Python的实现如下: ...
神经网络所需的函数: 单位阶跃函数: 神经网络的原模型是用单位阶跃函数作为激活函数的。单位阶跃函数计算公式如下: 单位阶跃函数图像如下所示: 从公式可以看出,单位阶跃函数在原点处不连续,也就是在原点不可导,由于这个性质,单位阶跃函数不能成为主要的激活函数。 指数函数与Sigmoid函数 具有以下形状的函数称为指数函数: 其中a为常数,且a不等于 。 常用a称为指数函数的底数。纳皮尔数e是一个特别重 ...
2021-08-03 23:54 0 165 推荐指数:
Python的实现如下: ...
1. 什么是激活函数 在神经网络中,我们经常可以看到对于某一个隐藏层的节点,该节点的激活值计算一般分为两步: (1)输入该节点的值为 $ x_1,x_2 $ 时,在进入这个隐藏节点后,会先进行一个线性变换,计算出值 $ z^{[1]} = w_1 x_1 + w_2 x_2 + b ...
KNN DNN SVM DL BP DBN RBF CNN RNN ANN 概述 本文主要介绍了当前常用的神经网络,这些神经网络主要有哪些用途,以及各种神经网络的优点和局限性。 1 BP神经网络 BP (Back Propagation ...
符号: \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...
I任务要求 1.1求解函数逼近问题 有21组单输入矢量和相对应的目标矢量,试设计神经网络来实现这对数组的函数关系 P = -1 : 0.1 : 1 T=[ -0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 ...
由于新的神经网络架构无时无刻不在涌现,想要记录所有的神经网络是很困难的事情。要把所有这些缩略语指代的网络(DCIGN,IiLSTM,DCGAN等)都弄清,一开始估计还无从下手。 下表包含了大部分常用的模型(大部分是神经网络还有一些其他的模型)。虽然这些架构都是新奇独特的,但当我 ...
在TensorFlow中,使用tr.nn.conv2d来实现卷积操作,使用tf.nn.max_pool进行最大池化操作。通过闯传入不同的参数,来实现各种不同类型的卷积与池化操作。 卷积函数tf.nn.conv2d TensorFlow里使用tf.nn.conv2d函数来实现卷积,其格式 ...
1.设计函数 solvein 设计线性网络; solverb 设计径向基网络; solverbe 设计精确的径向基网络; solvehop 设计Hopfield网络。 2.传递函数 ...