上一篇：TensorFlow常用函数（一）1、tf.meshgrid()2、tf.stack()、tf.vstack()、tf.hstack()3、tf.transpose() : 对tensor进行转置4、tf.maximum()、tf.minimum()5、tf.image.non_max_suppression()：非极大抑制算法6、tf.gather()：可以把向量中某些索引值提取出来，得
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2024-04-22 12:45:26
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这里主要是各种优化器，以及使用。因为大多数机器学习任务就是最小化损失，在损失定义的情况下，后面的工作就交给优化器啦。
因为深度学习常见的是对于梯度的优化，也就是说，优化器最后其实就是各种对于梯度下降算法的优化。常用的optimizer类Ⅰ.class tf.train.Optimizer优化器（optimizers）类的基类。这个类定义了在训练模型的时候
激活函数（Activation Function）运行时激活神经网络中某一部分神经元，将激活信息向后传入下一层的神经网络。神经网络的数学基础是处处可微的，所以选取激活函数要保证数据输入与输出也是可微的。TensorFlow中提供哪些激活函数的API。激活函数不会改变数据的维度，也就是输入和输出的维度是相同的。TensorFlow中有如下激活函数：1. sigmoid 函数这是传统神...
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2022-09-09 00:45:39
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激活函数的作用如下-引用《TensorFlow实践》： 这些函数与其他层的输出联合使用可以
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2023-02-06 17:59:31
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使用方法参考tensorflow/lite/micro/examples/xxx 目录下的使用方法， 以hello_world为例，文件hello_world_test.cc1. 创建MicroErrorReporter object
tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;
2. 有tflite model文件得到 tflite::Mod
为什么需要激活函数？1、激活函数对模型学习、理解非常复杂和非线性的函数具有重要作用。 2、激活函数可以引入非线性因素。如果不使用激活函数，则输出信号仅是一个简单的线性函数。线性函数是一个一级多项式，线性方程的复杂度有限，从数据中学习复杂函数映射的能力很小。没有激活函数，神经网络将无法学习和模拟其他复杂类型的数据，例如图像、视频、音频、语音等。 3、激活函数可以把当前特征空间通过一定的线性映射转换到
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2024-09-13 20:44:24
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激活函数在深度学习中扮演着非常重要的角色，它给网络赋予了非线性，从而使得神经网络能够拟合任意复杂的函数。如果没有激活函数，无论多复杂的网络，都等价于单一的线性变换，无法对非线性函数进行拟合。目前，深度学习中最流行的激活函数为 relu, 但也有些新推出的激活函数，例如 swish、GELU 据称效果优于relu激活函数。一，常用激活函数
tf.nn.sigmoid：将实数压缩到0到1之间，一般只
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2020-04-13 10:34:00
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为什么在分类时要使用激活函数简单的二分类问题 1.网络结构的设计将类别设为圆形为0、正方形为1input: 每个点(圆形和正方形)的坐标output: 0或者1网络结构如下图2.分类结果 输出为 ，此为 和 的线性组合，线性组合只能是直线，这样就拟合处一条直线，将圆形和正方形进行分类，分类后的结果如下图复杂的二分类问题解决这类问题，如果我们还是用线性的方式解决这类问题，可以把圆形和正方形分类
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2024-08-05 13:25:53
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1、Sigmoid、Softmax 函数 （1）Sigmoid Sigmoid =多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出（例如胸部X光检查、住院）。构建分类器，解决有多个正确答案的问题时，用Sigmoid函数分别处理各个原始输出值。Sigmoid函数是一种logistic函数，它将任意的值转换到 之间，如图1所示，函数表达式为： 。它的导函数为： 。优点：1. Sigmoi
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2023-05-26 09:02:54
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激活函数1.引言2.激活函数的用途3.各类激活函数的性质和特点3.1 S形状的激活函数及其变体3.2 ReLU函数及其变体3.3 Sin函数类3.4 Shrink函数类3.5 其他激活函数4.在神经网络运算中如何选择合适的激活函数 1.引言激活函数是在神经网络上运行的函数，将神经元的输入映射到输出端。激活函数在神经网络中进行模型参数的学习、梯度算法求值等等来说具有十分重要的作用。本文详细说明一些
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2024-03-19 17:03:21
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“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度。Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]
