莫烦PyTorch学习笔记(三)——激励函数
1. sigmod函数 函数公式和图表如下图 在sigmod函数中我们可以看到，其输出是在(0,1)这个开区间内，这点很有意思，可以联想到概率，但是严格意义上讲，不要当成概率。sigmod函数曾经是比较流行 ...
原文：pytorch中的激励函数（详细版）
初学神经网络和pytorch，这里参考大佬资料来总结一下有哪些激活函数和损失函数 pytorch表示 首先pytorch初始化： 一：激活函数： ：首先我们得知道为什么需要激活 激励 函数，它其实就是另外一个非线性函数。如果没有激励函数，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机 Perceptron 了，那么网络的逼近能力就相当有限，而且只 ...
2019-08-17 23:56 0 2199 推荐指数：
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ML 激励函数 Activation Function （整理）
本文为内容整理，原文请看url链接，感谢几位博主知识来源 一、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。神经网络模型是非线性的，如果没有使用激励函数，那么每一层实际上都相当于矩阵相乘。经过非线性的激励函数作用，使得神经网络 ...
神经网络-激励函数
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常见的神经网络激励函数类型
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得分函数；损失函数；正则化；过拟合、泛化能力；softmax分类器；激励函数；梯度下降；后向传播
1、得分函数 线性分类器：在坐标系上就是一直线，大于它就是1，小于它就是0。 一张图假设是32*32*3的像素矩阵，首先把它平展为3072*1的向量，如果最后结果只能是10个类别。那么得分函数结果将是10*1的向量。w将是10*3072的矩阵，b是10*1的向量 ...
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Pytorch中的数学函数
log_softmax log(softmax(X)) function：torch.nn.functional.log_softmax(x, dim=None) nn：torch.nn. ...