化学实验中分别有过氧化氢、氯酸钾和高锰酸钾三种实验室制取氧气的方法，由于这三种方法中既有固体原料又有液体原料，而且氧气的收集也存在不同的方式，因此本文就这三种方法在实验过程中需要注意的事项进行一个总体的归纳，使同学们形成一个整体的概念。【过氧化氢制取氧气法】 仪器装置：固液不加热型装置实验注意事项：1.实验前应首先检查装置气密性2.实验过程中需要加入二氧化锰催化剂，目的是为了加快反应速
三种激活函数以及它们的优缺点 sigmoidsigmoidsigmoid 导数：g′(z)=a(1−a)g^{'}(z)=a(1-a)g′(z)=a(1−a)最基本的激活函数，logistics regression以及讲解深度神经网络的时候作为简单例子，但实际上很少使用。原因如下： 当z非常大或者非常小的时候，a的斜率变得越来越接近0，这会使得梯度下降算法变得极为缓慢。但sigmoidsigmo
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2024-07-31 21:16:22
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一、激活函数简介 首先，我们先通过三个问题掌握神经网络激活函数的概念及意义：1. 为什么需要激活函数？ 神经网络可以看成是一个多层复合函数，早期引入激活函数就是为了使其具有非线性，因为引入之前为线性函数相互复合，但这样得到的最终结果仍旧是线性的。假如需要将一个 n 维向量，变成 m 维的向量（即：\(R^
激活函数1.激活函数的作用激活函数可以提供网络的非线性建模能力。 如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此可以认为，只有加入了激活函数之后，深度升级过网络才具备了分层的非线性映射的学习能力。2.激活函数的性质可微性： 当优化方法是基于梯度的时候，这个性质是必须的。单调性： 当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函数。输出
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2024-06-14 11:34:24
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1、python --函数
一、为什么要使用函数？ 1.避免代码重用 2.提高代码的可读性二、函数的定义与调用1. def 函数名（参数1，参数2） ''' 函数注释''' print（'函数体'） return 返回值 定义：def关键字开头，空格之后接函数名和圆括号，最后还要加一个冒号。 def是
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2023-10-25 12:58:09
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文章目录1 定义2 激活函数的必要性3 常用的激活函数3.1 单位阶跃函数3.2 Logistic函数3.3 Tanh函数3.4 ReLU函数3.5 LeakyReLU函数3.6 Softmax函数4 选择恰当的激活函数 1 定义 激活函数 (Activation functions) 对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到神经网络
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2024-06-27 17:45:52
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1. 为什么要用函数首先了解一下函数：在面向对象程序设计中，函数是面对对象设计中对功能的抽象函数的作用：（1）方便调用，提高开发效率（2）降低程序复杂度，简洁明了，便于理解程序结构同样编写一个两整数相加的程序，可以这样（如下）1 //a+b不用函数
2 #include<iostream>
3 using namespac
Python中“类”有什么用？为什么要使用类？编程语言和人类的自然语言一样，就是通过最简单最高效的语言告诉电脑，它要做什么。
换句话说，你是上帝，你在用编程语言从无到有，创造一个世界。我们肯定是一类一类的创造，应该有人类，鸟类，鱼类吧？而不能一个一个的创造。
人类，鸟类，鱼类这些都是“类”。现在先创造人类吧？这个我比较熟悉。那啥样的是人类呢？至少人类应
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2024-03-05 16:24:39
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阅读目录一、字符串转换成列表二、字符串转换成字典三、字符串转换成元组eval函数就是实现list、dict、tuple与str之间的转化
str函数把list，dict，tuple转为为字符串
回到顶部一、字符串转换成列表a = "[[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,0]]"
print(type(a))
b = eval(a)
print(type(b))
print
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2023-05-28 16:56:54
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激活函数一.激活函数的意义为什么需要激活函数激活函数对模型学习、理解非常复杂和非线性的函数具有重要作用。激活函数可以引入非线性因素。如果不使用激活函数，则输出信号仅是一个简单的线性函数。线性函数一个一级多项式，线性方程的复杂度有限，从数据中学习复杂函数映射的能力很小。没有激活函数，神经网络将无法学习和模拟其他复杂类型的数据，例如图像、视频、音频、语音等。激活函数可以把当前特征空间通过一定的线性映射
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2024-04-12 11:21:05
