本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记，记录自己身为入门阶段小白的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！数据预处理一般而言，样本特征由于来源以及度量单位不同，他们的尺度（Scale）（即取值范围）往往差异很大。如果一个机器学习算法在缩放全部或部分特征后不影响它的学习和预测，我们就成该算法具有尺度不变性（Scale Invariance）。比如线性分类器是尺度不变
值对应角度表正切值对照表_tan(a-b)公式推导_tan是什么边比什么边_tan90度等于多少TanTan是正切的意思，角θ在任意直角三角形中，与θ相对应的对边与邻边的比值叫做角θ的正切值。若将θ放在直角坐标系中即tanθ=y/x。tanA=对边/邻边。在直角坐标系中相当于直线的斜率k。三角函数在复数中有较为重要的应用。在物理学中，三角函数也是常用的工具。它有六种基本函数函数名正弦余弦正切余切正
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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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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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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附：双曲函数类似于常见的(也叫圆函数的)三角函数。基本双曲函数是双曲正弦"sinh"，双曲余弦"cosh"，从它们导出双曲正切"tanh"sigmod函数：Relu函数：综合：
@作者：约翰曰不约
为什么通常Relu比sigmoid和tanh强，有什么不同？
主要是因为它们gradient特性不同。sigmoid和tanh的gradient在饱和区域非常平缓，接近
定点DSP把所有数据都当作整数来处理ü在定点DSP芯片中，数字运算都是基于整形数的运算，也即所有操作数都用整形数表示。运算精度取决于整形数的字长，一般定点DSP的字长为16、24、或32。ü定点数用2的补码表示，16比特定点数表示的数值范围－32768～32767ü如1111111111111100b ＝ －4ü定点DSP如何处理小数/分数？ü数的定标：设定小数点在16位整形数的适当位置，小数点前
神经元包含了非线性计算，用g（）来表示，非线性计算由激活函数来实现，激活函数统一表示成g（z），常见的激活函数：1、sigmoid函数如果神经元采用sigmoid函数作为激活函数，那么单个神经元实现的功能就相当于逻辑回归。2、tanh函数tanh函数是双曲正切函数3、relu 函数是一种流行的激活函数，它是分段函数，当z>0时，a=z；当z<=0时，a=0；relu函数的最大特点就是在
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2024-04-11 13:21:27
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内容简介 MATLAB是目前流行的理论与工程仿真软件之一。该软件自产生以来，就以其独有的特点和明显的优势吸引了各行各业的工作者。《MATLAB函数速查手册》较全面地介绍了MATLAB的函数，主要包括MATLAB操作基础、矩阵及其基本运算、与数值计算相关的基本函数、符号运算的函数、概率统计函数、绘图与图形处理函数、MATLAB程序设计相关函数、Simulink仿真工具函数
RNN RNN前向传播过程 其中 它们二者是何其的相似，都把输出压缩在了一个范围之内。他们的导数图像也非常相近，我们可以从中观察到，sigmoid函数的导数范围是(0,0.25]，tanh函
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2024-04-25 14:27:39
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对于训练神经网络来说，为了增强网络表征数据的能力，一般需要引入非线性激活函数，一般有sigmoid tanh relu，今天我们就来分布说明一些这些激活函数的特点。 总而言之层数越深relu的优势越明显。（故一般而言sigmoid和tanh多用在bp神经网络中，在深度学习的网络框架中多用relu激活函数）那么为什么在深度学习框架中引入Relu激活函数呢？当前，深度学习一个明确的目标是从数据变量中
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2024-06-29 23:56:24
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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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2024-02-28 14:01:17
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实例 返回不同数的双曲正切： <?php www.cgewang.comecho(tanh(M_PI_4) . "<br>");echo(tanh(0.50) . "<br>");echo(tanh(-0.50) . "<br>");echo(tanh(5) . "<br>");echo(t
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2020-06-08 08:16:00
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1 函数的基本概念1.1 函数的定义 ABf一元函数n元函数n元m维向量函数1.2 内点，外点和边界点给定集合，对,如果满足”条件“，那么p是：条件p的分类D的内点 (c表示补集）D的外点D的边界点1.2.1 性质P是D的内点<——>P是的外点P是D的边界点<——>任意以
数学公式的插入将数学公式写在$ $之间，代表的是插入行内数学公式（通常称为行内模式）。 将数学公式写在$$ $$之间，会使公式独立成一行并强制居中（通常称为独立模式）。声调 $\dot{a} \ddot{a} \acute{a} \grave{a}$$\check{a} \breve{a} \tilde{a} \bar{a}$$\hat{a} \widehat{a} \vec{a}$标准函数$\e
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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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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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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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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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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