sigmoid精品文章

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  Pytorch深度學(xué)習(xí)——處理多維度特征的輸入（B站劉二大人P7學(xué)習(xí)筆記）

  ...征，所以只用這單個(gè)特征值乘以權(quán)重在加上偏置量，輸入Sigmoid函數(shù)中，即可得到一個(gè)0到1之間的數(shù)值； ? ? ? ?但在本節(jié)課，一個(gè)樣本里有八個(gè)特征，但計(jì)算的最終結(jié)果需要是一個(gè)實(shí)數(shù)，所以將樣本中的每一個(gè)特征值都都和一個(gè)...

  Kaede 2021-11-16 11:45 評論0 收藏0
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  激勵(lì)函數(shù)的作用之sigmoid

  首先看一下這個(gè)sigmoid函數(shù)的圖像，以x值的0值做為區(qū)分點(diǎn)，在0值范圍左右的y軸數(shù)據(jù)為0~1范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。 python實(shí)現(xiàn)： from math import e from matplotlib import pyplot as plt xs = [] ys = [] def sigmoid(x): y = 1. / (1. + e **(-x)) return y; ...

  Amio 2019-07-30 15:12 評論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)常見激活函數(shù)介紹及代碼實(shí)現(xiàn)

  ...和會造成梯度值接近0，導(dǎo)致梯度消失使模型無法收斂。 sigmoid sigmoid函數(shù)，導(dǎo)函數(shù)圖像： sigmoid激活函數(shù)具有連續(xù)可微，單調(diào)性，輸出值有限。通過查看導(dǎo)函數(shù)圖像，sigmoid激活函數(shù)最大的問題就是兩端飽和，造成梯...

  RdouTyping 2019-07-30 18:39 評論0 收藏0
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  激活函數(shù)可視化

  ...絡(luò)如何利用這個(gè)非線性做而分類的。 激活函數(shù)介紹 S形(Sigmoidal)函數(shù) Sigmoid函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初期的激活函數(shù)。更早的是在Percepton里面使用的threshold函數(shù)，不過threshold函數(shù)零點(diǎn)不可導(dǎo)，其他部分導(dǎo)數(shù)又全是0，無法通過Backpropagation(BP)...

  tolerious 2019-07-31 11:06 評論0 收藏0
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  聊一聊深度學(xué)習(xí)中常用的激勵(lì)函數(shù)

  ...經(jīng)元和向后傳導(dǎo)信號。比如說，我們在邏輯回歸中用到的sigmoid函數(shù)就是一種激勵(lì)函數(shù)，因?yàn)閷τ谇蠛偷慕Y(jié)果輸入，sigmoid函數(shù)總會輸出一個(gè)0-1之間的值，我們可以認(rèn)為這個(gè)值表明信號的強(qiáng)度、或者神經(jīng)元被激活和傳導(dǎo)信號的概率...

  hellowoody 2019-07-31 11:14 評論0 收藏0
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  難以置信！LSTM和GRU的解析從未如此清晰

  ...門結(jié)構(gòu)在訓(xùn)練過程中會去學(xué)習(xí)該保存或遺忘哪些信息。Sigmoid門結(jié)構(gòu)中包含著 sigmoid 激活函數(shù)。Sigmoid 激活函數(shù)與 tanh 函數(shù)類似，不同之處在于 sigmoid 是把值壓縮到 0~1 之間而不是 -1~1 之間。這樣的設(shè)置有助于更新或忘記信息，...

  MrZONT 2019-04-25 18:30 評論0 收藏0
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  【數(shù)據(jù)科學(xué)系統(tǒng)學(xué)習(xí)】機(jī)器學(xué)習(xí)算法 # 西瓜書學(xué)習(xí)記錄 [3] Logistic 回歸實(shí)踐

  ... lableMat.append(int(lineArr[2])) return dataMat, lableMat def sigmoid(intX): return 1.0/(1+exp(-intX)) # 參數(shù) dataMatIn 是一個(gè) 2 維 numpy 數(shù)組，存放的是一個(gè) 100*3 的矩陣 # 每列分別代表每個(gè)不同的特征，每行代表每個(gè)訓(xùn)練樣本 ...

  MSchumi 2019-07-30 17:40 評論0 收藏0
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  從ReLU到Sinc，26種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)可視化

  ...，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傾向于部署若干個(gè)特定的激活函數(shù)（identity、sigmoid、ReLU 及其變體）。下面是 26 個(gè)激活函數(shù)的圖示及其一階導(dǎo)數(shù)，圖的右側(cè)是一些與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的屬性。1. Step激活函數(shù) Step 更傾向于理論而不是實(shí)際，它模仿了生物...

  Jeff 2019-04-25 18:19 評論0 收藏0