How to activate maven profile inside eclipse
原创
2023-07-13 18:53:31
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文章目录一. sigmoid函数1.1常见面试知识点1.2 代码示例1.3 图示二. ReLu函数2.1常见面试知识点2.2 代码示例2.3 图示三. Leaky ReLu函数3.1常见面试知识点3.2 代码示例3.3 图示四. Softmax函数4.1常见面试知识点4.2 代码示例4.3 图示五. Tanh函数（双曲正切函数）5.1常见面试知识点5.2 代码示例5.3 图示六. ELU函数（指
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2024-08-20 23:16:05
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上图为一个简化神经元模型，以及其所对应的前向传播公式。可以看到，该模型是一个线性函数，所以即使有多层神经元首尾相接构成深层神经网络，依旧是线性组合，模型的表达力不够。 上图是1943年提出的MP模型，该模型比简化模型多了一个非线性函数，该函数叫做激活函数，它的加入大大提升了模型的表达力。优秀的激活函数： 非线性：激活函数非线性时，多层神经网络可逼近所有函数 可微性：优化器大多用梯度下降更新参数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline1.sigmoid()函数# Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0,1之间
# 除了输出层是一个二元分类问题外，基本不用Sigmoid函数
def sigmoid(x):
y = 1/(1+np.exp(-x))
retu
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2024-03-26 09:33:32
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文章目录常见激活函数1.ReLu函数2.Sigmoid函数3.tanh函数4.总结 常见激活函数如下图所示，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。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。%matplotlib inline
import torch
im
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2024-03-21 18:43:25
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使用代码模板 Eclipse 提供了通过定义和使用代码模板来提高工作效率与代码可预测性的能力。 我们在开发 Java 程序过程中经常需要编写 main 方法： 如果我们一个字母一个字母去编写，将是一个重复而又毫无意义的事情，这是我们就可以使用 Eclipse 代码模板来快速完成这些工作。 我们只需在
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2018-08-12 17:05:00
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上文我们已经认识了激活函数家族的第一个成员。以阈值为界，一旦输入超过阈值，就切换输出。这样的函数称为“阶跃函数”。但高大上的神经网络世界是不会使用这么低端的激活函数的，只有低级的感知机世界才会用'阶跃函数'。下面登场的是神经网络世界的激活函数----sigmoid函数！！(之所以加双叹号，是因为我们即将进入神经网络的世界。之后就可以制作机器人，然后机器人反叛，一统天下，走向人生巅峰了。)看起来很简
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2024-08-07 11:56:02
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利用numpy、matplotlib、sympy绘制sigmoid、tanh、ReLU、leaky ReLU、softMax函数起因：深度学习途中，老师留一作业，绘制激活函数及其导数，耗时挺久，记录学习过程准备工作：下载numpy、matplotlib、sympypip install numpy matplotlib sympy 查找对应库的文档：numpy文档 matplotlib文档 sym
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2023-11-06 15:49:06
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| 图源1、图源2 KaTeX 是一个快速为网站呈现 Tex 科学公式的简单易用的库，通过它我们可以方便快速的书写公式。KaTeX由关键词（标签）和其作用的参数所构成，每个关键词（标签）参数的作用域都只有一个字符，如果想要作用到多个字符，必须用{}将其括起来，不然只会作用到第一个字符。在书写时，代码应当放在$ $之间，如果想要公式居中，则把代码放在$$ $$之间。本文借着学习KaTeX的契机，把
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2024-09-02 19:25:26
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1、如何有效阅读caffe源码 1、caffe源码阅读路线最好是从src/cafffe/proto/caffe.proto开始，了解基本数据结构内存对象和磁盘文件的一一映射关系，中间过程都由ProtoBuffer工具自动完成。 2、看include/目录中.hpp头文件，通过头文件类申明理解整个框架。从基类向派生类，掌握这
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2024-08-30 16:59:26
