课前补充个新的概念：为什么要定义函数？ 为了使用。函数即变量。变量怎么定义的x=1调用函数分为两部分：先找到当前你要调用的函数有没有那个名字。有了这个函数名字，加括号，才是执行这个函数里面的代码。定义函数就相当于在定义了一个变量，函数名就是变量名，函数值就是函数体里面的代码。如果没有事先定义函数，而直接引用，就相当于在引用一个不存在的变量。所以函数的使用一定要遵循先定义后使用的原则。第一节：函数
目标函数就是我们常说的损失函数，优化函数就是我们常说的反调参数的函数，包括：梯度下降函数、随机梯度下降函数等。这些我相信大家都很清楚了，下面我就简单的介绍一下keras提供的常见的目标函数和优化函数，本人能力有限，平时用到的酒多说几句，用不到的就把名字写出来，欢迎大家补充和指正。目标函数:keras文档: http://keras.io/objectives/mean_squa
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2024-05-21 15:14:57
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Pyqt搭建YOLOV5目标检测界面（超详细+源代码）2022.5.25更新2022.4.9更新2021.11.19 更新实现效果如下所示，可以检测图片、视频以及摄像头实时检测。 本项目1.0版本github地址：https://github.com/chenanga/qt5_yolov5_1.0本项目2.0版本github地址：https://github.com/chenanga/qt5_y
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2024-03-29 13:55:35
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本文提出了一种新的方法，将目标检测视为直接集合预测问题。我们的方法简化了检测流程，有效地消除了对许多手工设计组件的依赖，例如非极大抑制(NMS)或锚框(Anchor)生成，这些组件依赖于人类的先验知识。我们的新框架的主要组成部分是Detection Transformer，简称DETR，这是一种基于Transformer和直接集合预测二分图匹配损失的编码器-解码器架构。DETR基于一组可学习的Ob
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2024-03-16 01:39:28
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目录1、高斯函数与正态分布1.1 一维高斯函数1.2 正态分布1.3 二维高斯函数2、高斯模糊原理2.1 二维高斯函数求权重2.2 权重矩阵2.3 计算高斯模糊3、高斯核函数3.2 径向基函数RBF3.3 高斯函数性质4、高斯噪声4.1 噪声4.2 高斯噪声 高斯函数广泛应用于统计学领域，用于表述正态分布，在信号处理领域，用于定义高斯滤波器，在图像处理领域，二维高斯核函数常用于
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2023-09-03 10:58:24
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2020-09-21 目标检测（Object Detection）和目标跟踪（Object Tracking）的区别Object Recognition: which object is depicted in the image?input: an image containing unknown object(s) Possibly, the position of the
神经网络之激活函数(Activation Function) 补充：不同激活函数(activation function)的神经网络的表达能力是否一致？ 激活函数理论分析对比 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 activati
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2024-08-30 16:06:40
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一、什么是激活函数？简单的说，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，它的作用是为了增加神经网络模型的非线性变化。 神经元(Neuron)内右侧的函数，就是激活函数(Activation) 二、深度学习(Deep learning)中的激活函数饱和激活函数问题 假设h(x)是一个激活函数。1. 当我们的n趋近于正无穷
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2024-05-30 10:28:14
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在本文中，作者对包括 Relu、Sigmoid 在内的 26 种激活函数做了可视化，并附上了神经网络的相关属性，为大家了解激活函数提供了很好的资源。在神经网络中，激活函数决定来自给定输入集的节点的输出，其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化，激活函数需要是可微分（或者至少是几乎完全可微分的）。此外，复杂的激活函数也许产生一些梯度消失或爆炸
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2024-02-11 08:47:22
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目录1. 什么是激活函数2. 激活函数作用3. 常见的几种激活函数3.1 Sigmoid激活函数3.2 step function（阶跃函数）3.3 Tanh(双曲正切函数)激活函数3.4 ReLU函数3.5 Leaky ReLU函数（PReLU）3.6 ELU (Exponential Linear Units) 函数4. 如何选择合适的激活函数参考资料： 1. 什么是激活函数f(z)函数会把
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2024-08-21 10:42:28
