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
激活函数的作用： 由于我们使用的神经网络分类器是线性方程，如w1x1+w2x2+…+wnxn + bi= 0，这种方程所划分的区域总是直线类似的/折线，这种划分不能很好的划分曲面形状，所以通过引入激活函数，这种激活函数不同于一次函数，它是一种曲线，由此划分出来的界限或者高维界面就是一种曲线或者曲面，能够更好的拟合分解。 参考文章：形象的解释神经网络激活函数的作用是什么？ BP方向传播算法：
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2024-03-15 23:39:14
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理论理解：1、卷积池化？ 图中卷积核为：计算公式为：1*1+1*0+1*1+0*0+1*1+1*0+0*1+0*0+1*1=4以此类推...4、3、42、4、32、3、4卷积层关键操作：局部关联：每个神经元看作一个滤波器filter，局部数据权值共享。 滑动窗口：对一个filter内的数据进行计算。关键参数：深度depth：filter的个数 步长stride：单个filter一次滑动的
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2024-03-21 10:42:52
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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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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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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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n)件事：为什么需要激活函数？激活函数都有哪些？都长什么样？有哪些优缺点？怎么选用激活函数？ 本文正是基于这些问题展开的，欢迎批评指正！ (此图并没有什么卵用，纯属为了装x …)Why use activation functions? 激活函数通常有如下一些性质：非线性： 当激活函数是线性的时候，一个两层的神经网络就可以逼近基本上所有的函数了。但是，如果激活函数是恒等激活函数的时候（
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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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^
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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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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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/
一、激活函数的比较为什么要使用激活函数？多层感知器中每一层都加入激活函数的作用：如 x*w1*w2 = x*w3 ，如果中间不加激活函数，就永远是一个单层的网络。激活函数是一个使非线性的函数。激活函数用于打破线性关系。前一篇已经提到过Softmax，它主要用于多分类场景，将一个样本的每个特征概率化。接下来介绍RELU：def relu(x):
return nd.maximum(x,0)d
前言 在机器学习应用中，经常会使用一些激活函数，例如：sigmoid、ReLU等。这里简单记录总结一下为什么要用激活函数、怎么去选择激活函数为什么要用激活函数 以下是激活函数具备的一些性质，也就是我们为什么要使用激活函数的原因：非线性：当激活函数是非线性的时候，多次网络才能够去逼近任意的函数。可微性：当优化的方法是基于梯度的方法的时候，这个性质是必须的。 单调性：当激活函数是单调函数的时候，单
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2024-05-19 21:07:01
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卷积参数量计算 总整理这边其实算写给我自己复习用的， 就没有用博客的口吻了 简单为主预备知识FLOPs： s小写，指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。（模型） 在论文中常用GFLOPs（1 GFLOPs = 为了理解下面的计算， 简单复习一下卷积运算的过程， 就是将kernel在原input fmap上或者原图上进行滑动(左向右）， 并且进行element wise mul
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2024-09-24 19:20:20
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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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1.为什么要使用非线性激活函数？线性可分的情况下：逻辑回归和线性回归，无论是闭解形式还是凸优化都能高度拟合，但是线性不可分的情况下 （XOR异或函数），需要非线性对换数据的分布进行重新映射。对神经网络我们在神经网络中，对每一层线性变换后叠加一个非线性激活函数，以避免多层网络等效于单层线性函数，从而获得更大的学习与拟合能力。使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素；加强网络的表示能力，解决线性
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2024-08-15 17:27:41
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一、概述 基于上一篇我们对神经网络中卷积的简单了解，下面我们将开始其高级部分概念。二、 深度学习卷积概述 卷积定理 要理解卷积，不得不提 convolution theorem，它将时域和空域上的复杂卷积对应到了频域中的元素间简单的乘积。这个定理非常强大，在许多科学领域中得到了广泛应用。卷积定理也是快速傅里叶变换算法被称为 20 世纪最重要的算法之一的一个原因。 快速傅里叶变换快速傅里叶变换是一种
激活函数1. 激活函数简介2. Sigmod代码实现3 tanh代码实现4 ReLU, P-ReLU, Leaky-ReLU代码实现5 ELU6 Maxout（参考）6.1 示例16.2 示例27 激活函数表8 参考链接 Sigmod、tanh、Relu、maxout 1. 激活函数简介作用：引入非线性因素，为网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，则网络就仅能表达线性映射，此时即使有再多的
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2024-10-11 11:12:49
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