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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sigmoid容易出现gradient vanishing函数输出并不是zero-centered幂运算相对来讲比较耗时 Gradient Vanishing优化神经网络的方法是Back Propagation，即导数的后向传递：先计算输出层对应的loss，然后将loss以导数的形式不断向上一层网络传递，修正相应的参数，达到降低loss的目的。 Sigmoid函数在深度网络中常常会导致导
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2024-07-29 16:29:28
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sigmoid(x):
y=1/(1+np.exp(-x))
#dy=y*(1-y)
return y
def plot_sigmoid():
# param:起点，终点，间距
x = np.arange(-8, 8, 0.2)
y =
原创
2021-06-03 11:18:36
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逻辑回归介绍逻辑回归是用来做分类的，样本已经做好了分类，我们构建模型使得面对一个新的样本时可以对它进行分类。sigmoid函数先来看这样一个函数 这个函数叫做sigmoid函数，它的图像是这样的可以看到无论x去什么值，总能把y映射到0~1之间。 通过这个式子，我们就把原本的y值重新映射了一遍，所有的都处在0~1之间，对于h值大于0.5的我们将其类别标记为1，对于h值小于0.5的我们将其类别标记为0
sigmoid函数sigmoid函数原型什么是sigmoid函数？Sigmoid函数的表达式：Sigmoid函数的图像：函数的基本性质：Sigmoid函数与逻辑回归如何绘制sigmoid函数图像 sigmoid函数原型对于分类任务来说，如果仅仅给出分类的结果，在某些场景下，提供的信息可能并不充足，这就会带来一定的局限。因此，我们建立分类模型，不仅应该能够进行分类，同时，也应该能够提供样本属于该类
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2024-01-02 11:07:38
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参考：http://cs231n.github.io/neural-networks-2/一、激励函数1.sigmoid[0,1]之间的压缩，模拟神经元的激活问题（1）饱和神经元将使得梯度消失比如对于x = -10，梯度会接近0x = 0，此时没有问题x = 10时，梯度也接近0即对于过大或者过小的数，即位于sigmoid平滑区域的数，会使得梯度消失 （2）sigmoid是一个非零中心的
1、为什么需要激活函数 其作用是保证神经网络的非线性2、什么样的函数可以做激活函数(1)只要激活函数选择得当，神经元个数足够多，使用3层即包含一个隐含层的神经网络就可以实现对任何一个从输入向量到输出向量的连续映射函数的逼近，这个结论称为万能逼近。 这个定理对激活函数的要求是必须非常数、有界、单调递增，并且连续。(2)神经网络的训练一般采用反向传播算法
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2024-03-26 17:30:55
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交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预測值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足。1. 二次代价函数的不足
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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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
矩阵论的所有文章，主要内容参考北航赵迪老师的课件[注]由于矩阵论对计算机比较重要，所以选修了这门课，但不是专业搞数学的，所以存在很多口语化描述，而且对很多东西理解不是很正确与透彻，欢迎大家指正。我可能间歇性忙，但有空一定会回复修改的。3.6 矩阵函数求导3.6.1 积分与求导定义设 阶矩阵 中的元素都是 x 的可导函数，则 为关于 的求导为： 求和求导：设 ， 在区间 可到，则有 乘
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2024-08-08 20:07:09
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文章目录1. sigmoid函数1.1 从指数函数到sigmoid1.2 对数函数与sigmoid2. sigmoid函数求导3 .神经网络损失函数求导 1. sigmoid函数sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下：函数：导数：因为这个网络就是3层，所以这样就可以得出全部的偏导数，如果是多层，原理是一样的，不断地乘下去，从第二个式子开始，后面的形式都是一样的。
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2024-06-04 22:52:48
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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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在这篇博文中，我将详细地记录如何用 Python 绘制 sigmoid 函数图像，囊括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案以及生态集成的各个步骤。希望能够帮助大家顺利实现这一目标。
### 环境配置
首先，我们需要配置 Python 的开发环境以及必要的库。为了可视化 sigmoid 函数，我们通常使用 NumPy 和 Matplotlib 库。下面是思维导图，帮助我梳理这一步骤：
一 数学1 代数变量、系数和函数线性方程式，例如 y = b +w1x1 +w2x2对数和对数方程式，例如 y = In(1+ez)S 型函数前面几个知识点比较好理解，我们看一下 S 型函数 S型函数（Sigmoid function）是BP神经网络中常用的非线性作用函数，即sigmoid函数，公式是f(x)=1/(1+e^-x)（-x是幂数）。Sigmoid函数又分为Log-Sigmoid函数和
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2024-06-04 14:43:24
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激活函数1.sigmoid函数过去反向传播很流行使用，但随着神经网络层数增加，反向传播过程中会出现梯度消失。sigmoid函数导数梯度消失：反向传播利用的是梯度下降法，反向传播时，每经过一个sigmoid层，就需要乘以一个小于0.25的梯度（也就是sigmoid函数的导数），随着神经网络层数增加，梯度会越来越小，最后梯度衰减到接近0，即梯度消失。2.tanh函数tanh函数的输出区间是在(-1,1
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2024-05-15 10:41:15
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导数微分在图形图像处理中的应用
原创
2022-09-16 13:46:38
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## 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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…# Matlab+FPGA进行灰度图像处理(两种方式)*MATLAB主要用于思路验证，转到FPGA的话需要对底层函数逻辑清楚才行，python也能进行matlab在这里做的所有操作，有兴趣可以深入。1.matlab读取图片显示：pic_rgb = imread('1.jpg'); %477x692x3
figure; imshow(pic_rgb);
//调用函数灰度显示
pic_gray =
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2024-10-14 11:53:38
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我最近对softsign这个函数比较偏爱，但是测试的时候，有时候发现其速度并不令人满意但是这篇文章却说“Tanh的速度最快，而Softsign速度最慢”十分不解，感觉tanh函数在计算的时候还包括幂次运算，没有道理比softsign快，写了如下的测试函数：import torch
import time
from torch.nn import Softsign, Tanh
soft= Soft