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ReLU（Rectified Linear Unit）：ReLU函数在输入大于0时返回输入值本身，而在输入小于等于0时返回0。它是一种简单且广泛使用的激活函数，能够引入非线性变换并保持计算效率。Tanh（双曲正切函数）：Tanh函数将输入映射到范围在[-1, 1]之间的输出。它在输入负值时产生负的输出，而在输入正值时产生正的输出。Tanh函数相比于ReLU函数具有更大的输出范围，因此可以更好地处理
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2024-06-17 12:39:09
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为什么要使用sigmoid，tanh，ReLU等非线性函数？ 这个原因大家都知道，为了增加非线性呗！深度学习的目的是用一堆神经元堆出一个函数大致的样子，然后通过大量的数据去反向拟合出这个函数的各个参数，最终勾勒出函数的完整形状。那如果激活函数只是线性函数，那一层层的线性函数堆起来还是线性的，这年头线性函数能干啥呀？肯定不行，这样整个网络表现能力有限，所以要引入非线性的激活函数进来。那为什么用ReL
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2024-07-06 04:49:30
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激活函数激活函数是什么？激活函数有什么用非线性因素解决什么问题参考资料 激活函数是什么？激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。 那么激活函数应该具有什么样的性质呢？可微性： 当优化方法是基于梯度的
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2024-03-05 16:31:02
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介绍激活函数的定义和常见的几种类型，以及一些特点。
激活函数简介"在人工神经网络中，激活函数是根据输入定义节点（或神经元）的输出。一般，该输出也会是下一个节点的输入。" - Activation function为解决非线性问题（实际中大多数问题都是非线性问题），神经网络中引入了激活函数，给网络结构添加了非线性因素，使其能够处理较为复杂的非线性分类问题。
优点 (1） 从计算的角度上， Sigmoid和Tanh激活函数均需要计算指数， 复杂度 高， 而ReLU只需要一个阈值即可得到激活值。 （2） ReLU的非饱和性可以有效地解决梯度消失的问题， 提供相对宽的激活 边界。 （3） ReLU的单侧抑制提供了网络的稀疏表达能力。 局限性 ReLU的局限性在于其训练过程中会导致神经元死亡的问题。 这是由于函数导致负梯度在经过该ReLU单元时被置为0， 且
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2024-03-31 20:11:18
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相信看到标题的你心里会有以下疑问：什么是激活函数？为什么要用激活函数？激活函数是什么？下面让Sun小白带大家一起了解神经网络中的社交规则——激活函数。什么是激活函数？在神经网络的前向传输中，输入的值要经过一系列加权求和后作用于另一个函数，这个函数就是激活函数。类似于人类大脑中的神经元，激活函数决定了是否传递信号以及要发送给下一个神经元的内容。为什么需要激活函数？因为神经网络中每一层的输入输出都是一
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2024-06-05 10:17:09
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1. 引言关于激活函数，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。激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。 那么激活函数应该具有什么样的性质呢？可微性： 当优
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2024-08-21 10:40:37
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为什么要用 redis/为什么要用缓存主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这
原创
2023-03-24 19:15:52
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从方差代价函数说起 代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为： 其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【 a=σ(z), where z=wx+b 】。 在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新w和b，因此需要计算代价函数对w和b的导数： 然后更新w、b： w <—— w - η* ∂C/
全连接神经网络前面的线性分类器是，x是一个列向量，W把结果变成10个元素的列向量神经网络不同，例如一个简单二层网络，里面是和上面一样的线性处理，得到中间变量，假设是100维的，然后做非线性处理，然后得到最后的10维列向量。非线性不会和线性的合并，所以才分了层。参数通过训练，随机梯度下降和反向传播学到对单个神经元建模每个神经元都对它的输入和权重进行点积，然后加上偏差，最后使用非线性函数（或称为激活函
