神经网络浅讲：从神经元到深度学习参考文章：前言神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。 1.设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定； 2.神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程
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2024-08-20 21:46:30
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1.门函数 当=1时，python代码如下：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义门函数（矩形波）函数
def rect(t, a):
return np.where(np.abs(t) <= a / 2, 1, 0)
#
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2024-08-14 17:30:40
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符号函数目录符号函数定义即数学上的Sgn 函数返回一个整型变量，指出参数的正负号。 语法Sgn(number)， number 参数是任何有效的数值表达式。返回值如果 number 大于0，则Sgn 返回1，等于0，返回0，小于0，则返回-1，number 参数的符号决定了Sgn 函数的返回值。 符号函数（signum）可由阶跃信号得来。对于符号函数在跳变点可以不予定义，或规定s
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2012-05-16 13:57:00
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## Python中的sgn函数
在数学中，符号函数（sgn函数）用于判断一个数的正负性。在Python中，我们可以使用以下方式实现sgn函数：
```python
def sgn(x):
if x > 0:
return 1
elif x < 0:
return -1
else:
return 0
```
以上代码定义
原创
2023-11-24 07:01:30
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sigmoid函数的特性及硬件实现方法--含matlab代码实现及讲解1. 简介2. sigmoid函数的特性介绍2.1 sigmoid(x)与sigmoid(-x)的关系2.2 sigmoid函数与tanh函数的关系2.3 sigmoid函数的n阶导数2.4 当x=n*ln2时的数值2.5 其他关系式3. 硬件实现方案4. matlab代码实现及讲解 1. 简介sigmoid是神经网络中常用的
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2024-03-21 10:45:49
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激活函数的作用：1、主要作用是改变之前数据的线性关系，使网络更加强大，增加网络的能力，使它可以学习复杂的事物，复杂的数据，以及表示输入输出之间非线性的复杂的任意函数映射；2、另一个重要的作用是执行数据的归一化，将输入数据映射到某个范围内，再往下传递，这样做的好处是可以限制数据的扩张，防止数据过大导致的溢出风险。一、sigmoid函数公式： 图像：特点：1、从图中可以看到，当输入大于5或小
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2024-04-14 16:23:56
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s = “a ,abcded_fg , hijjGF AEG, fsdgSRklmnom, ppq;rstu.hvG, FDwxyz . ” #赋值 l = len(s) #求字符串长度数字和字串互换num = eval(“‘234.5’”) #去掉一个字串最外面的一层引号（数字首字母为0代表8进制，如果其后带有8、9会报错） ss = str(-3461.234) #数字转换为字符串 ss
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2024-06-29 12:55:53
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在Python中，`sgn`函数用于返回一个数值的符号，即若数值为正则返回1，为负则返回-1，零则返回0。这一简单的功能在许多数学函数和优化算法中都具有重要应用。在本文中，我将详细记录如何有效地在Python中实现`sgn`函数的使用。
### 背景定位
在数据分析和机器学习项目中，常常需要判断特定数值的正负属性。例如，在处理金融数据时，预测收益的符号可以指示盈利或亏损。设想一个业务模型，假设
数学基础logistic函数logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。Sigmoid 是常用的非线性的激活函数，可以将全体实数映射到（0， 1）区间上，其采用非线性方法将数据进行归一化处理；sigmoid函数通常用在回归预测和二分类（即按照是否大于0.5进行分类）模型的输出层中。 优点：
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2024-05-14 21:54:53
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文章目录前言一、sigmoid函数在逻辑回归以及深度学习的应用2.假设陈述3.决策边界4.sigmoid函数介绍5.sigmoid函数在深度学习上的应用6.sigmoid函数的优缺点二、逻辑回归代码 前言 逻辑回归与之前的线性回归虽然名字类似，但其实是一种分类的方法，如分辨是否为垃圾邮件（是或否），输入肿瘤特征分辨是良性还是恶性等。因为最终的类别已经确定，我们只需要将不同的输出结果进行分类，这
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2024-03-21 11:25:29
