文章目录激活函数种类1、阶跃函数2、Sigmoid 函数3、tanh 函数4、ReLU5、ELU6、Softmax激活函数的使用 激活函数：Activation functionsDL 每一层网络做线性操作，添加激活函数增加非线性计算。激活函数种类1、阶跃函数英文名：Step Function，别名：Heaviside函数公式：像是电信号进来，低电平 0、高电平 12、Sigmoid 函数规律：
之前提到的激活函数是以阈值0（界限值）为界的，小于等于0，输出0，否则，输出1。类似于这样的切换输出函数被称之为“阶跃函数”。因此，可以说感知机的激活函数为阶跃函数。那么，如果感知机使用其他函数作为激活函数的话会怎么样呢？实际上，如果将激活函数从阶跃函数换成其他函数，就可以进入神经网络的世界了。1、阶跃函数下面我们就用图来表示上面定义的阶跃函数，为此需要使用 matplotlib 库。# codi
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2024-02-14 10:14:12
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Simulink入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：Simulink仿真及代码生成技术入门到精通（孙忠潇 编著）
9.1 Simulink流控制分类simulink中流控制时通过自带的模块实现的，包括If else、Switch、For和While4个种类。9.2 While流控制while如果条件为真，那么子系统在当前的步
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2024-05-21 21:30:59
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本篇写一写深度学习里一些常见的东西，比如常见的NN、传播算法、激活函数、优化算法等等。其实博主认为深度学习是一个很玄学的领域，很多东西需要实证，之后慢慢补上。。 激活函数激活函数是具有一些性质的，例如可微、单调、取值有范围（若无限则需要更小的Learning Rate）等。其实博主认为这些激活函数只要不出理论性的偏差，在优化上的水分（即所谓的Trick）是比较大的，就像数据准备和模型训练
欢迎订阅本专栏：《机器学习算法面试题》订阅地址：【机器学习算法面试题】一.准确率Accuracy的局限性。 【机器学习算法面试题】二.精确率Precision和召回率Recall的权衡。【机器学习算法面试题】三.数据处理时应如何处理类别型特征？【机器学习算法面试题】四.深度神经网络中激活函数有哪些？【机器学习算法面试题】五.在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体是指什么现象？【机器学习算法面试题】六
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2024-08-27 10:00:42
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为什么需要Batchnorm下面举出一个简单的例子：就比如说Sigmoid函数的函数值域在 [0,1] 之间，但是如果我们对sigmoid函数求导之后我们发现其为： sigmoid′=sigmoid(1−sigmoid) ,那么其最大值才为0.25，而对于处于接近0或者接近1的地方导数值最后为0；如果此时进行梯度反向传播由于梯度为零导致模型的参数很难被更新。所以需要网络对于某一层的输出将数据的分布
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2024-05-15 12:10:47
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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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激活函数目录==SoftPlus====Softmax====Sigmoid====修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）====参数化修正线性单元（Parameteric Rectified Linear Unit，PReLU）====带泄露修正线性单元（Leaky ReLU）====指数线性单元（Exponential Linear Unit，ELU）====双
MATLAB® 是一种编程语言，它可以处理各种各样的不同信号。以下是一些生成单位脉冲、单位阶跃、单位斜坡和单位抛物线的语句。
原创
2023-04-29 00:34:30
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一. 奇异信号奇异信号也称突变信号。信号中的奇异点及不规则的突变部分经常携带有比较重要的信息，它是信号重要的特征之一： 例如在图像信号里，灰色的突变形成物体的轮廓。 函数本身有不连续点(跳变点)或其导数与积分有不连续点的一类函数统称为奇异信号或奇异函数。奇异信号包括： （1）单位阶跃信号 （2）单位冲激和冲激偶信号 （3）斜变信号，又称为斜坡信号或者斜升信号1. 单位斜变信号单位斜变信号斜率为12
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2024-05-30 22:57:30
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1.激活函数和损失函数在神经网络中，除了基本的矩阵运算外，还会涉及两个函数的操作。1.1 激活函数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，网络只能表示特征的线性映射，即便有再多隐藏层，其整个网络也和单层网络是等价的。激活函数应该具有的性质：可微性：后向传播寻优，需要这个性质。单调性：保证单层网路是凸函数。输出值的范围：有限范围时，基于梯度的优化方法更加稳定，因为特征的表示受
