本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来, 有兴趣的可以去 我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦！...
原创
2021-05-06 11:23:39
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原创
2021-06-15 18:01:51
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到现在我们已经了解了TensorFlow的特点和基本操作，以及TensorFlow计算图、会话的操作，接下来我们将继续学习掌握TensorFlow。本文主要是学习掌握TensorFlow的激励函数。1、什么是激励函数 激励函数是所有神经网络算法的必备神器，通过加入激励函数可实现张量计算的非线性化，从而提升神经网络模型的泛化能力。 直接构建神经网络的输入与输出是一个线性关系，如下图
目录什么是激励函数非线性方程激励函数激励函数什么是 ActivationTorch 中的激励函数torch.linspace什么是激励函数非线性方程激励函数也就是为了解决我们日常生活中 不能用线性方程所概括的问题. 那么. 什么是线性方程 (linear function)?说到线性方程, 我们不得不提到另外一种方程, 非线性方程 (nonlinear function). 我们假设, 女生长得越漂亮, 越多男生爱. 这就可以被当做一个线性问题. 但是如果我们假设这个场景是发生在校园里. 校园里的男
原创
2021-07-09 15:02:10
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在学习神经网络的时候，会发现神经网络中的各个神经元代表的其实就一种运算，这=这种运算就是激励函数，激励函数一般都是非线性的，为什么呢？因为线性函数有一个特点，那就是线性函数的组合还是线性函数，这也就以为这不论你所设计的神经网络有多深，多么复杂，只要里面用到的激励函数是线性函数，那么这些层层之间都是线性函数的一个组合，最终整个网络依然是线性的，可以用一个矩阵来代替，跟只有一层网络是没有区别的，所以线
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2024-07-15 19:15:32
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神经网络： 神经网络又称为人工神经网络（artificial neutral network,ANN）。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系神经元：如上图所示是一个最简单的神经元，有一个输入，一个输出。我们现在所使用的神经元通常有两个部分组成，一个是“线性模型”，另一个是“激励函数”。假设这个神经元的函数表达式为：f(x)=x+1,那么这就是一个普通的一次函数。 x
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2023-11-11 22:48:50
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非线性方程我们为什么要使用激励函数? 用简单的语句来概括. 就是因为, 现实并没有我们想象的那么美好, 它是残酷多变的.开个玩笑, 不过激励函数也就是为了解决我们日常生活中 不能用线性方程所概括的问题. 好了,我知道你的问题来了.什么是线性方程 (linear function)? 我们可以把整个网络简化成这样一个式子. Y = Wx, W 就是我们要求的参数, y 是预测值
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2024-05-16 12:13:31
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常用激励函数每一次输入和权重w线性组合之后，都会通过一个激励函数(也可以叫做非线性激励函数)，经非线性变换后输出。实际的神经网络中有一些可选的激励函数，我们一一说明一下最常见的几种：1 sigmoid sigmoid函数提到的次数太多，相信大家都知道了。数学形式很简单，是σ(x)=1/(1+e−x)，图像如上图所示，功能是把一个实数压缩至0到1之间。输入的数字非常大的时候，结果会接近1，而非常大
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2023-05-22 15:20:03
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机器学习基础（七）——sigmoid 函数的性质 机器学习基础（五十六）—— tanh、sign 与 softsign 深度学习基础（十二）—— ReLU vs PReLU
sigmoid：单极性，连续，可导；tanh：双极性，连续，可导；注意 tanh（双曲正切函数）形式不唯一，tanh(x)=ex−e−xex+e−x=1−e−2x1+e2xtanh(x)=1−e−s1+e−s
1. 极性
si
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2017-03-02 17:28:00
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本文整理自博客、知乎上关于激励函数的博客和回答。部分图片引用自知乎，如有侵权，请联系作者。关于神经网络激励函数的作用，常听到的解释是：不使用激励函数的话，神经网络的每层都只是做线性变换，多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力不够，激励函数可以引入非线性因素。 其实很多时候我们更想直观的了解激励函数的是如何引入非线性因素的。我们使用神经网络来分割平面空间作为例子。无激励函数的神经网络神
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2023-12-19 22:14:47
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一、前言激励函数在神经网络的作用通俗上讲就是讲多个线性输入转换为非线性的关系。不使用激励函数的话，神经网络的每层都只是做线性变换，多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力不够，激励函数可以引入非线性因素。1.1 单一的神经网络如果没有激励函数，在单层神经网络中，我们的输入和输出关系如下图：这是一个线性方程的直观表示，如果我们增加感知机，如下图： 其中结果输出就是右边的绿色区域
简而言之，激励函数是为了解决我们日常生活中无法用线性方程所概括的问题 将人工神经网络转化为数学模型，可以看作是y=Wx，y是输出值，x是输入值，W就是y到x的一种映射关系（为一个参数）那么，对于线性问题，W是很容易计算出来的，而且它一般是一个常数值，对于非线性问题，在二维坐标系上，函数图像并不是一条直线，而是一条曲线，此时求出W是一个非常难的问题，所以引入激励函数，令y=AF（Wx），其
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2023-05-24 15:18:12
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pytorch中的激励函数 以下代码绘制pytorch中的激励函数： import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt im ...
