欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

為您找到相關(guān)結(jié)果62,442個

詳解Python中常用的激活函數(shù)(Sigmoid、Tanh、ReLU等)_python_腳本之家

Sigmoid 函數(shù)的輸出范圍是 0 到 1。由于輸出值限定在 0 到 1,因此它對每個神經(jīng)元的輸出進行了歸一化;用于將預(yù)測概率作為輸出的模型。由于概率的取值范圍是 0 到 1,因此 Sigmoid 函數(shù)非常合適;梯度平滑,避免「跳躍」的輸出值;函數(shù)是可微的。這意味著可以找到任意兩個點的 sigmoid 曲線的斜率;明確的預(yù)測,即非常接近 1
www.dbjr.com.cn/article/2809...htm 2025-6-2

PyTorch零基礎(chǔ)入門之邏輯斯蒂回歸_python_腳本之家

一、sigmoid函數(shù) logistic function是一種sigmoid函數(shù)(還有其他sigmoid函數(shù)),但由于使用過于廣泛,pytorch默認logistic function叫為sigmoid函數(shù)。還有如下的各種sigmoid函數(shù): 二、和Linear的區(qū)別 邏輯斯蒂和線性模型的unit區(qū)別如下圖: sigmoid函數(shù)是不需要參數(shù)的,所以不用對其初始化(直接調(diào)用nn.functional.sigmoid即可)。 另外...
www.dbjr.com.cn/article/2256...htm 2025-5-14

機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法-logistic回歸代碼詳解_python_腳本之家

這里,用到了數(shù)學(xué)中的sigmoid函數(shù),sigmoid函數(shù)的具體表達式和函數(shù)圖象如下:可以較為清楚的看到,當(dāng)輸入的x小于0時,函數(shù)值<0.5,將分類預(yù)測為0;當(dāng)輸入的x大于0時,函數(shù)值>0.5,將分類預(yù)測為1。1.1 預(yù)測函數(shù)的表示1.2參數(shù)的求解二、代碼實現(xiàn)函數(shù)sigmoid計算相應(yīng)的函數(shù)值;gradAscent實現(xiàn)的batch-梯度上升,意思就是在每次...
www.dbjr.com.cn/article/1313...htm 2025-6-6

python人工智能tensorflow常用激活函數(shù)Activation Functions_python_腳...

1 sigmoid(logsig)函數(shù) 特點:sigmoid函數(shù)函數(shù)在不同的地方表達方式不同,常用的名稱就是sigmoid和logsig,它能夠把輸入的連續(xù)實值變換為0和1之間的輸出,如果輸入是特別大的負數(shù),則輸出為0,如果輸入是特別大的正數(shù),則輸出為1。 缺點: 在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,容易導(dǎo)致梯度爆炸和梯度消失; 冪函數(shù)運算較慢; 不是0均值。 ...
www.dbjr.com.cn/article/2468...htm 2025-6-5

人工智能學(xué)習(xí)Pytorch梯度下降優(yōu)化示例詳解_python_腳本之家

1.Sigmoid函數(shù) 函數(shù)圖像以及表達式如下: 通過該函數(shù),可以將輸入的負無窮到正無窮的輸入壓縮到0-1之間。在x=0的時候,輸出0.5 通過PyTorch實現(xiàn)方式如下: 2.Tanh函數(shù) 在RNN中比較常用,由sigmoid函數(shù)變化而來。表達式以及圖像如下圖所示: 該函數(shù)的取值是-1到1,導(dǎo)數(shù)是:1-Tanh**2。
www.dbjr.com.cn/article/2289...htm 2025-5-25

python人工智能深度學(xué)習(xí)入門邏輯回歸限制_python_腳本之家

邏輯回歸分類的時候,是把線性的函數(shù)輸入進sigmoid函數(shù)進行轉(zhuǎn)換,后進行分類,會在圖上畫出一條分類的直線,但像下圖這種情況,無論怎么畫,一條直線都不可能將其完全分開。 但假如我們可以對輸入的特征進行一個轉(zhuǎn)換,便有可能完美分類。比如: 創(chuàng)造一個新的特征x1:到(0,0)的距離,另一個x2:到(1,1)的距離。這樣可...
www.dbjr.com.cn/article/2290...htm 2025-6-2

理解深度學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)簡介_python_腳本之家

sigmoid將值映射到(0,1): tanh會將輸入映射到(-1,1)區(qū)間: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 #激活函數(shù)tanh %matplotlib inline importmatplotlib.pyplot as plt importnumpy as np deftanh(x): return(np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x)) ...
www.dbjr.com.cn/article/2096...htm 2025-5-15

Pytorch BCELoss和BCEWithLogitsLoss的使用_python_腳本之家

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)最后一層使用nn.Sigmoid時,就用BCELoss,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)最后一層不使用nn.Sigmoid時,就用BCEWithLogitsLoss。 (BCELoss)BCEWithLogitsLoss 用于單標(biāo)簽二分類或者多標(biāo)簽二分類,輸出和目標(biāo)的維度是(batch,C),batch是樣本數(shù)量,C是類別數(shù)量,對于每一個batch的C個值,對每個值求sigmoid到0-1之間,所以每個batch的C個值之...
www.dbjr.com.cn/article/2121...htm 2025-5-30

python實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法_python_腳本之家

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 importnumpy as np #sigmoid function defnonlin(x, deriv=False): if(deriv==True): returnx*(1-x) return1/(1+np.exp(-x))
www.dbjr.com.cn/article/1361...htm 2025-6-3

python機器基礎(chǔ)邏輯回歸與非監(jiān)督學(xué)習(xí)_python_腳本之家

邏輯回歸是一種分類算法,但該分類的標(biāo)準(zhǔn),是通過h(x)輸入后,使用sigmoid函數(shù)進行轉(zhuǎn)換,同時根據(jù)閾值,就能夠針對不同的h(x)值,輸出0-1之間的數(shù)。我們將這個0-1之間的輸出,認為是概率。假設(shè)閾值是0.5,那么,大于0.5的我們認為是1,否則認為是0。邏輯回歸適用于二分類問題。
www.dbjr.com.cn/article/2290...htm 2025-6-7