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2024-05-11 17:24:28
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文章目录前言一、heaviside()函数1.heaviside()函数的介绍2.heaviside()实例二、stepfun()函数1.stepfun()函数的介绍2.stepfun()实例总结小刘的悲催日常，终于要转运了 前言阶跃函数在MATLAB中有两种调用函数：heaviside()函数、stepfun()函数 下面我们就来看看它俩的区别和用法。一、heaviside()函数1.heav
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2023-06-25 14:50:31
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引言神经网络在近似模拟任何函数时，离不开非线性变换。神经元与神经元的连接都是基于权值的线性组合。根据线性代数的知识，线性的组合依然是线性的，换句话说，如果全连接层没有非线性部分，那么在模型上叠加再多的网络层，意义都非常有限，因为这样的多层神经网络最终会“退化”为一层神经元网络，深度神经网络就无从谈起了。 通过引入非线性的激活函数，可以解决上述问题。无论多么玄妙的函数，在理论上，它们都能被近似地表征
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2024-07-25 17:23:24
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冲激阶跃与卷积冲激响应与阶跃响应（差分方程不赘述）卷积积分 冲激响应与阶跃响应（差分方程不赘述）**冲激响应：**系统在单位冲激信号δ(t)作用下产生的零状态响应，称为单位冲激响应，简称冲激响应，一般用h(t)表示。 **阶跃响应：**系统在单位阶跃信号u（t）作用下的零状态响应，称为单位阶跃响应，简称阶跃响应，一般用g(t)表示。卷积积分卷积定义：已知定义在区间（–∞，∞）上的两个函数f1(t
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2024-01-21 05:55:19
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在机器学习和神经网络中，激活函数是一种用于决定神经元输出的非线性函数。sigmoid 函数sigmoid 函数是一种常用的激活函数，它将输入值压缩到 0 和 1 之间。sigmoid 函数的实现可以使用以下代码：import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))阶跃函数阶跃函数是一种简单的激活函数，它将输入值分为两
## Python画Sigmoid函数图像
### 引言
Sigmoid函数是一种常用的非线性函数，经常在机器学习和神经网络中使用。它的特点是将输入的连续值映射到一个在0到1之间的输出值。本文将介绍如何使用Python画出Sigmoid函数的图像，并解释其原理和应用。
### Sigmoid函数的定义
Sigmoid函数的数学表达式如下所示：
```math
f(x) = \frac{1
原创
2023-09-07 21:00:57
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损失函数1.激活函数2.损失函数2.1均方误差损失函数2.2交叉熵损失函数2.3 NLLLoss()2.4 BCELoss() 1.激活函数全连接网络又叫多层感知器，多层感知器的基本单元神经元是模仿人类神经元兴奋与抑制机制，对其输入进行加权求和，若超过某一阈值则该人工神经元输出为1，否则输出为0。即 原初的激活函数为阶跃函数。由于，sigmoid函数便于求导，便于求导。（因为要优化w,所以要求激
与冲激函数、阶跃函数的卷积信号与系统总 复 习 第一章 绪论 1、信号的概念 2、分类：典型的连续时间信号： 指数、正弦、复指数、抽样、钟形、δ(t), u(t), eat, sin(ω0t), Sa(kt) 3、信号的运算： 移位、反褶、尺度变换、微分运算、相加、相乘 4、奇异信号： 单位斜变、 阶跃、冲激(特性)、冲击偶 5、信号的分解： 脉冲分量、 6、系统模型及其分类 7、线性是不变系统的
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2024-01-25 21:43:51
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零.前言按照PPT的分章来决定每篇的内容长度与分节。一.阶跃函数ε1.1 定义1.2 性质 阶跃函数的积分是斜坡函数，即：二.冲激函数δ2.1 定义 其推导过程为：2.2 关系2.3 作用冲击函数可以描述间断点的导数三.冲激函数的广义函数定义3.1 函数的定义3.1.1 普通函数的定义就我们学的那种 映射的概念。3.1.2 广义函数的定义很类似于普通函数，但是广义函数的自变量换成了检验函数：φ(t
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2023-12-03 12:09:11
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1.阶跃函数阶跃函数：这是一种最简单的非线性激活函数，它将小于零的值转换为0，大于零的值转换为1。虽然这个函数非常简单，但是它很少被使用，因为它在不同数据之间造成了不连续的跳跃，这会导致反向传播算法出现不可导的情况。阶跃函数公式：阶跃函数代码及函数图：# 导入相关库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定义阶跃函数
def ste
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2023-10-01 09:23:26
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