一个来自斯坦福团队研究的、名为SIREN的简单神经网络结构，刚引爆了机器学习圈。不为别的，实在是因为它展现出来的音/视频及图像复原效果，太令人惊叹了（效果展示中，Ground Truth为原始视频、音频或图像数据）。视频中对一只猫咪的动态进行了还原，可以看见，使用SIREN重构的猫咪明显具有更高的清晰度。从图中就能看见，SIREN对音频的还原几乎可以用“完全一致”来形容。对于图像的还原，SIREN
在本文中，作者对包括 Relu、Sigmoid 在内的 26 种激活函数做了可视化，并附上了神经网络的相关属性，为大家了解激活函数提供了很好的资源。在神经网络中，激活函数决定来自给定输入集的节点的输出，其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化，激活函数需要是可微分（或者至少是几乎完全可微分的）。此外，复杂的激活函数也许产生一些梯度消失或爆炸
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2024-02-11 08:47:22
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目录1、高斯函数与正态分布1.1 一维高斯函数1.2 正态分布1.3 二维高斯函数2、高斯模糊原理2.1 二维高斯函数求权重2.2 权重矩阵2.3 计算高斯模糊3、高斯核函数3.2 径向基函数RBF3.3 高斯函数性质4、高斯噪声4.1 噪声4.2 高斯噪声 高斯函数广泛应用于统计学领域，用于表述正态分布，在信号处理领域，用于定义高斯滤波器，在图像处理领域，二维高斯核函数常用于
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2023-09-03 10:58:24
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常用的matplotlib画图方法总结一、基础图表函数1.1 线图import matplotlib.pyplot as plt
year=[1950,1970,1990,2010]
pop=[2.518,3.68,5.23,6.97]
#1.线图,用plot函数来调用即可
plt.plot(year,pop)#横轴纵轴
#plt.plot(year,pop, 'm.', label='year'
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2023-08-17 17:03:35
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最近看数学，
原创
2022-09-16 13:45:58
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# Python绘图函数实现指南
## 1. 引言
Python作为一种高级编程语言，提供了丰富的库和函数来满足各种需求。其中，绘图函数是一种非常常用的功能，它可以帮助我们将数据可视化、制作图表和展示结果。本文将向你介绍如何使用Python实现绘图函数，并指导你逐步完成这个过程。
## 2. 整体流程
我们首先来看一下整个实现的流程。下面是一个简单的表格，展示了实现绘图函数的步骤：
| 步骤
原创
2023-12-28 07:22:44
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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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四、激活函数激活函数又称非线性映射，顾名思义，激活函数的引入是为了增加整个网络的表达能力（即非线性）。若干线性操作层的堆叠仍然只能起到线性映射的作用，无法形成复杂的函数。常用的函数有sigmoid、双曲正切、线性修正单元函数等等。 使用一个神经网络时，需要决定使用哪种激活函数用隐藏层上，哪种用在输出节点上。 比如，在神经网路的前向传播中，这两步会使用到sigmoid函数。s
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2023-11-27 19:17:19
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目录1. 基本用法与折线图pyplot 模块的常用函数折线图函数: matplotlib.pyplot.plot()常用 format_string 参数常用函数 grid () 控制各轴网格线的显示状态常用函数 savefig() 保存当前画布内容常用函数 legend() 绘制图例常用函数 text() 添加文字pyplot 的 rc 参数中文字符正常显示所需参数设置其它常用 rc 参数2.
