isalnum（测试字符是否为英文或数字）
相关函数 isalpha，isdigit，islower，isupper
表头文件 #include<ctype.h>
定义函数 int isalnum (int c)
函数说明 检查参数c是否为英文字母或阿拉伯数字，在标准c中相当于使用“isalpha(c) || isdigit(c)”做测试。
返回值 若参数
数学公式的插入将数学公式写在$ $之间，代表的是插入行内数学公式（通常称为行内模式）。 将数学公式写在$$ $$之间，会使公式独立成一行并强制居中（通常称为独立模式）。声调 $\dot{a} \ddot{a} \acute{a} \grave{a}$$\check{a} \breve{a} \tilde{a} \bar{a}$$\hat{a} \widehat{a} \vec{a}$标准函数$\e
4激活函数建立一个神经网络时，需要关心的一个问题是，在每个不同的独立层中应当采用哪种激活函数。逻辑回归中，一直采用sigmoid函数作为激活函数，此外还有一些更好的选择。tanh函数（Hyperbolic Tangent Function，双曲正切函数）的表达式为：函数图像为：tanh函数其实是sigmoid函数的移位版本。对于隐藏单元，选用tanh函数作为激活函数的话，效果总比sigmoid函数
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2024-04-07 21:23:25
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任务安排1Description\(N\)个任务排成一个序列在一台机器上等待完成（顺序不得改变），这\(N\)个任务被分成若干批，每批包含相邻的若干任务。从时刻\(0\)开始，这些任务被分批加工，第\(i\)个任务单独完成所需的时间是\(Ti\)。在每批任务开始前，机器需要启动时间\(S\)，而完成这批任务所需的时间是各个任务需要时间的总和（同一批任务将在同一时刻完成）。每个任务的费用是它的完成时
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2024-07-31 20:37:21
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激活函数是深度学习，也是人工神经网络中一个十分重要的学习内容，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非常重要的作用。常用三个激活函数：（1）Sigmoid函数 sigmoid函数可以将输
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2024-05-14 15:02:37
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神经网络激活函数汇总（Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、pReLU、ELU、maxout）常规 sigmoid 和 tanhsigmoid特点：可以解释，比如将0-1之间的取值解释成一个神经元的激活率（firing rate）缺陷：有饱和区域，是软饱和，在大的正数和负数作为输入的时候，梯度就会变成零，使得神经元基本不能更新。只有正数输出（不是zero-centered），这就
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2024-02-23 13:25:15
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1.为什么引入非线性激励函数？如果不适用激励函数，那么在这种情况下每一层的输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（perceptron）了正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了，不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数，最早的想法是用sigmoid函数或者tan
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2024-05-27 21:04:43
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C语言标准库 接上篇：C语言 ctype.h 中的字符判断函数C语言 string.h 中的字符串函数头文件中声明了各种常用的数学函数。其所有函数都带有一个 double 类型的参数，且返回值的类型均为double。六种基本初等函数参见：常用函数的导数和微分1、三角函数 三角函数(trigonometric function)的角度都用弧度来表示，常用的三角函数包括：sin(x
对于训练神经网络来说，为了增强网络表征数据的能力，一般需要引入非线性激活函数，一般有sigmoid tanh relu，今天我们就来分布说明一些这些激活函数的特点。 总而言之层数越深relu的优势越明显。（故一般而言sigmoid和tanh多用在bp神经网络中，在深度学习的网络框架中多用relu激活函数）那么为什么在深度学习框架中引入Relu激活函数呢？当前，深度学习一个明确的目标是从数据变量中
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2024-06-29 23:56:24
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sigmoid 除非在二元分类的输出层，否则千万不要用 吴老师几乎没用过，因为tanh几乎在所有场合都更优越tanh 激活函数tanh()的效果几乎总比sigmoid函数好，因为tanh的输出位于[-1，1]之间，激活函数tanh的平均值就更接近0. 你可能需要平移所有数据，让数据平均值为0。使用tanh函数而不是sigmoid函数也有类似数据中心化的作用（使数据的平均值接近0）。而这实际上让下一
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2024-04-07 20:56:03
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import torch
import torch.nn.functional as F #激励函数，relu,sigmoid, tanh, softplus
import matplotlib.pyplot as plt
from torch.autograd import Variable
Sigmoid函数的表达式为y=1/(1+ex)。
Sigmoid函数是传统神经网络中最常用的激活函数
目录概述饱和激活函数TanhsigmoidSoftmax非饱和激活函数ReLULeakyReLU和PReLUPReLUELUThresholdedReLU概述“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 中心化/零均值化 (Zero-centered)饱和激活函数Tanhtanh读作Hyperbolic Tangent，它解决了Sigmoid函数的不是zero-centere
神经元包含了非线性计算，用g（）来表示，非线性计算由激活函数来实现，激活函数统一表示成g（z），常见的激活函数：1、sigmoid函数如果神经元采用sigmoid函数作为激活函数，那么单个神经元实现的功能就相当于逻辑回归。2、tanh函数tanh函数是双曲正切函数3、relu 函数是一种流行的激活函数，它是分段函数，当z>0时，a=z；当z<=0时，a=0；relu函数的最大特点就是在
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2024-04-11 13:21:27
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sigmoid sigmoid函数和tanh函数是研究早期被广泛使用的2种激活函数。两者都为S型饱和函数。
当sigmoid 函数输入的值趋于正无穷或负无穷时，梯度会趋近零，从而发生梯度弥散现象。sigmoid函数的输出恒为正值，不是以零为中心的，这会导致权值更新时只能朝一个方向更新，从而影响收敛速度。tanh激活函数是sigmoid 函数的改进版，是以零为中心的对称函数，收敛速度快，不容易出现
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2024-07-26 10:23:50
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一、Python简介Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。现在，全世界差不多有600多种编程语言，但流行的编程语言也就那么20来种。如果你听说过TIOBE排行榜，你就能知道编程语言的大致流行程度。这是最近10年最常用的10种编程语言的变化图：总的来说，这几种编程语言各有千秋。C语言是可以用来编写操作系统的贴近硬
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2024-02-07 10:34:53
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线性模型是机器学习中最基本也是最重要的工具，它们能高效可靠地拟合数据。然而在真实的情况下回遇到线性不可分的问题我们不能用一条直线或者一个直面对数据进行分类，下面的数据就是线性不可分的此时需要非线性变化对数据的分布进行重新的映射。对于深度神经网络，我们在每一层的线性变化之后叠加一个非线性的激活函数，从而获得更强大的学习与拟合能力 常用的激活函数常用的激活函数有sigmoid函数，tanh函
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2024-04-05 13:49:53
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RNN RNN前向传播过程 其中 它们二者是何其的相似，都把输出压缩在了一个范围之内。他们的导数图像也非常相近，我们可以从中观察到，sigmoid函数的导数范围是(0,0.25]，tanh函
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2024-04-25 14:27:39
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原创
2023-02-10 00:24:59
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原创
2023-02-10 00:26:48
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1、神经网络为什么引入激活函数？如果不引入激活函数，神经网络的每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层的效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。因此，引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。激活函数的作用就是为了增加神经网络模型的非线性。2、Sigmoid函数缺点：*
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2024-09-01 19:01:29
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