一、激活函数1、定义 activation function在全连接层或卷积层，我们会输入与权重值W矩阵相乘，得到一个中间结果（对全连接层是一个值，对卷积层是一个矩阵）。对于这个结果，需要将其输入到一个激活函数或者非线性单元中，以得到最终输出。过程如下：2、常见激活函数这里是一些激活函数的例子：Sigmoid函数 1、将输入值压缩到 [0, 1] 区间内； 2、很常用，因为它可以看成是一个神经元的
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2024-08-26 21:01:30
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一、 什么是激活函数 百度百科：所谓激活函数，就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。 维基百科：在计算网络中， 一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入的集合下的输出。标准的计算机芯片电路 可以 看作是根据输入得到开（1）或关（0）输出的数字电路激活函数。这与神经网络中的线性感知机的行
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2024-03-21 10:52:56
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作者：奶糖猫这篇文章用来整理一下入门深度学习过程中接触到的四种激活函数，下面会从公式、代码以及图像三个方面介绍这几种激活函数，首先来明确一下是哪四种：Sigmoid函数Tahn函数ReLu函数SoftMax函数激活函数的作用下面图像A是一个线性可分问题，也就是说对于两类点(蓝点和绿点)，你通过一条直线就可以实现完全分类。当然图像A是最理想、也是最简单的一种二分类问题，但是现实中往往存在
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2024-03-26 15:53:45
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习 公众号：datayx搜索公众号添加：datayx不断更新资源深度学习、机器学习、数据分析、pyth...
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2021-10-25 11:44:34
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习 公众号： datayx深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。里面使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选
原创
2022-04-22 13:38:57
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bp算法又称反向传导算法，英文： back propagation。 我们了解，前向传导，可以根据W，b来计算出隐层、输出层的各个神经元的值以及对应的激活值，最终得到输出。如果输出和我们的目标存在误差，这个误差可以用成本函数表示（loss function），那么我们就需要反向的把这个误差分配到前面的各个传导的过程中，也就是W和B上；我们需要知道每个神经元带来了多少误差，这个影响程度我们用“残差
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2024-05-10 16:11:45
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这里写自定义目录标题概念性东西1、内部协变量转移2、 covariate shift 现象3、白化4、如何让神经网络每个隐藏层节点的激活输入分布固定下来呢？5、如何解决隐藏层神经元梯度消失问题6、 用什么样的指标来判断是否已经出现了covariate shift现象7. Batch Normalization8、Batch Normalization 的优点9、 Activation Funct
激活函数: 就是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。常见的激活函数包括Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、 softplus以及softmax函数。这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数。那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数呢？如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输
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2024-04-18 07:08:58
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DNN全连接层（线性层）计算公式：y = w * x + b W和b是参与训练的参数 W的维度决定了隐含层输出的维度，一般称为隐单元个数（hidden size） b是偏差值（本文没考虑） 举例： 输入：x （维度1 x 3） 隐含层1：w（维度3 x 5） 隐含层2: w（维度5 x 2）个人思想如下：比如说如上图，我们有输入层是3个，中间层是5个，输出层要求是2个。利用线性代数，输入是【1×3
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2023-08-16 20:07:53
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什么是激活函数激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。 在人工神经网络中，一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入集合下的输出。标准的计算机芯片电路可以看作是根据输入得到开（1）或关（0）输出的数字电路激活函数。因此，激活函数是确定神
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2024-01-15 06:16:17
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MATLAB R2023a是一款适合所有人使用的商业数学、计算、图形和编程软件。这是matlab系列软件的最新版本，适合应用数学、信息与计算科、通信工程、电气工程、自动化等专业的用户使用，能够轻松创建出直观的数学建模，也可以为你更好的解决计算和仿真问题，是众多数学领域专家不可或缺的工具之一。 win版：https://soft.macxf.com/soft/3541.html?id=M
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2024-04-27 08:54:04
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在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3]，初略地分可以分为：模型，参数 和 目标函数。（此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree）一、模型和参数 模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi。我们比较常见的模型如线性模型（包括线性回归和logistic regression）采用二、目标函数：损失 + 正则模型和参数本身指定了给定输入我们如
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2024-08-11 15:45:51
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今天小编给大家写一个机器学习的算法——KNN算法。首先介绍一下KNN的思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上的样本特性。该方法在确定分类决策上只一句最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。总而言之呢，就是那之前的数据来做个比较，看哪个最相似，那么它的值就是什么，思路简单明了，代码也不算复杂，适和小白&nbs
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2023-09-27 18:42:12
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激活函数1.引言2.激活函数的用途3.各类激活函数的性质和特点3.1 S形状的激活函数及其变体3.2 ReLU函数及其变体3.3 Sin函数类3.4 Shrink函数类3.5 其他激活函数4.在神经网络运算中如何选择合适的激活函数 1.引言激活函数是在神经网络上运行的函数，将神经元的输入映射到输出端。激活函数在神经网络中进行模型参数的学习、梯度算法求值等等来说具有十分重要的作用。本文详细说明一些
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2024-03-19 17:03:21
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本课程笔记是基于今年斯坦福大学Feifei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson联合开设的Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程的学习笔记。目前课程还在更新中，此学习笔记也会尽量根据课程的进度来更新。今天终于可以开始讲神经网络啦~~1.一个简单的介绍我们先把那些关于人脑、神
>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<目录1. Sigmoid 激活函数2. Tanh / 双曲正切激活函数3. ReLU 激活函数4. Leaky ReLU5. ELU6. PReLU（Parametric ReLU）7. Softmax8. Swish 9. Maxout10. Softplus激活函数是神经网络模型重要的组成部分，本文主要
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2024-04-19 13:43:43
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首先四种激活函数分别为： （1）Sigmoid函数 （2）Tahn函数 （3）ReLu函数 （4）SoftMax函数1.Sigmoid函数（该函数是将取值为（-∞，+∞）的数映射到（0，1）之间） 优点：在特征相差比较复杂或是相差不是特别打的效果比较好； 缺点：当z值非常大或着非常小时，sigmoid函数的导数将接近0.着会导致权重W的梯度将接近0，使得梯度更新十分缓慢，即梯度消失； sigmoi
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2024-05-02 15:56:02
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激活函数
激活函数
f
A
N
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2024-03-18 00:08:10
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tf.nn.sigmoid()tf.nn.tanh() tanh函数解决了Sigmoid函数的不是zero-centered输出问题，但梯度消失（gradient vanishing）的问题和幂运算的问题仍然存在。tf.nn.relu()tf.nn.relu(features, name=None)这个函数的作用是计算激活函数 relu，即 max(features, 0)。将大于0的保持不变，小
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2024-04-02 21:38:59
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1. sigmod函数函数公式和图表如下图在sigmod函数中我们可以看到，其输出是在(0,1)这个开区间内，这点很有意思，可以联想到概率，但是严格意义上讲，不要当成概率。sigmod函数曾经是比较流行的，它可以想象成一个神经元的放电率，在中间斜率比较大的地方是神经元的敏感区，在两边斜率很平缓的地方是神经元的抑制区。当然，流行也是曾经流行，这说明函数本身是有一定的缺陷的。1) 当输入稍微远离了坐标
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2024-05-27 23:11:43
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