概念性东西1、内部协变量转移所谓的“Internal Covariate Shift”，Internal指的是深层网络的隐藏层，是发生在网络内部的事情，而不是covariate shift问题只发生在输入层。2、 covariate shift 现象训练集的数据分布和预测集的数据分布不一致，这样的情况下如果我们在训练集上训练出一个分类器，肯定在预测集上不会取得比较好的效果。这种训练集和预测集样本分
转载
2024-06-02 09:43:46
113阅读
一. 前言：作为AI入门小白，参考了一些文章，想记点笔记加深印象，发出来是给有需求的童鞋学习共勉，大神轻拍！【毒鸡汤】：算法这东西，读完之后的状态多半是 --> “我是谁，我在哪？” 没事的，吭哧吭哧学总能学会，毕竟还有千千万万个算法等着你。本文货很干，堪比沙哈拉大沙漠，自己挑的文章，含着泪也要读完！二. 科普：生物上的神经元就是接收四面八方
在机器学习和神经网络的领域中，激活函数起着至关重要的作用。本文将重点探讨“python中RBF（径向基函数）激活函数的应用”，并详细描述其背景、技术原理、架构解析、源码分析和性能优化等方面的内容。
### 背景描述
自从上世纪80年代开始，激活函数作为神经网络的核心组成部分，一直在不断演进。RBF作为其中一种主流激活函数，在处理非线性问题和分类任务中显示了出色的性能。特别是在模式识别和函数逼近任
在写RBF神经网络之前还是说下训练集和测试集的问题！关于训练集的选取，选取要有代表性，就像选出的班干部，要能代替你们的班级风气，班级风貌（好像比方没打好）。这个数量不一定要多（多没有代表性也是枉然），但样本的代表的特征一定要全部包括在内（数量越多，样本特征全有，这样训练的模型也就更具有代表性）数据集主要是分以下几种：训练集：学习样本数据集，通过匹配一些参数来建立一个分类器。建立一种分类的方式，主要
转载
2023-08-30 11:19:42
135阅读
神经网络的要素：网络架构，激活函数，找出最优权重值的参数学习方法，其中网络架构和找出最优权重值的参数学习方法（想一想s型感知器）都可从字面上理解激活函数：至于激活函数的定义和在神经网络中的作用，一直是本人没有理解的根据在网络上冲浪，激活函数是在神经元中，输入的input经过加权，求和后被应用于一个函数那么为什么要使用激活函数，如果不使用激活函数，我们每一层输出只是简单地承接了上一层的输入函数的线性
转载
2024-03-24 16:09:37
35阅读
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,
转载
2024-05-17 18:35:55
46阅读
官方解释：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/nn.htmltf.nn.relu(features, name=None)ReLU由于非负区间的梯度为常数，因此不存在梯度消失问题(Vanishing Gradient Problem)，使得模型的收敛速度维持在一个稳定状态。优点： 收敛速度会比 sigmoid/tanh 快。缺点： 训练过程该
神经网络定义大量（结构简单、功能接近）的神经元节点按一定体系架构连接成的网状结构。作用分类模式识别连续值预测目标建立输入与输出的映射关系神经元模型定义每个神经元都是一个结构相似的独立单元，它接受前一层传来的数据，并将这些数据的加权输入非线性作用函数中，最后将非线性作用函数的输出结果传递给后一层。 非线性函数f称为激活函数。激活函数 上图为两种激活函数，分别为sigmoid函数跟tanh函数。 他们
转载
2023-11-12 17:35:06
114阅读
根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要为下一层的每个激活计算一个值，但在将该值发送给下一层之前，要是用激活函数对这个输出进行缩放。sigmoid函数sigmoid函数是一个logistic函数，意思是说不管输入什么，输出都在0到1之间，也就是输入的每个神经元、节点或激活都会被锁放在一个介于0到1之间的值。sigmoid 这样的函数常被称为非线性函数，因为我们不能用线性的项来描述它。很多激活函数都
转载
2023-09-18 21:54:19
90阅读
Data Mining径向基函数（RBF）神经网络RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为
转载
精选
2014-10-19 16:15:03
774阅读
RBF神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它具有良好的泛化能力和较快的收敛速度，在模式识别、函数逼近等领域广泛应用。RBF神经网络的目标函数是该网络训练的关键，通过最小化目标函数可以得到网络的最优参数，从而提高网络的性能。