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2021-09-02 19:03:00
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神经网络激励函数的作用是什么？ 一个单层的感知机, 也是我们最常用的神经网络组成单元啦. 用它可以划出一条线, 把平面分割开，那么很容易地我们就会想用多个感知机来进行组合, 获得更强的分类能力, 这是没问题的。可以发现, 这样一个神经网络组合起来,输出的时候无论如何都还是一个线性方程, 说好的非线性分类呢祭出主菜. 题主问的激励函数作用是什么, 就在这里了!! 我们在每一层叠加完了以后, 加一个激
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2024-01-07 22:36:41
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BP算法： 1.是一种有监督学习算法，常被用来训练多层感知机。 2.要求每个人工神经元（即节点）所使用的激励函数必须可微。 （激励函数：单个神经元的输入与输出之间的函数关系叫做激励函数。） （假如不使用激励函数，神经网络中的每层都只是做简单的线性变换，多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力不够，激励函数可以引入非线性因素） 下面两幅图分别为：无激励函数的神经
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2023-11-29 13:17:19
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# 使用 PyTorch 实现 Sigmoid 激活函数
激活函数是神经网络中的重要组成部分，它们允许模型捕捉复杂的模式和非线性关系。Sigmoid 函数是深度学习中使用最广泛的激活函数之一。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现 Sigmoid 函数，以及其在神经网络中的应用。文章中还将包括类图和旅行图，以帮助更好地理解。
## 1. Sigmoid 函数简介
Sigmoid 函数是
机器学习基础（七）——sigmoid 函数的性质 机器学习基础（五十六）—— tanh、sign 与 softsign 深度学习基础（十二）—— ReLU vs PReLU
sigmoid：单极性，连续，可导；
tanh：双极性，连续，可导；
注意 tanh（双曲正切函数）形式不唯一，
tanh(x)=ex−e−xex+e−x=1−e−2x1+e2xtanh(x)=1−e−s1+e−s
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2017-03-02 17:28:00
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一 卷积神经网络的概述 我们知道BP网络的每一层的神经元与上一层，以及它的下一层都是全连接的，那么，我们假设每一层的神经元与上一层的神经元只有部分连接(局部连接，涉及到动物视觉中感受野概念)，这就构成了我们要说的卷积神经网络结构。当然，也有人说BP网络是卷积神经网络的特例，每一层的神经元采取全连接的方式连接。BP网络和卷积神经网络的一个神经元与上一层
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2023-08-22 22:05:46
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什么是激活函数激活函数，顾名思义，肩负着激活一个神经网络的作用。上图清晰的展示了一个多层神经网络的结构，一共L个隐藏层，d个输入和一个输出。其中W表示权重，h表示为激活函数。神经网络的目的就是从输入得到输出，我们可以得到输出的计算方法很明显看到，上层的输出值通过一定的函数变换，成为下一层的输入，并一层层地传递信息直到输出层。激活函数并没有那么高深，函数就是指代一个函数关系，那么激活函数其实就是神经
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2023-07-05 17:00:44
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深度学习中常用的激励函数我们知道深度学习的理论基础是神经网络，在单层神经网络中（感知机），输入和输出计算关系如下图所示：可见，输入与输出是一个线性关系，对于增加了多个神经元之后，计算公式也是类似，如下图：这样的模型就只能处理一些简单的线性数据，而对于非线性数据则很难有效地处理（也可通过组合多个不同线性表示，但这样更加复杂和不灵活），如下图所示：那么，通过在神经网络中加入非线性激励函数后，神经网络就