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激活函数1 激活函数作用2 激活函数类型2.1 softmax（一般只用于最后一层进行分类,准确说应该叫分类函数了）2.2 Sigmoid2.3 tanh 函数（the hyperbolic tangent function，双曲正切函数）：2.4 ReLU 1 激活函数作用激活函数（Activation functions）对于人工神经网络 [1] 模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具
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2024-03-18 20:15:43
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什么是激活函数？ 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我们的网络中。其主要目的是将A-NN模型中一个节点的输入信号转换成一个输出信号。该输出信号现在被用作堆叠中下一个层的输入。如果我们不运用激活函数的话，则输出信号将仅仅是一个简单的线性函数。线性函数一个一级多项式。现如今，线性方程
一。线性神经元：实现输入信息的完全传导（仅为概念基础） 由于激活函数是线性结构，多层神经网络可以用单层表达，因此神经网络层数的增加并不会增加网络的复杂性，因此只用于概念，实际不会使用二。线性阈值神经元 1.输出和输入都是二值的 2.每个神经元都有固定的阈值θ 3.每个神经元都从带全激活突触接受信息 4.抑制突触对任意激活突触有绝对否决权 5.每次汇总带全突触和，若>θ则不存在抑制，如<
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2024-08-01 21:17:00
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【 tensorflow中文文档：tensorflow 的激活函数有哪些】激活函数可以分为两大类 ：饱和激活函数： sigmoid、 tanh非饱和激活函数: ReLU 、Leaky Relu 、ELU【指数线性单元】、PReLU【参数化的ReLU 】、RReLU【随机ReLU】相对于饱和激活函数，使用“非饱和激活函数”的优势在于两点：
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2024-03-21 09:47:47
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文章目录一、常见的几种激活函数1、Sigmoid函数：3、ReLU函数4、ELU函数PReLU函数 一、常见的几种激活函数1、Sigmoid函数： 曲线： 导数： 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
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2024-04-01 09:35:18
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文章目录sigmoid函数tanh函数relu函数maxout函数softplus函数softmax函数 sigmoid函数sigmoid函数公式: 值域在[0,1]之间，图像y轴对称。sigmoid函数求导: 从sigmoid函数的导数形式可知，其导数最大值为0.25，因此sigmoid函数容易引起梯度消失。tanh函数tanh函数公式: 值域[-1,1]。tanh函数求导:relu函数rel
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2024-04-10 20:08:50
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一、sigmoid把输入的连续实值“压缩”到0和1之间，Sigmoid激活函数给神经网络引进了概率的概念。它的导数是非零的，并且很容易计算（是其初始输出的函数）。然而，在分类任务中，sigmoid 正逐渐被 Tanh 函数取代作为标准的激活函数，因为后者为奇函数（关于原点对称） 二、tanh把输入的连续实值“压缩”到-1和1之间。在分类任务中，双曲正切函数（Tanh）逐渐取代
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2024-03-26 20:27:53
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3. 激活函数和损失函数 3.1 激活函数 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
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2024-06-18 17:17:05
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关于激活函数的讨论 在多层神经网络中，两层之间有一个函数，该函数称为激活函数，其结构如图12所示。如果未使用激活函数或使用线性函数，则每层的输入将是前一层输出的线性函数。在这种情况下，Heet al.验证无论神经网络有多少层，输出总是输入的线性组合，这意味着隐藏层没有效果。这种情况是原始感知器，它的学习能力有限。因此，引入非线性函数作为
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2024-06-28 11:03:40
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什么是激活函数？激活函数（Activation functions）对于神经网络模型学习与理解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我们的网络中。如果网络中不使用激活函数，网络每一层的输出都是上层输入的线性组合，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。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，此时神经网络就可以应用到各类
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2024-05-15 10:25:38
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