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什么是sigmoid函数，看看官方解释，以及他长成这个样子。Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型的函数，也称为S型生长曲线。[1] 上面说了一大堆，感觉懂了，哈哈~可是，博主问题来了，这个跟AI，跟机器学习有神马关系？我也是看了很久doctor wu的视频以及查找资料后，才了解为啥用这个函数。大家共勉吧，没有数学底子就是耗费时间。1. 博主一开始想用自己的例子来说明，但是发现，比
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2024-03-21 09:49:07
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# 实现 Python 中 math 的 sgn 函数
在 Python 中，`sgn` 函数是一个用于返回数字符号的函数。它的功能是返回一个数字的符号，具体来说，当输入数字为正时返回 `1`，输入数字为负时返回 `-1`，而如果输入数字为零，则返回 `0`。虽然 Python 的内置 `math` 模块中并没有提供 `sgn` 函数，但我们可以手动实现一个。本文将详细说明实现这个函数的步骤，并
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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Sigmoid函数: sigmoid函数是一个良好的阈值函数，连续、光滑、严格单调，关于(0,0.5)中心对称。其导数f'(x)=f(x)*[1-f(x)]，可以节约计算时间函数图形为：
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2017-01-04 21:05:44
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文章目录1. sigmoid2. softmax3. tanh4. Relu5. Leaky ReLU函数（PReLU）6. ELU 1. sigmoidsigmoid是很常用的非线性激活函数，其取值范围为[0,1]，连续可导函数，因此，实际应用中可以把sigmoid的结果当成概率值。典型例子如逻辑回归 sigmoid的导数为： 图像如下：当 z 值非常大或者非常小时，sigmoid函数的导数
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2024-03-21 19:51:21
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1.因为我们逻辑回归是用来做二分类，二分类有个特点就是正例概率+负例概率=1所以我们可以将二分类的结果分为0或1，如果随机变量X只取0和1两个值并且相应的概率为Pr(X=1) = p,Pr(X=0) = 1-p, 0<p<1（如果我们数据取1的情况下的概率我们定义成p,那么数据取0的概率就是1-p）那么随机变量X服从参数为p的伯努利分布（0-1分布）就是说二分类的话数据符合伯努利分布这
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2024-05-29 05:38:20
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1、Sigmoid-- 函数公式： 公式中，z是单个原始输出值，如原始输出值为[-0.5，0.3， 1.5， -2.0]，则z1=-0.5，z2=0.3，z3=1.5，z4=-2.0； sigmoid函数连续，光滑，严格单调，以(0,0.5)中心对称，是一个非常良好的阈值函数。sigmoid函数把一个实数压缩到(0,1)，当z无穷大时，函数值趋于1，反之趋于0；我们知道(0,1
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2024-06-05 13:57:11
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伯努利实验伯努利分布二元分类指数族函数sigmoid 函数的推导 1、伯努利实验在介绍伯努利分布之前，先介绍一个有名的实验 – 伯努利实验。在概率统计理论中，伯努利试验是一个随机实验，恰好有两种可能的结果，即 “成功” 和 “失败”，其中每次实验时成功的概率都是相同的。比如，对于一个随机变量 x，随机变量只能有两个值，一个结果是 x = 1，另一种结果是 x = 0；两种结果对应的概率为
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2024-06-07 12:59:13
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机器学习知识梳理1. 神经网路1-1 激活函数1-1-1 什么是激活函数？1-1-1-1 sigmoid函数1-1-2 为什么要使用激活函数？1-2 卷积神经网络1-2-1 卷积层1-2-2 池化层1-2-2-1 最大池化1-2-3 卷积神经网络的变量关系式1-2-3-1 输入层1-2-3-2 过滤器和卷积层1-2-3-3 池化层1-2-3-4 输出层 1. 神经网路1-1 激活函数1-1-1
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2024-08-08 15:29:38
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激活函数层神经网络如果只由卷积运算组成，则无法形成复杂的表达空间，也很难提取出高语义的信息。因此还需要加入非线性的映射，又称为激活函数，可以逼近任意的非线性函数，用来提升整个神经网络的表达能力。常用Sigmoid、ReLU和Softmax函数。Sigmoid函数Sigmoid函数又称为Logistic函数，在机器学习的二分类模型中，常用的逻辑回归就是使用了Sigmoid函【对机器
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2023-09-05 16:42:28
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