当有限元分析中需要使用超弹性材料模型时，工程师通常很少有实质性的数据来帮助他们进行超弹有关的非线性分析。有时幸运的工程师会有一些拉伸或压缩应力-应变实验数据，或者还会有一个简单的剪应力-应变实验数据。正确地处理这些数据是分析非线性超弹模型的关键一步，而对这些数据进行曲线拟合而得出对应超弹模型的材料参数就显得尤为重要。今天我们就来了解一下超弹模型相关的实验数据及其曲线拟合，最后也会在Ma
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2024-07-12 06:53:41
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曲线： 优点：使用ReLU 得到的SGD 的收敛速度会比sigmoid/tanh 快很多缺点：训练的时候很”脆弱”，很容易就”die”了，就是训练到后面，很多神经元都没用了，就相当于死了Sigmoid、Tanh与ReLU的比较 Softmax作用：用于多分类神经网络输出 - 公式：σ(z)j=ezj∑Kk=1ezk
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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随着深度学习的兴起，神经网络也似乎成了所有计算机视觉任务的标配，大家除了研究各种各样的网络结构之外，还有研究优化方法的，以及激活函数的，这篇博客就对当前各种各样的激活函数做一个总结，分析其背后的性质。到目前为止，激活函数的形式有很多种了，早期的激活函数主要是 sigmoid 以及 tanh 函数，这两种函数都能将输入限制在很小的范围内，算是一种非线性函数，后来又出现了 RELU 以及各种基于 RE
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2024-04-07 22:30:37
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深度学习之激活函数 感知机模型中的函数f是非线性的，称为激活函数，激活函数的作用是将输出变为非线性的，这是因为现实世界中大部分数据都是非线性的。比较常用的激活函数有Sigmoid、Tanh和Relu函数。Sigmoid函数 Sigmoid函数是早期神经网络经常选用的激活函数，其数学表达式为： Sigmoid函数图像如下： 从图像上可以看出，Sigmoid函数取值范围为（0,1），输入非
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2024-03-26 10:19:19
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线性模型是机器学习中最基本也是最重要的工具，它们能高效可靠地拟合数据。然而在真实的情况下回遇到线性不可分的问题我们不能用一条直线或者一个直面对数据进行分类，下面的数据就是线性不可分的此时需要非线性变化对数据的分布进行重新的映射。对于深度神经网络，我们在每一层的线性变化之后叠加一个非线性的激活函数，从而获得更强大的学习与拟合能力 常用的激活函数常用的激活函数有sigmoid函数，tanh函
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2024-04-05 13:49:53
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1、sigmoid函数：特点：输出值落于0-1的连续区间内，sigmoid函数的导数位于0-0.25的连续区间内，其在0处取得导数最大值为0.25。局限性：在逆向传播中使用链式求导法则对神经网络模型中的权重调整幅度进行计算时，多个较小的梯度相乘后，会严重影响神经网络参数的调整，第一层的初始权重很难通过反向传播发生变化，容易出现梯度消失的状况。另外sigmoid函数在进行指数计算时需要消耗较多的算力
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2024-03-29 13:37:52
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sigmoid 除非在二元分类的输出层，否则千万不要用 吴老师几乎没用过，因为tanh几乎在所有场合都更优越tanh 激活函数tanh()的效果几乎总比sigmoid函数好，因为tanh的输出位于[-1，1]之间，激活函数tanh的平均值就更接近0. 你可能需要平移所有数据，让数据平均值为0。使用tanh函数而不是sigmoid函数也有类似数据中心化的作用（使数据的平均值接近0）。而这实际上让下一
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2024-04-07 20:56:03
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使用Python进行数据拟合 文章目录使用Python进行数据拟合多项式拟合非多项式拟合 多项式拟合任何一个函数都可以拆分成近似于这个函数的多项式表达。多项式拟合需要用到的函数是numpy库当中的np.polyfit，它的使用方法为：np.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)使用最小二乘法原理，根据已知的x
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2023-09-14 16:49:51
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背景：众志成城抗疫情。今天是2020年1月28日，2019-nCov确诊人数一直在增长趋势，如何更好的对确诊人数进行拟合和预测，需要我们用python来实现。注意，本文模型为logistic增长模型，并非最佳预测模型，只是大致预测，对之前的感染人数曲线进行拟合，以后的疫情发展情况还是需要根据实际情况得出。模型根据2020年1月28日及之前的数据进行拟合，后续可能会更新。目录一、logistic增长
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2024-06-06 10:48:17
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本文包含以下内容：机器学习简述线性回归一、机器学习1.定义：将普通计算机的算法，通过数据模型后输出结果，可以随着学习时长模型优化越来越好。2.机器学习的步骤：提出问题——理解数据——数据清洗——构建模型——评估预测，其中最重要的就是机器学习算法（即模型），最后需要对模型进行评估预测。3.理解数据特征及其标签：特征是数据的一些属性，标签是通过机器学习对数据的预测结果二、简述线性回归1.