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2023-08-01 15:10:00
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文章目录1. sigmoid函数2. tanh 双曲正切函数3. relu 函数4. ELU函数5.PReLU函数在TensorFlow的训练中，为了更好的模拟或者学习更多的特征
原创
2019-01-25 21:52:03
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| 图源1、图源2 KaTeX 是一个快速为网站呈现 Tex 科学公式的简单易用的库，通过它我们可以方便快速的书写公式。KaTeX由关键词（标签）和其作用的参数所构成，每个关键词（标签）参数的作用域都只有一个字符，如果想要作用到多个字符，必须用{}将其括起来，不然只会作用到第一个字符。在书写时，代码应当放在$ $之间，如果想要公式居中，则把代码放在$$ $$之间。本文借着学习KaTeX的契机，把
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2024-09-02 19:25:26
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上文我们已经认识了激活函数家族的第一个成员。以阈值为界，一旦输入超过阈值，就切换输出。这样的函数称为“阶跃函数”。但高大上的神经网络世界是不会使用这么低端的激活函数的，只有低级的感知机世界才会用'阶跃函数'。下面登场的是神经网络世界的激活函数----sigmoid函数！！(之所以加双叹号，是因为我们即将进入神经网络的世界。之后就可以制作机器人，然后机器人反叛，一统天下，走向人生巅峰了。)看起来很简
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2024-08-07 11:56:02
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每个神经元都必须有激活函数。它们为神经元提供了模拟复杂非线性数据集所必需的非线性特性。该函数取所有输入的加权和，进而生成一个输出信号。你可以把它看作输入和输出之间的转换。使用适当的激活函数，可以将输出值限定在一个定义的范围内。 如果 xi 是第 j 个输入，Wj 是连接第 j 个输入到神经元的权重，b 是神经元的偏置，神经元的输出（在生物学术语中，神经元的激活）由激活函数决定，
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2024-08-15 10:04:25
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常见的激活函数效果图如下： 代码区：#！E:\anaconda\python.exe
# -*-coding:utf-8 -*-
"""
功能：绘制激活函数 常见的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU、eru、leaky ReLU、softmax
时间：2019/10/6
"""
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as
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2024-06-07 21:23:15
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激活函数是什么激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征；激活函数决定一个神经元是否应该被激活，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关；激活函数对输入信息进行非线性变换，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元。激活函数的作用如果不用激活函数，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，最终的输出都是输入的线性组合。 激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼
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2024-03-21 11:31:53
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1. 什么是激活函数？ 生物神经网络是人工神经网络的起源。然而，人工神经网络（ANNs）的工作机制与大脑的工作机制并不是十分的相似。不过在我们了解为什么把激活函数应用在人工神经网络中之前，了解一下激活函数与生物神经网络的关联依然是十分有用的。一个典型神经元的物理结构由细胞体、向其他神经元发送信息的轴突以及从其他神经元接受信号或信息的树突组成。&n
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2024-08-21 11:02:12
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每个神经元都必须有激活函数。它们为神经元提供了模拟复杂非线性数据集所必需的非线性特性。该函数取所有输入的加权和，进而生成一个输出信号。你可以把它看作输入和输出之间的转换。使用适当的激活函数，可以将输出值限定在一个定义的范围内。如果 xi 是第 j 个输入，Wj 是连接第 j 个输入到神经元的权重，b
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2020-06-08 17:38:00
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激活函数(ReLU, Swish, Maxout) Logistic函数或Logistic曲线是一种常见的S形函数，它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的。广义Logistic曲线可以模仿一些情况人口增长（P）的S形曲线。起初阶段大致是指数增长；然后随着开
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2016-09-29 00:16:00
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