RBF神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，其中隐含层一般采用径向基函数（Radial Basis Function）作为激活函数。目标函数的最小化可以通过梯度下降等优化方
原创
2024-02-23 06:10:17
49阅读
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。激活函数是确定神经网络输出的数学方程式。1、没有激活函数在没有引入激活函数之前，输入和输出都是线性组合，跟没有隐藏层的效果
转载
2023-09-21 09:49:12
730阅读
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。简单的说激活函数就是将函数的输出映射到我们希望的范围，而不只是线性的输出。这里我们讲下面几种常见激活函数，Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU，图像如下： Sigmoid函数在逻辑回归中常用S
转载
2023-09-18 21:54:47
371阅读
激活函数定义所谓激活函数（Activation Function），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。判定每个神经元的输出通俗来说，激活函数一般是非线性函数，其作用是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。常见的激活函数1.sigmoid2.tanh3.ReLu4.ELU5.PReLU这里简单的对前三个进行介绍1.sigmo
转载
2023-05-23 09:48:11
310阅读
径向基函数（RBF）神经网络RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当...
转载
2015-05-29 11:08:00
1005阅读
2评论
学习是不断回顾总结知识的过程。本文主要介绍常见的激活函数的特征和区别，以及使用matplot绘制。 实现的激活函数包括tanh、sigmoid、softmax、relu等。激活函数概念激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。 在我们面对线性可分的数据集的时候，简单的用线性分类器即可解决分类问题。但是现实生活中的数据往往不是线性可分的，面对这样的数据，一般有两个方法：引入非线性函数、线性变换。
转载
2024-03-11 16:59:14
240阅读
在我们学习神经网络的时候经常要用到激活函数，但是我们对于为什么要使用这一个，它们之间的区别和优缺点各是什么不太了解。下面，我们来详细说一说这三个激活函数。- sigmoid函数sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。 其函数表达式是： 其图像为：
转载
2023-10-21 22:05:52
215阅读
激活函数，又称转换函数，是设计神经网络的关键。激活函数在某种意义上是重要的，因为它被用来确定神经网络的输出。它将结果值映射为0到1或-1到1等(取决于函数)。激活函数还有另一个名称，称为Squashing函数，当限制了激活函数的范围时使用这个名称。激活函数应用于神经网络的每个节点，并决定该神经元是否应该被“触发”/“激活”。为什么选择激活函数是非常重要的。当在隐藏层和输出层中实现时，激活函数的选择
转载
2023-11-16 11:07:04
152阅读
神经网络与激活函数我们经过模拟会发现多层的线性网络和单层的线性网络没有区别，而且线性模型能够解决的问题也是有限的所以我们就在网络中增加非线性激活函数Relu进行模拟一、激活函数的选择（在这个神经元之后加一个激活函数）涉及网络的优化的时候，会有不同的激活函数选择； 有一个问题是神经网络的隐藏层和输出单元用什么激活函数。 之前用的是sigmoid函数，但有时用其他函数的效果会好得多，大多数通过实践得来
转载
2023-05-22 10:02:28
123阅读
声明：以下链接和描述据来自于网络，很多都是来自菜鸟教程一、字符串 strpython字符串格式化符号:%c格式化字符及其ASCII码 %s格式化字符串%d格式化整数函数描述需要掌握(示例) print(name[0]) 按索引取值(正向取+反向取) ：只能取print(name[0:6:2]) 切片(顾头不顾尾，步长)len() 长度strip('*!') 默认移除&n
转载
2024-09-05 08:35:56
16阅读
