莫煩PyTorch學習筆記(三)——激勵函數
1. sigmod函數 函數公式和圖表如下圖 在sigmod函數中我們可以看到，其輸出是在(0,1)這個開區間內，這點很有意思，可以聯想到概率，但是嚴格意義上講，不要當成概率。sigmod函數曾經是比較流行 ...
原文：pytorch中的激勵函數（詳細版）
初學神經網絡和pytorch，這里參考大佬資料來總結一下有哪些激活函數和損失函數 pytorch表示 首先pytorch初始化： 一：激活函數： ：首先我們得知道為什么需要激活 激勵 函數，它其實就是另外一個非線性函數。如果沒有激勵函數，無論你神經網絡有多少層，輸出都是輸入的線性組合，與沒有隱藏層效果相當，這種情況就是最原始的感知機 Perceptron 了，那么網絡的逼近能力就相當有限，而且只 ...
2019-08-17 23:56 0 2199 推薦指數：
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ML 激勵函數 Activation Function （整理）
本文為內容整理，原文請看url鏈接，感謝幾位博主知識來源 一、什么是激勵函數 激勵函數一般用於神經網絡的層與層之間，上一層的輸出通過激勵函數的轉換之后輸入到下一層中。神經網絡模型是非線性的，如果沒有使用激勵函數，那么每一層實際上都相當於矩陣相乘。經過非線性的激勵函數作用，使得神經網絡 ...
神經網絡-激勵函數
一、前言 激勵函數在神經網絡的作用通俗上講就是講多個線性輸入轉換為非線性的關系。不使用激勵函數的話，神經網絡的每層都只是做線性變換，多層輸入疊加后也還是線性變換。因為線性模型的表達能力不夠，激勵函數可以引入非線性因素。 1.1 單一的神經網絡 如果沒有激勵函數，在單層神經網絡中，我們的輸入和輸出 ...
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常見的神經網絡激勵函數類型
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得分函數；損失函數；正則化；過擬合、泛化能力；softmax分類器；激勵函數；梯度下降；后向傳播
1、得分函數 線性分類器：在坐標系上就是一直線，大於它就是1，小於它就是0。 一張圖假設是32*32*3的像素矩陣，首先把它平展為3072*1的向量，如果最后結果只能是10個類別。那么得分函數結果將是10*1的向量。w將是10*3072的矩陣，b是10*1的向量 ...
pytorch中的損失函數
誤差越小越好。 PyTorch中的nn模塊提供了多種可直接使用的深度學習損失函數，如交叉熵、均方誤 ...
Pytorch中的數學函數
log_softmax log(softmax(X)) function：torch.nn.functional.log_softmax(x, dim=None) nn：torch.nn. ...