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2023-09-03 19:31:31
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python - 作业6：函数拟合IPythonTab自动完成内省中断正在执行的代码保留命令历史找回忘记的保存的变量魔术命令numpy库高效调用创建array指定数据类型对数据进行索引和切片操作不复制内容np数组的元素运算数组间运算数组内容审核数组重塑对数组增加内容矩阵运算基本的一些功能random模块matrixmatrix和array的三个主要区别建议SciPy*10/23更新* 拟合效果*
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2023-08-24 15:10:22
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为什么要引入激活函数？如果不用激活函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者ta
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2024-07-21 19:37:37
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1、神经网络为什么引入激活函数？如果不引入激活函数，神经网络的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，与没有隐藏层的效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。因此，引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。激活函数的作用就是为了增加神经网络模型的非线性。2、Sigmoid函数缺点：*
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2024-09-01 19:01:29
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本文将探索：提起函数，我们多多少少会有些印象，但也许中学函数知识忘得差不多了，没关系，只需记住一点即可：函数是为了解决问题而存在的，不要被它的名字和定义吓倒！会用它，能用自己的话描述清晰它是啥就可以了。或者你可以暂时把函数理解为一堆满足特定功能的代码块，这当然不准确，但就像绘画，你先画一个大体的草稿框架，后面随着认知，不断修正丰富细节即可。【探索内容】1.python内置函数简介在我们开启私人定制
用Python开始机器学习（数据拟合与广义线性回归） 本文发现，有的时候，次数是100的时候，程序会报错，所以我改为了3次方4次方进行回归、所在代码：degree = [1,2,100] 回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上
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2023-08-26 09:23:41
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阻抗匹配（Impedance matching）是微波电子学里的一部分，主要用于传输线上，来达至所有高频的微波信号皆能传至负载点的目的，几乎不会有信号反射回来源点，从而提升能源效益。阻抗匹配有两种，一种是透过改变阻抗力（lumped-circuit matching），另一种则是调整传输线的波长（transmission line matching）。要匹配一组线路，首先把负载点的阻抗值，除以传输
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2023-12-19 19:43:22
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第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks)1、激活函数（Activation functions）sigmoid函数和tanh函数两者共同的缺点是，在z特别大或者特别小的情况下，导数的梯度或者函数的斜率会变得特别小，最后就会接近于0，导致降低梯度下降的速度。Relu和Leaky ReLu相对于Sigmoid和tanh函数的优点如下：第一，在的区间变动很大的情况下，激活函
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2024-08-15 11:02:03
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本期目标：1，打开软件后，可通过点击F11快捷键，调出学习中心（图1），打开绘图示例，找到适合的类型图后，双击即可打开该图形的简介，源数据及对应图形。本次数据采用的即origin软件自带的示例数据（图1第一个），输入方式如图2。 图1 origin软件的学习中心 图2 散点图数据 2，选中A列与B列，依次选中菜单栏——绘图——基础2D图——散点图（图3），得到基础散点图，图4。 图3 绘制散点图步
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2023-09-25 12:14:40
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# 项目方案：基于Python的函数拟合工具
## 项目背景
在数据科学和机器学习领域，经常需要对数据进行拟合，找到最适合数据的函数模型。Python作为一种流行的编程语言，有着丰富的数据处理和科学计算库，因此可以利用Python来实现一个函数拟合工具，方便用户对数据进行拟合分析。
## 方案步骤
### 1. 数据准备
首先，需要准备需要拟合的数据。可以是一维数组、二维数组等多种形式的数据。
原创
2024-05-02 07:41:34
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