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
转载
2024-07-29 16:29:28
146阅读
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
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
转载
2024-07-25 17:23:24
86阅读
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
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
转载
2024-01-02 11:07:38
1263阅读
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
6350阅读
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
转载
2024-03-26 17:30:55
42阅读
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。
转载
2024-06-04 22:52:48
1666阅读
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
转载
2024-08-08 20:07:09
98阅读
您找不到此源,因为源是由bazel自动生成的.如果你从source构建,你会在bazel-genfiles中看到这个文件.它也出现在您当地的发行版中,您可以使用检查模块找到它.该文件包含自动生成的Python包装器到底层C实现,因此它基本上由一堆1行函数组成.查找此类生成的Python操作的基础C实现的快捷方式是将snake case转换为camel case,即conv2d_backprop_i
转载
2024-10-21 22:11:39
23阅读
以下内容主要来自邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》第四章和博客的整理。1 Sigmoid型函数 Sigmoid型函数是指一类S型曲线函数，为两端饱和函数。常用的Sigmoid型函数有Logistic函数和Tan
转载
2024-08-08 15:19:45
238阅读
偏导数、方向导数与梯度 - 知乎如何直观形象地理解方向导数与梯度以及它们之间的关系？ - 知乎
原创
2022-06-10 01:43:40
387阅读
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
转载
2023-09-05 16:42:28
368阅读
1、使用System.currentTimeMillis()函数代码如下：long start = System.currentTimeMillis();
long finish = System.currentTimeMillis();
long timeElapsed = finish - start;2、使用System.nanoTime()函数代码如下：long start = Sys
转载
2023-05-31 20:01:25
104阅读
1.偏导数代数意义偏导数是对一个变量求导,另一个变量当做数对x求偏导的话y就看作一个数,描述的是x方向上的变化率对y求偏导的话x就看作一个数,描述的是y方向上的变化率几何意义对x求偏导是曲面z=f(x,y)在x方向上的切线对y求偏导是曲面z=f(x,y)在x方向上的切线这里在补充点.就是因为偏导数只能描述x方向或y方向上的变化情况,但是我们要了解各个方向上的情况,所以后面有方向导...
原创
2021-08-13 09:42:46
4779阅读
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
转载
2024-03-21 10:45:49
292阅读
一、概述Sigmoid信念网络（Sigmoid Belief Network，SBN）是一种有向图模型，这里的信念网络指的就是贝叶斯网络，也就是有向图模型，sigmoid指的就是sigmoid函数：在Sigmoid信念网络中同样有两观测变量和隐变量，不过他们的连接是有向的，并且节点全部服从0-1分布，并且概率值与sigmoid函数有关。Sigmoid信念网络的概率图如下所示：Sigmoid信念网络
转载
2024-04-01 20:19:19
96阅读
偏导数在数学中，一个多变量的函数的偏导数是它关于其中一个变量的导数，而保持其他变量恒定（相对于全导数，在其中所有变量都允许变化）。偏导数在向量分析和微分几何中是很有用的。假设ƒ是一个多元函数。例如：。f = x2 + xy + y2的图像。我们希望求出函数在点（1, 1, 3）的对x的偏导数；对应的切线与xOz平面平行
转载
2024-01-12 10:21:21
119阅读
0、总结 ① 导数： 反映的是函数y=f(x)在 ...
转载
2021-06-18 23:18:00
5788阅读
2评论
