1. sigmod函数函数公式和图表如下图 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，在两边斜率很平缓的地方是神经元的抑制区。当然，流行也是曾经流行，这说明函数本身是有一定的缺陷的。1) 当输入稍
使用 DROP FUNCTION 语句可从数据库中除去用户定义的函数。该语句是 SQL ANSI/ISO 标准的 扩展。 语法用法 删除用户定义的函数会从数据库中除去函数的文本和可执行的版本。（请确保在数据库外保留一个 函数文本副本，以防您在删除此函数后需要重建它。） 如果您不知道 UDR 是用户定义的函数还是用户定义的过程，则可以通过使用 DROP ROUTINE 语 句删除 UDR 。 要使用
什么是激活函数？如图1，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。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。如果不用激活函数，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，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。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，这样神经网络就
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2024-04-14 14:56:38
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在2014年，斯里瓦斯塔瓦等人 (Srivastava et al., 2014) 就如何将毕晓普的想法应用于网络的内部层提出了一个想法： 在训练过程中，他们建议在计算后续层之前向网络的每一层注入噪声。 因为当训练一个有多层的深层网络时，注入噪声只会在输入-输出映射上增强平滑性。这个想法被称为暂退法（dropout）。目录1、暂退法2、使用Fashion-MNIST数
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2024-05-28 20:56:07
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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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背景介绍Neural Network之模型复杂度主要取决于优化参数个数与参数变化范围. 优化参数个数可手动调节, 参数变化范围可通过正则化技术加以限制. 本文从优化参数个数出发, 以dropout技术为例, 简要演示dropout参数丢弃比例对Neural Network模型复杂度的影响.算法特征①. 训练阶段以概率丢弃数据点; ②. 测试阶段保留所有数据点算法推导
以概率\(p\)对数据点\(x
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2023-07-24 20:15:15
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这里写三种实现，一种是vanilla，一种是效率更高的写法，还有一种是作为网络层的实现方法。
虽然dropout的参数叫probability，一般指的不是扔的几率，是keep的几率（因为代码更好解释？）。（但是不固定，注意一致性，自恰即可）
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2023-07-11 10:26:31
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本节课没有从头讲解神经网络，而是讲了一些神经网络的细节问题。两个需要注意的问题1、训练样本不够多没事，使用预训练好的卷积神经网络，所以不用担心训练样本少。2、计算机的计算能力有限常用激活函数Sigmoid函数数学公式：特性：它输入实数值并将其“挤压”到0到1范围内。更具体地说，很大的负数变成0，很大的正数变成1。在历史上，sigmoid函数非常常用，这是因为它对于神经元的激活频率有良好的解释：从完
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2024-05-20 22:40:50
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作者： forward
[有奖讨论]
卷积运算的实际意义是什么？
卷积运算是信号处理常规的一个运算过程。
作为一个重要的基础，请大家讨论，也就是从概念，应用方向等去谈谈它的意义。
信号处理对很多朋友来说可能比较难，作为基础，我们不能小看它的作用。
欢迎参与讨论。:)------------------------------------------------------------------
本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/L2_regularization.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/dropout_layer.pyhttps://github.com/zhangx
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2024-07-24 21:45:44
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# Python Dropout 函数详解
在深度学习中，神经网络的复杂性和灵活性使得模型能够学习到数据的丰富特征，但也导致了容易发生过拟合的现象。为解决这一问题，Dropout 函数作为一种正则化技术应运而生。本文将对 Python 中的 Dropout 函数进行详细讲解，并提供相应的代码示例。
## 什么是 Dropout？
Dropout 是一种简便而有效的正则化技术。在训练过程中，D
tf.Variable().eval()：执行当前Tensor的run（）操作a = tf.Variable(tf.ones(10))
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
#b = sess.run(a) (1)
b = (a).eval() (2)
p
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，线性方程是很
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2024-04-07 22:04:02
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激活函数：传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid）被视为神经网络的核心所在.从数学上来看,非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大,对两侧区的信号增益小,在信号的特征空间映射上,有很好的效果,通过对加权的输入进行非线性组合产生非线性决策边界.从神经科学上来看,中央区酷似神经元的兴奋态,两侧区酷似神经元的抑制态,因而在
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2024-05-15 10:13:56
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生物神经元与人工神经元在了解神经元网络之前，我们先简单的看看生物学上的神经元是什么样子的，下图摘自维基百科：（因为我不是专家，这里的解释只用于理解人工神经元模拟了生物神经元的什么地方，不一定完全准确）神经元主要由细胞体和细胞突组成，而细胞突分为树突 (Dendrites) 和轴突 (Axon)，树突负责接收其他神经元输入的电流，而轴突负责把电流输出给其他神经元。一个神经元可以通过树突从多个神经元接
[AI 笔记] 激活函数神经元SigmoidtanhReLuLeaky ReLu 及 PReLuELU总结 参考资料： CS231n课程 神经元下图是神经网络中的单个神经元。 它有输入、权值、线性函数，以及一个激活函数 f。 神经元的输入通过线性函数得到一个值，再通过激活函数产生输出。激活函数可以理解为为神经网络引入了非线性。SigmoidSigmoid函数是较老的激活函数，形如下图。 由于
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2024-06-10 11:58:07
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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（
一、Dropout丢弃法Dropout，通过在层之间加入噪音，达到正则化的目的，一般作用在隐藏全连接层的输出上，通过将输出项随机置0来控制模型复杂度，如下图。需要注意的是，并不是把节点删掉，因为下一次迭代很有可能置0的项又会被重启。 如何实现Dropout如下，下面的x为一层到下一层之间的输出，因为要在层之间加入噪音，但又不希望改变数据的期望，所以不被置0的项需要除以（1-p），这里的丢弃概率p是
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2023-12-22 15:48:01
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在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3]，初略地分可以分为：模型，参数 和 目标函数。（此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree）一、模型和参数 模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi。我们比较常见的模型如线性模型（包括线性回归和logistic regression）采用二、目标函数：损失 + 正则模型和参数本身指定了给定输入我们如
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2024-08-11 15:45:51
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激活函数的作用提供非线性能力激活函数的性质1、处处可微分 2、增强鲁棒性 3、值域是-1到1或者0到1，定义域负无穷到正无穷。定义域在-1到1之间的函数图像梯度很大，而在其他地方梯度很小常见激活函数(1) sigmoid函数 sigmoid 可处理二分类问题 优点： 1.Sigmoid函数的输出映射在(0,1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，
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2024-05-15 12:13:01
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