一、sigmoid函数 sigmoid函数表示为： sigmoid函数图像为： sigmoid的输入为实数，输出在0和1之间，对一定范围内的数据很敏感。 用于机器学习二分类任务。 二、softmax函数 sigmoid函数表示为： 它的实质就是将一个K维的任意实数向量映射成另一个K维的实数向量，其中向量中的每个元
这是代码： import numpy as np # sigmoid function def nonlin(x,deriv=False): if(deriv==True): return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) # input dataset X = np.array([ [0,0,1], [0,1,1], [1,0,1], [1
常见激活函数 神经网络中，常见的激活函数有以下几种： 1. sigmoid f(x)=11+e−xf(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}f(x)=1+e−x1 f′(x)=f(x)(1−f(x))f^{'}(x) = f(x)(1-f(x))f′(x)=f(x)(1−f(x)) 2. tanh f(x)=ex−e−xex+e−xf(x) =\frac{e^{x}-e^{-x}}{e^{x}+e^{-x}}f(x)=e
1. 逻辑回归 1.1 算法原理 逻辑回归是在线性的基础上，利用类似线性回归的思想，得到一条直线 ，将数据划分为两类（每次都只能是两类）。 但它不能单纯像线性回归一样，简单求损失函数最小来得到这条直线，因为下面这两种典型的情况可以看出直接拟合得到的直线可能会导致相当一些数据分类错误。
神经网络与激活函数 神经网络从数学上来说，就是用来拟合一个函数。把数据扔进去，得到一个预测结果，以此来解决分类和回归等问题。但是针对不同的问题，需要拟合不同的函数，包括线性函数和非线性函数。神经网络中常常会见到各种激活函数，当需要拟合非线性函数时就需要激活函数登场了。 对
什么是激励函数 激励函数一般用于神经网络的层与层之间，上一层的输出通过激励函数的转换之后输入到下一层中。神经网络模型非线性的，如果没有激励函数，那么每一层实际上就相等于矩阵乘法。而将过非线性的激励函数的作用，可以使神经网络拥有更过的表现力。 下面我们具体的描述这一问
首先，神经网络是什么？人脑由几千亿由突触相互连接的细胞（神经元）组成。突触传入足够的兴奋就会引起神经元的兴奋。这个过程被称为“思考”。 我们可以在计算机上写一个神经网络来模拟这个过程。不需要在生物分子水平模拟人脑，只需模拟更高层级的规则。我们使用矩阵（二维数据表格）这
循环神经网络 (RNN) CNN等传统神经网络的局限在于：将固定大小的向量作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率）。不仅如此，CNN还按照固定的计算步骤（比如模型中层的数量）来实现这样的输入输出。这样的神经网络没有持久性：假设你希望对电影中每一帧
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： The Vanishing Gradient Problem 作者 | Chi-Feng Wang 翻译 | Dddda 编辑 | 王立鱼 原文链接： https://towardsdatascience.com/solving-nlp-task-using-sequence2sequence-model-from-zero-to-hero-c193c1bd03d1 问题 随着
先从回归(Regression)问题说起。我在本吧已经看到不少人提到如果想实现强AI，就必须让机器学会观察并总结规律的言论。具体地说，要让机器观察什么是圆的，什么是方的，区分
1.简单介绍 在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢
1.简单介绍 在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功
1.简单介绍 在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功
在神经网络中，经常用到sigmoid函数，y = 1 / (1+e-x) 作为下一级神经元的激活函数，x也就是WX（下文，W以θ符号代替）矩阵计算结果。 这个函数通常用在进行分类，通常分为1或0的逻辑分类，所以又叫logistic回归。 常规常规情况下，我们使用的损失函数是 j(θ) = 1 / 2n * ∑(hθ(x) - y) ， hθ(x)
Sigmoid Sigmoids saturate and kill gradients. Sigmoid outputs are not zero-centered. Exponential function is a little computational expensive. Tanh Kill gradients when saturated. It's zero-centered! : ) ReLU Does not saturate. ( in positive reg
2019年3月20日 【大概率凉凉】 电话面试，问了超级多的问题，注重细节和基础，有在线编程。只能想个大概： 1. 说一下正则化方法 L1 L2 2. 说一下它俩怎么算的 （说的不太对） 3. 为什么说它能够防止过拟合？（没说出来） 4. 说一下CNN的框架 卷积，激活，池化，……，最后是损失 5. 计算参数：输入500x500x3
上节学习笔记主要学了点二分类（Binary Classification）链接如右边https://www.cnblogs.com/mengmengxia/p/10534960.html 这篇主要学习逻辑回归、逻辑回归的代价函数和梯度下降法。那么先看如何使用逻辑回归来解决二分类问题。 逻辑回归(Logistic Regression)
原文地址：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6437495.html 上面地址是一篇讲解DNN的文章，其中部分公式推导过程，自己在这里做一些记录，方便以后查阅。 上图公式由下两图公式得来，aL = [ 1/ (1 + e-z) ]对z的求导，用到了sigmoid函数，sigmoid函数求导后的结果 [ e-z / (1 + e-z)2 ]
神经网络构架：主要时表示神经网络的组成，即中间隐藏层的结构 对图片进行说明：我们可以看出图中的层数分布： input layer表示输入层，维度(N_num, input_dim) N_num表示输入层的样本个数， input_dim表示输入层的维度， 即变量的个数 hidden layer1 表示第一个隐藏层，维度(inpu
激活函数引用：https://www.cnblogs.com/ms-uap/p/9962978.html 首先，单个神经元是长这样的： 也就是，当A=σ(Z)=Z时，不使用激活函数的话，那么，单个神经网络，输出只能是A = ΣWX + b 1. 从训练数据来理解。（参考：https://blog.csdn.net/weixin_38275649/article/details/80340538） 假如我们
目录神经网络如何工作思路方法计算过程多个输出节点反向传播误差如何更新权重python实现 学习笔记：《python神经网络编程》-Tariq Rashid 神经网络如何工作 思路 多层神经网络，每一层中的神经元都与前后层的神经元互相连接，不采用创造性的方式将神经元连接起来，原因有两点： 第一是
