯的小白程序员·2023-12-03 11:34

2023-简单点-机器学习中常用的特殊函数，激活函数[sigmoid tanh ]

机器学习中的特殊函数Sigmoidsoftplus函数tanhReLu(x)Leaky-ReluELUSiLu/SwishMish伽玛函数beta函数RefSigmoid值域:【0,1】定义域：【负无穷,正无穷】特殊点记忆：经过[0,0.5]关键点[0,0.5]处的导数是0.025相关导数：softplus函数值域:(0,无穷大】定义域：【负无穷,正无穷】特殊点记忆：经过[0,1]关键点[0,1]
简单点好不好的仓库·2023-11-29 09:31

深度学习激活函数总结（sigmoid，tanh，ReLU，Leaky ReLU，EReLU，PReLU，Softmax，Swish，Maxout，Softplus）

摘要本文总结了深度学习领域最常见的10中激活函数（sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、ELU、PReLU、Softmax、Swith、Maxout、Softplus）及其优缺点。
雪的期许·2023-11-29 00:30

计算机视觉面试题-03

1、简单介绍一下sigmoid，relu，softplus，tanh，RBF及其应用场景这里简单介绍几个激活函数及其应用场景：Sigmoid函数（Logistic函数）：公式：sigma(x)=11+e
普通研究者·2023-11-27 20:26

Pytorch实现RNN, GRU, LSTM模型

RNN首先是最简单的RNN,他的模型最简单，就是当前时刻的input,和上一时刻的hiddenstate，分别和一个W参数相乘，然后经过一个tanh门即可。
FrenchOldDriver·2023-11-27 19:16

2020-04-01

学习与认知能力sigmoid/tanh函数RBF径向基网络感知器没有hiddenlayer层。双阈值激活函数。image.png初始化-样本/期望值-计算-增量更新。感知机是双极函数。
bokli_dw·2023-11-27 02:57

机器学习之激活函数

激活函数目录激活函数一、为什么需要激活函数二、常见的激活函数1.Sigmoid2、tanh3、ReLU4、LeakyReLU5、ELU6、Maxout三、如何选择合适的激活函数一、为什么需要激活函数神经网络单个神经元的基本结构由线性输出
刘不饱·2023-11-26 09:00

深度学习问题2 超参数、激活函数、batch-size

3.sigmod-logistic函数的优缺点4.logistic和tanh函数的对比和优缺点5.relu的优缺点6.batch_size的概念和值的选择？1.什么是超参数？
小葵向前冲·2023-11-26 09:00

TensorFlow学习记录：激活函数

神经网络中常用的激活函数有Sigmoid、Tanh和Relu等。1.Sigmoid函数Sigmoid函数的数学公式为f(x)=11+e−xf(x)=\tfrac{1}{1+e^{-x}}f(x)=
Barcelooooooooona·2023-11-25 18:46

BP神经网络下MNIST字体识别

1.BP神经网络神经网络又称多层感知机，主要包括前馈和反向传播算法，对不同的任务，构建包含不同单元数的隐含层，融合合适的激活函数（Sigmoid、softmax、tanh，ReLu等）。
Silence_Dong·2023-11-25 06:03

深度学习常见激活函数：ReLU，sigmoid，Tanh，softmax，Leaky ReLU，PReLU，ELU整理集合，应用场景选择

文章目录1、ReLU函数（隐藏层中是一个常用的默认选择）1.1优点1.2缺点2、sigmoid函数2.1优点2.2缺点3、Tanh函数3.1优点3.2缺点4、softmax函数（多分类任务最后一层都会使用
JJxiao24·2023-11-24 02:04

（动手学习深度学习）第4章多层感知机

是最早的模型之一它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不能拟合XOR函数，导致了第一次AI寒冬4.1.2多层感知机总结多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型常用激活函数是Sigmoid，Tanh
深度学习炼丹师-CXD·2023-11-22 03:14

强化学习小笔记 —— 从 Normal 正态分布的对数概率密度到 tanh-Normal的对数概率密度

在学习SAC算法用于连续动作的代码时，遇到了一个不懂的地方，如下代码所示：#pytorchclassPolicyNetContinuous(torch.nn.Module):def__init__(self,state_dim,hidden_dim,action_dim,action_bound):super(PolicyNetContinuous,self).__init__()self.fc1
然后就去远行吧·2023-11-22 02:37

机器学习初探：（八）神经网络 - 1

（八）神经网络-1图片出处文章目录（八）神经网络-1神经网络（Neuralnetworks）神经元模型逻辑回归vs感知机多层网络多层网络的表示多层前馈神经网络几种激活函数Sigmoid函数tanh函数ReLU
黑洞拿铁·2023-11-21 00:40

