1、softsign函數 圖像 2、tensorflow softsign應用 輸出結果： input:[ 0. -1. 2. -30. 30.]output:[ 0. -0.5 0.66666669 -0.96774191 0.96774191] ...

1、dropout dropout 是指在深度學習網絡的訓練過程中，按照一定的概率將一部分神經網絡單元暫時從網絡中丟棄，相當於從原始的網絡中找到一個更瘦的網絡，這篇博客中講的非常詳細 2、tensorflow實現 用dropout ...

1、激活函數的作用 什么是激活函數？ 　　在神經網絡中，輸入經過權值加權計算並求和之后，需要經過一個函數的作用，這個函數就是激活函數（Activation Function）。 激活函數的作用？ 　　首先我們需要知道，如果在神經網絡中不引入激活函數，那么在該網絡 ...

激活函數（relu，prelu，elu，+BN）對比on cifar10 可參考上一篇： 激活函數 ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU 的定義和區別 一．理論基礎 1.1激活函數 1.2 ...

最近學習了一下ResNet50模型，用其跑了個Kaggle比賽，並仔細閱讀了其Keras實現。在比賽中，我修改了一下源碼，加入了正則項，激活函數改為elu， 日后的應用中也可以直接copy 使用之。 ResNet50 的結構圖網上已經很多了，例如這篇博文：https ...

map函數和lambda函數 字典類型的dataset數據集 ...

激活函數並沒有多少要說的，根據公式定義好就行了，需要注意的是梯度公式的計算。 ...

學習RNN時原理理解起來不難，但是用TensorFlow去實現時被它各種數據的shape弄得暈頭轉向。現在就結合一個情感分析的案例來了解一下LSTM的操作流程。 一、深度學習在自然語言處理中的應用 自然語言處理是教會機器如何去處理或者讀懂人類語言的系統，主要應用領域： 對話系統 ...