【一图概览激活函数】 目录前言激活函数的性质激活函数SigmoidTanhSoftsignHardtanhLogSigmoidHardsigmoidReLULeakyReLUELU(Exponential Linear Unit)PReLU(Parametric ReLU)ReLU6SELU((Scaled Exponential Linear Unit)CELURReLU(
激活函数是神经网络模型重要的组成部分，本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。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。
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2024-04-12 11:19:05
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这份是本人的学习笔记，课程为网易公开课上的斯坦福大学公开课：傅里叶变换及其应用。 分布的导数（Derivative of a Distribution）设有分布$T$，其导数为$T'$$\begin{align*}
<T',\varphi>
&= \int_{-\infty}^{\infty}T'(x)\varphi(x)dx \\
&= \left[T(x)
收敛速度 这里首先需要给收敛速度做一个诠释。模型的最优解即是模型参数的最优解。通过逐轮迭代，模型参数会被更新到接近其最优解。这一过程中，迭代轮次多，则我们说模型收敛速度慢；反之，迭代轮次少，则我们说模型收敛速度快。 参数更新 深度学习一般的学习方法是反向传播。简单来说，就是通过链式法则，求解全局损失 ...
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2021-07-31 23:40:00
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每个激活函数的输入都是一个数字，然后对其进行某种固定的数学操作。激活函数给神经元引入了非线性因素，如果不用激活函数的话，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。激活函数的发展经历了Sigmoid -> Tanh -> ReLU -> Leaky ReLU -> Maxout这样的过程，还有一个特殊的激活函数Softmax，因为它只会被用在网络中的最后一层，用来进行最后
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2024-07-10 07:52:23
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文章目录一、常见的几种激活函数1、Sigmoid函数：3、ReLU函数4、ELU函数PReLU函数 一、常见的几种激活函数1、Sigmoid函数： 曲线： 导数： 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
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2024-04-01 09:35:18
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ReLu(Rectified Linear Units)，即修正线性单元 它是不饱和的、线性的函数。可以认为是一种特殊的maxout。Relu的优点 1）采用sigmoid和tanh等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对大；而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。 2）对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯
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2024-03-05 06:48:34
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# R语言中的length函数：让你输出为0的实现
在学习R语言的过程中，理解如何使用常用函数是非常重要的，length函数用于获取对象的长度。新手可能会遇到的问题是如何使这个函数返回0。本篇文章将为你逐步阐明实现的流程以及详细的代码示例。
## 流程概述
以下表格展示了实现length函数输出为0的几个步骤：
| 步骤 | 描述
引言 神经网络很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。本文的内容包括几个部分：1.什么是激活函数？ 2.激活函数的用途（为什么需要激活函数）？ 3.有哪些激活函数，都有什么性质和特点？ 4.应用中如何选择合适的激活函数？什么是激活函数？ 首先要了解神经网络的基本模型。 单一神经元模型如下图所示。&n
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2024-03-20 10:03:01
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两个解释：1.层与层之间如果不加激活函数，会退化到一个神经网络 2. 从神经元的基本原理出发：神经元不希望传递微小的噪声信号，而只是传递有意识的明显信号。因此，我们来看看一个神经元是如何工作的。它接受了一个电输入，输出另一个电信号。这看起来，与我们先前所观察的分类或预测的机器一模一样，这些机器也是接受了一个输入，进行一些处理，然后弹出一个输
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2024-08-03 15:09:56
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一、RNN RNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，允许信息持久化。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。 标准的RNN模型如下图所示： 
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2024-08-09 00:01:25
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1. 激活函数的定义与作用在人工神经网络中，神经元节点的激活函数定义了对神经元输出的映射，简单来说，神经元的输出（例如，全连接网络中就是输入向量与权重向量的内积再加上偏置项）经过激活函数处理后再作为输出。加拿大蒙特利尔大学的Bengio教授在 ICML 2016 的文章[1]中给出了激活函数的定义：激活函数是映射 h:R→R，且几乎处处可导。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，
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2024-04-08 20:35:30
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每个神经元模型包含一个input，一个output和一个权值以及一个处理单元。神经元输入的信号流即xi被认为是单向的，神经元输出信号是由激活函数f=func(z)处理后的。1.1基础概念1.1.1常见的激活函数h：输出层:等值函数,softmax,sigmoid输入层:tanh,relu,sigmoid1.1.2以下是激活函数在运用中所需要得性质：1.1.2.1饱和当一个激活函数h(x)满足以下条
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2024-07-08 07:03:09
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disp()功能类似于c语言中的print；java语言中的System.out.println()；Matlab的disp()函数 :1.输出字符串： >>disp('my test')
my test 2.输出数字： >> test=3;
>> disp(test)
3 3.同时输出字符串和数字： >> test=3;
>
语法格式：print(value,…,sep=’ ‘,end=’\n’.file=None) value：输出内容 sep:默认是空格 end:默认是换行可以输出数字和字符串（字符串需要使用引号括起来），此类内容直接输出；也可以输出包含运算符的表达式（例如加减乘除等），此类内容将运算的结果输出。例：a=200 #变量a，值为200
b=150 #变量b，值为150
print(90)#输出函数，输
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2023-05-31 19:31:51
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******HDFS基本概念篇******1. HDFS前言设计思想分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析； 在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务重点概念：文件切块，副本存放，元数据 2. HDFS的概念和特性首先，它是一个文件系统，用于存储
一 关于音频压缩格式 1．MPEG-1音频压缩与专业广播领域内的数字音频文件格式 众所周知，音频数字化是通过声卡对模拟音频信号进行每秒上千次的采样，然后把每个采样值按一定的比特数量化。对CD音质的信号来讲，每秒要44100次的采样，每个采样值是16比特的量化，最后得到标准的数字音频的码流。记录数字音频码流的文件格式很多，Microsoft定义的用于W
1. 前言在我第一次看yolo的时候，看了大神的csdn的博客，看了论文，都还不是很明白，后来自己再搜集了一些资料，再仔细琢磨一下，才明白其中的原理。接下来我就用的理解写一篇笔记。尽量多用一些图来帮助大家理解。2. YOLO网络和输入输出 我们先从yolo的网络结构说起。上面是YOLO的网络结构，我们看一下输入和输出：输入：448 * 448 * 3 的一张图片（大小resize为448的RGB图
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2024-07-01 19:43:27
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感知机需要人为设定符合预期输入输出的权重。 神经网络可以自动地从数据中心学习到合适的参数。质朴感知机：指单层网络，激活函数使用了阶跃函数的模型。多层感知机：指神经网络，使用平滑的激活函数的多层网络。激活函数激活函数是将输入信号的总和转换为输出信号的函数。y = h(∑xi*wi)阶跃函数阶跃函数以阈值为界，一旦输入超过阈值，就切换输出。 感知机中流动的是0或1的二元信号。import numpy
为什么需要DQN我们知道，最原始的Q-learning算法在执行过程中始终需要一个Q表进行记录，当维数不高时Q表尚可满足需求，但当遇到指数级别的维数时，Q表的效率就显得十分有限。因此，我们考虑一种值函数近似的方法，实现每次只需事先知晓S或者A，就可以实时得到其对应的Q值。DQN中采用了深度神经网络作为值函数近似的工具，这种方法被证明十分有效。 DQN简介Q-learning算法很早就有了，但是其与
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2024-09-23 07:23:27
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