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1. 激活函数 Rectified Linear Unit(ReLU) - 用于隐层神经元输出Sigmoid - 用于隐层神经元输出Softmax - 用于多分类神经网络输出Linear - 用于回归神经网络输出（或二分类问题） ReLU函数计算如下： &nbs
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2024-03-18 20:28:17
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# Python环境激活：一个简明的指南
在进行Python开发时，常常需要管理和切换不同的环境，以确保项目之间的依赖不会发生冲突。这时，我们会用到虚拟环境。在本文中，我们将讨论如何创建和激活Python虚拟环境，并通过示例来进一步解释这些过程。
## 什么是虚拟环境？
> **虚拟环境** 是一个自足的目录，包含了特定项目所需的Python解释器和依赖包。它能够保障不同项目间的包版本独立性
原创
2024-10-07 05:02:54
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在深度学习的世界中，激活函数是至关重要的组成部分。它们为神经网络引入非线性特征，让网络能够学习复杂的模式。本文将详细介绍如何在 Python 中实现常用的激活函数，并提供完整的环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展的指引。
## 环境准备
我们需要为项目搭建合适的环境。确保安装以下依赖库：
- Python 3.7 及以上版本
- NumPy
- TensorFlow 或
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。标准的计算机芯片电路可以看作是根据输入得到开（1）或关（0）输出的数字电路激活函数。因此，激活函数是确定神经网络输出的数学
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2024-04-14 16:23:21
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一 主要作用
激活函数的主要作用就是加入非线性因素，以解决线性模型表达能力不足的缺陷，在整个神经网络起到至关重要的作用。
在神经网络中常用的激活函数有Sigmoid、Tanh和relu等，下面逐一介绍。
二 Sigmod函数
函数介绍
Sigmoid是常用的非线性的激活函数，数学公式如下：
2 函数曲线
S
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2024-03-07 19:44:05
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目录
简述
简述
内容详解
密度聚类
层次聚类
总结
一、激活函数作用
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。
二、激活函数所具有的几个性质
非线性： 当激活函数是线性的时候，一个两层的神
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2023-12-21 23:28:18
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线性模型的表达能力不够，无法解决非线性问题，激活函数的作用是加入非线性因素。1.Sigmoid函数，函数表达式如下：优点：Sigmoid函数的输出范围是0到1，对每个神经元的输出进行了归一化；相比于sgn函数，其梯度平滑，没有跳跃的输出值；缺点：但Sigmoid函数倾向于梯度消失；且函数输出不是以0为中心，会降低权重更新效率；指数运算较慢。2.Tanh函数，函数表达式如下：Tanh函数是由Sigm
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2024-03-21 10:37:47
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文章目录一、简介二、激活函数种类1、恒等函数2、单位阶跃函数3、逻辑函数4、双曲正切函数5、反正切函数6、Softsign函数7、反平方根函数(ISRU)8、线性整流函数(ReLU)9、带泄露线性整流函数(Leaky ReLU)10、参数化线性整流函数(PReLU)11、带泄露随机线性整流函数(RReLU)12、指数线性函数(ELU)13、扩展指数线性函数(SELU)14、S型线性整流激活函数(
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2024-04-14 14:55:30
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常见的激活函数效果图如下： 代码区：#！E:\anaconda\python.exe
# -*-coding:utf-8 -*-
"""
功能：绘制激活函数 常见的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU、eru、leaky ReLU、softmax
时间：2019/10/6
"""
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as
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2024-06-07 21:23:15
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非线性激活在神经网络的搭建中很重要，我们可以简单的理解为非线性变化的目的就是为神经网络中引入非线性特征，这样才能训练出符合各种特征，各种曲线的模型。文章目录二、非线性激活函数ReLU和Sigmoid的使用1.ReLU函数1.1 ReLU函数的官方文档1.2 实例练习2.Sigmoid函数2.1Sigmoid函数的官方文档2.2 实例练习 一、激活函数是什么激活函数是指在多层神经网络中，上
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2024-04-07 08:03:28
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