文章目录一、BP神经网络（MLP）1.1 感知机模型及其局限性1.2 BP神经网络基本原理1.3 softmax多分类、求导1.4 二分类使用softmax还是sigmoid好？1.5 为什么要用激活函数？1.6 梯度下降和链式求导1.7度量学习二、矩阵求导术2.1 标量对向量求导2.2 向量对向量求导2.3 标量对矩阵的矩阵2.4 向量求导及链式法则2.5 BP反向传播2.5 激活函数及其导数
一.BP算法的直观理解一个多层感知器(Multilayer perceptron)可以表示为下图.s中 x$_1$, x$_2$为输入, y为输出, e = w$_i1$x$_1$ + w$_i2$x$_2$. 左式方程组成的感知器可以很好地表达一个线性函数, 但无法表达非线性函数.现实生活中我们遇到的问题多为非线性的, 因此需要引入激活函数f. 常见的激活函数有 tanh,
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2024-05-17 18:35:55
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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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对于bp神经网络有无激活函数训练，本文使用sigmod函数。对于有sigmoid的bp神经网络，由于sigmod函数理论上讲可将线性相加的组合映射到（0，1）的区间，在一定程度上可以使得将输入进行预测并作出分类。同时，运用梯度下降来更新权重使得反向传播得到可能。对于无sigmod函数，从理论上讲，其模型就是简单的线性相加求和，对于非线性模型进行预测毫无理论支撑性可言，并且其线性相加的数值可根据权值
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2024-07-28 16:31:56
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不管是传统的神经网络模型还是时下热门的深度学习，我们都可以在其中看到激活函数的影子。所谓激活函数，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？
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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0. 学习模型评价标准 1）学习速度 2）推广能力/泛化能力/Generalize 1. 反向传播算法计算全过程 目标：计算出权重和偏差的梯度（通过反向传播误差的方式）。 下例中，其激活函数为Sigmoid函数： 2. 随机梯度下降法计算全过程 目标：更新权重
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2024-06-03 09:32:46
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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
神经网络中激活函数的作用查阅资料和学习，大家对神经网络中激活函数的作用主要集中下面这个观点：激活函数是用来加入非线性因素的，解决性模型所不能解决的问题。下面我分别从这个方面通过例子给出自己的理解~@lee philip@颜沁睿俩位的回答已经非常好了，我举的例子也是来源于他们，在这里加入了自己的思考，更加详细的说了一下~开讲~首先我们有这个需求，就是二分类问题，如我要将下面的三角形和圆形点进行正确的
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2024-03-21 19:39:16
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*****（不关心推导过程的，可以直接从“四”开始看例子）*****BP神经网络：以只有一个隐藏层的BP神经网络为例：1.隐藏层和输出层的激活函数f1和f2都用Sigmodi函数，即：，因为BP网络的激活函数必须可导，所以Sigmoid函数是可取的选择。2.当BP网络反向调整网络权值时，激活函数的导数是经常用到的，因此我们先对激活函数f(x)求导：所以:重要： BP网络神经元：从神经网络
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2024-01-31 20:15:49
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RBF网络原理RBF网络原理同BP网络类似，具体原理及公式推导下次更新，这里先简单说明。
不同的是RBF网络的激活函数使用的是高斯基函数（其值在输入空间中有限范围
为非零值），而不是Sigmoid函数（其值在输入空间中无限范围为非零值）。咋们直接上例程主程序其中s-function是加入下面的两个主程序，to workspace需要设置变量名称（variable）还有储存形式（save froma
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2024-10-12 11:11:05
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1.激活函数是什么呢？在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。2.激活函数有啥用，为啥要使用激活函数？无论是在BP算法中还是在神经网络学习过程中，如果不使用激活函数的话，每一层的输出都是上一层（前一层）的输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。 但是如果你是用激活函数，激活函数给神经
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2024-01-24 15:15:11
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1.神经网络分类 前馈神经网络：在网络中，当前层的输入只依赖于前一层的节点输出，与更早的网络输出状态无关； 反馈神经网络：将输出经过一步时移再接入到输入层，输入不仅仅取决于上一层节点的输出； BP神经网络: 在百度百科上的解释是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。BP即Back Propagation,就是常用的反向传播算法。 2.激活函数 激活函数又称为非线性映射函数，讲神经元的输入
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2023-07-05 16:58:16
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1.神经网络模型如图为神经网络模型 其中为神经元的输入；为输入权重；为神经元激活阈值；为激活函数。 对于激活函数，常用激活函数有函数、函数、函数、函数。1.1 激活函数1）函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，Sigmoid函数常被用作神经网络的阈值函数，将变量映射到0,1之间，公式如下： 2）函数激活函数（The Rectified
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2023-07-05 20:09:02
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1. 激活函数与求导式 激活函数是改变BP神经网络线性特征的转换函数, 是用于forward进行预测的关键一步. 而求导是通过激活函数得到的最终结果与目标值的偏差的偏导, 这个求导目标是边权, 但是通过链式法则, 最终会影响到对激活函数的求导.1.1 Sigmod函数 Sigmoid的导函数: 定义域为
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2023-08-30 19:02:42
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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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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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1.人工神经网络 人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是在受到了生物学的启发后创建的，在某种程度上它是对生物大脑的一种模拟。人们仿照生物神经网络的结构，使用简单运算单元模拟神经元，并将大量运算单元按某种形式密集连接，便构成了人工神经网络。结构如图：人工神经网络(ANN)模型带有权重值(w1,w2,...,wn)的信
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2023-08-24 20:37:52
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## BP神经网络的激活函数
随着人工智能的发展，神经网络成为了研究和应用的热点之一。而其中的BP神经网络被广泛应用于各个领域，如语音识别、图像处理等。在BP神经网络中，激活函数起着非常重要的作用，它决定了神经元的输出结果以及神经网络的性能。
### 激活函数的作用
在神经网络中，激活函数是一种非线性函数，用于决定神经元的输出结果。它的作用是将输入信号进行非线性转换，增加网络的表达能力。如果
原创
2024-02-11 08:11:11
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激活函数神经网络神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。 为什么要用激活函数神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，如不特别说明，激活函数一般而言是非线性函数。假设一个示例神经网络中仅包含线性卷积和全连接运算，那么该网络仅能够表达线性映射，即便增加网络
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2023-07-05 18:47:07
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