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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
機器學習經(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,當輸入的x小于0時,函數(shù)值<0.5,將分類預(yù)測為0;當輸入的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
人工智能學習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,導數(shù)是:1-Tanh**2。
www.dbjr.com.cn/article/2289...htm 2025-5-25
Pytorch BCELoss和BCEWithLogitsLoss的使用_python_腳本之家
當網(wǎng)絡(luò)最后一層使用nn.Sigmoid時,就用BCELoss,當網(wǎng)絡(luò)最后一層不使用nn.Sigmoid時,就用BCEWithLogitsLoss。 (BCELoss)BCEWithLogitsLoss 用于單標簽二分類或者多標簽二分類,輸出和目標的維度是(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
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www.dbjr.com.cn/article/1361...htm 2025-6-3