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2023-07-28 14:34:58
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激活函数(activation function)运行时激活神经网络中某一部分神经元，将激活神经元的信息输入到下一层神经网络中。神经网络之所以能处理非线性问题，这归功于激活函数的非线性表达能力。激活函数需要满足数据的输入和输出都是可微的，因为在进行反向传播的时候，需要对激活函数求导。在TensorFlow中也内置了许多的激活函数，安装好TensorFlow之后可以在tensorflow-->
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2024-01-08 15:11:20
55阅读
NN:神经网络学习，常见激活和损失函数的Python实现激活函数1、sigmoid# sigmoid
# sigmoid输出总是大于零，因此前一层对后一层的神经元输入也总是大于零出现了漂移
def sigmoid(x):
# exp()自然常数e的x次方
y = 1 / (1 + math.exp(-x))
return y
# 生成随机数集
# 生成高斯(正太)分布的随机
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2023-11-06 14:21:49
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NN:神经网络学习，常见激活和损失函数的Python实现激活函数1、sigmoid# sigmoid
# sigmoid输出总是大于零，因此前一层对后一层的神经元输入也总是大于零出现了漂移
def sigmoid(x):
# exp()自然常数e的x次方
y = 1 / (1 + math.exp(-x))
return y
# 生成随机数集
# 生成高斯(正太)分布的随机
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2023-11-06 14:21:49
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# 高斯函数激活函数Python实现指南
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整体的流程，然后逐步实现每个步骤。下面是实现高斯函数激活函数的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入必要的库)
C(定义高斯函数激活函数)
D(使用高斯函数激活函数)
E(结束)
A --> B --> C --> D -
原创
2024-06-21 03:12:07
82阅读
OpenCV可以用来绘制不同的集合图形，包括直线，矩形，圆，椭圆，多边形以及在图片上添加文字。用到的绘图函数包括 cv2.line()，cv2.circle()，cv2.rectangle() ，cv2.putText() 等等。
这些绘图函数需要设置参数如：
• img：你想要绘制图形的那幅图像。• color：形状的颜色。以 RGB 为例，需要传入一个元组，例如： （255,0,0 ）代表蓝
原创
2021-07-06 11:56:28
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# 如何使用Python绘制Stem图
在数据分析和科学计算中，绘图是一个非常重要的步骤。`matplotlib`是Python中最常用的绘图库之一，其中的`stem`函数可以帮助我们创建类柱状图（也称为“茎叶图”），将数据可视化。本篇文章将为你详细介绍如何使用`stem`函数进行绘图。
## 整体流程
下面是一个简单的步骤表格，帮助你理解整个实现过程。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-25 04:41:17
119阅读
Python开发小游戏，它有又双叒叕来了…一、效果展示1、俄罗斯方块这个应该是玩起来最最简单的了…2、扫雷运气好，点了四下都没踩雷哈哈…3、五子棋我是菜鸡，玩不赢电脑人…4、贪吃蛇害，这个是最惊心动魄的，为了我的小心脏，不玩了不玩了…女朋友：你就是借机在玩游戏，逮到了啊这…那我不吹牛逼了，我们来敲代码吧~二、代码展示1、俄罗斯方块方块部分这部分代码单独保存py文件，这里我命名为 blocks.py
ML/DL之激活函数1、概述2、激活函数性质3、常用的激活函数3.1 Sigmoid函数(Logistic函数）3.2 Tanh函数3.3 ReLU函数3.4 Leaky ReLU函数3.5 PReLU函数3.6 ELU函数3.7 Softplus函数4、激活函数的选择 1、概述神经网络神经元中，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 Activatio
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2023-11-12 17:25:09
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什么是激活函数？激活函数是控制神经网络输出的数学函数。激活函数有助于确定是否要激活神经元。一些流行的激活函数是：SigmoidReLULeaky ReLUTanhMaxoutELU激活负责为神经网络模型的输出添加非线性。没有激活函数，神经网络只是一个线性回归。计算神经网络输出的数学方程式为：sigmoid 激活函数sigmoid 函数的公式在数学上，sigmoid激活函数表示为：在 Python
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2023-08-31 13:06:13
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目录一、定义1.1 激活函数定义1.2Sigmoid函数1.3 Tanh / 双曲正切激活函数1.4 ReLU 激活函数二、代码 三、结果一、定义1.1 激活函数定义激活函数（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
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2023-10-14 00:45:26
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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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