激活函数σ、tanh、relu、Leakyrelu、LR_BP反向传播推导

激活函数1-SIgmoid1-1sigmoid导数2-tanh2-1tanh函数导数3-ReLU4-LeakyReLu5-LR公式推导Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLu1-SIgmoidsigmoid
Elvis_hui·2023-11-20 10:12

【机器学习9】前馈神经网络

1激活函数激活函数及对应导函数图其它Sigmoid导数在z很大或很小时都会趋近于0，造成梯度消失的现象Tanh其导数在z很大或很小时都会趋近于0，同样会出现“梯度消失ReLUReLU只需要一个阈值即可得到激活值
猫头不能躺·2023-11-16 18:27

ChatGLM-6B模型结构代码解析(单机版)

一、激活函数ChatGLM-6B使用的激活函数为GELU，其可以近似实现为：GELU(�)≈0.5�(1+tanh⁡(2�(�+0.044715�3)))@torch.jit.scriptdefgelu_impl
u013250861·2023-11-13 00:00

python_demo(一) 损失函数绘制

liilzeezimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-10,10)y_sigmoid=1/(1+np.exp(-x))y_tanh
码农CV·2023-11-12 10:32

解决matlab报错“输入参数的数目不足”

报错语句：tanh((peakNums-parameter)/2)报错提示：输入参数的数目不足运行环境：matlab2021b分析原因：当执行peakNums-parameter时，如果peakNums
xqlily·2023-11-11 07:43

深度学习原理23——激活函数

这篇文章不错激活函数1激活函数作用2激活函数类型2.1softmax（一般只用于最后一层进行分类,准确说应该叫分类函数了）2.2Sigmoid2.3tanh函数（thehyperbolictangentfunction
晓码bigdata·2023-11-11 01:48

机器学习——激活函数sigmoid、tanh、ReLU和softmax

激活函数，就是使得神经网络具有的拟合非线性函数的能力，使得其具有强大的表达能力！关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。一、激活函数1.1什么是激活函数：在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。具体来说，神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值
也许明天_Martina·2023-11-11 01:13

torch.nn.RNN基本用法

#torch.nn.RNNCLASStorch.nn.RNN(*args,**kwargs)**实现的功能：**实现一个用tanh或者ReLU作为非线性成分的ElmanRNN（两种RNN中的一种）对输入序列中的每个元素做下面的计算
cs从入门到放弃·2023-11-10 08:05

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第三节-Pytorch 中的激活函数)

Pytorch激活函数的类型ReLU激活函数：Python3LeakyReLU激活函数：Python3S形激活函数：Python3Tanh激活函数：Python3Softmax激活函数：Python3什么是激活函数以及为什么使用它们
geeks老师·2023-11-10 03:37

PyTorch基础之激活函数模块中Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU函数讲解（附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~激活函数是神经网络中的重要组成部分。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间有一个函数关系。如果这个函数我们设置为非线性函数，深层网络的表达能力将会大幅度提升，几乎可以逼近任何函数，这里，我们把这些非线性函数叫做激活函数。激活函数的作用就是给网络提供非线性的建模能力。一、Sigmoid函数Sigmoid函数指一类S型曲线函数，为两端饱和函数。
showswoller·2023-11-08 05:34

LSTM缓解梯度消失的原因

\(c_{t}=c_{t-1}\otimes\sigma\left(W_{f}\cdot\left[H_{t-1},X_{t}\right]\right)\oplus\tanh\left(W_{c}\cdot
weixin_30642029·2023-11-07 21:42

4.多层感知机-3GPT版

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函数6、Tanh
霸时斌子·2023-11-03 06:14

4.多层感知机-2简化版

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函数6、Tanh
霸时斌子·2023-11-02 01:41

Sigmoid 与 Softmax 的区别

Sigmoid与Softmax的区别结论定义图例拓展：sigmoid、tanh求导sigmoid求导tanh求导参考：Multi-labelvs.Multi-classClassification:Sigmoidvs.Softmax
HLBayes·2023-10-30 22:41

常用激活函数

缺点由于其软饱和特性，容易产生梯度消失输出不以0为中心优点优化稳定，可以作为输出层tf.tanh()tanh(x)=(1-exp(-2x))/(1+exp(-2x))形状与sigmoid函数相似，均值不同
eftales·2023-10-30 18:34

快速入门深度学习4.1（用时1h）——多层感知器

3.74.多层感知器4.1.1隐藏层4.1.1.2在网络中加入隐藏层4.1.1.3从线性到非线性（激活函数）4.1.2.激活函数4.1.2.1.ReLU函数4.1.2.2.sigmoid函数4.1.2.3.tanh
是Yu欸·2023-10-29 22:55

4.多层感知机

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函数6、Tanh
霸时斌子·2023-10-29 20:01

word2vec及其优化

（2）神经概率语言模型：将单词映射为embedding，输入隐藏层，激活函数用tanh，输出层为一个s
码一码码码·2023-10-29 09:03
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