神經網絡常用的sigmoid函數匯總
Python的實現如下： ...
原文：神經網絡所需的常用函數
神經網絡所需的函數： 單位階躍函數: 神經網絡的原模型是用單位階躍函數作為激活函數的。單位階躍函數計算公式如下： 單位階躍函數圖像如下所示： 從公式可以看出，單位階躍函數在原點處不連續，也就是在原點不可導，由於這個性質，單位階躍函數不能成為主要的激活函數。 指數函數與Sigmoid函數 具有以下形狀的函數稱為指數函數： 其中a為常數，且a不等於 。 常用a稱為指數函數的底數。納皮爾數e是一個特別重 ...
2021-08-03 23:54 0 165 推薦指數：
相關推薦
神經網絡中常用的幾種激活函數的理解
1. 什么是激活函數 在神經網絡中，我們經常可以看到對於某一個隱藏層的節點，該節點的激活值計算一般分為兩步： （1）輸入該節點的值為 $ x_1,x_2 $ 時，在進入這個隱藏節點后，會先進行一個線性變換，計算出值 $ z^{[1]} = w_1 x_1 + w_2 x_2 + b ...
常用神經網絡的分類
KNN DNN SVM DL BP DBN RBF CNN RNN ANN 概述 本文主要介紹了當前常用的神經網絡，這些神經網絡主要有哪些用途，以及各種神經網絡的優點和局限性。 1 BP神經網絡 BP (Back Propagation ...
神經網絡——損失函數
符號： \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...
基於神經網絡的函數逼近
I任務要求 1.1求解函數逼近問題 有21組單輸入矢量和相對應的目標矢量,試設計神經網絡來實現這對數組的函數關系 P = -1 : 0.1 : 1 T=[ -0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 ...
常用神經網絡架構總結
由於新的神經網絡架構無時無刻不在涌現，想要記錄所有的神經網絡是很困難的事情。要把所有這些縮略語指代的網絡(DCIGN，IiLSTM，DCGAN等)都弄清，一開始估計還無從下手。 下表包含了大部分常用的模型(大部分是神經網絡還有一些其他的模型)。雖然這些架構都是新奇獨特的，但當我 ...
TensorFlow——卷積神經網絡的相關函數
在TensorFlow中，使用tr.nn.conv2d來實現卷積操作，使用tf.nn.max_pool進行最大池化操作。通過闖傳入不同的參數，來實現各種不同類型的卷積與池化操作。 卷積函數tf.nn.conv2d TensorFlow里使用tf.nn.conv2d函數來實現卷積，其格式 ...
matlab神經網絡函數
1.設計函數 solvein 設計線性網絡； solverb 設計徑向基網絡； solverbe 設計精確的徑向基網絡； solvehop 設計Hopfield網絡。 2.傳遞函數 ...