tf.keras.activations.sigmoid（十二）

最新推荐文章于 2022-01-24 18:37:56 发布

TJMtaotao

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分类专栏： tensorflow 深度学习

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本文深入解析了 TensorFlow 中 Keras 模块的 sigmoid 激活函数，详细介绍了其定义与实现方式，该函数在神经网络中扮演着重要的角色，能够将任意实数映射到 (0,1) 的区间内。

tf.keras.activations.sigmoid

tf.keras.activations.sigmoid(x)

Defined in tensorflow/python/keras/activations.py.

@tf_export('keras.activations.sigmoid')
	def sigmoid(x):
	return nn.sigmoid(x)

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【keras】实现递归神经网络

gugu_best的博客

10-04

706

Keras是一个简单易用但功能强大的Python深度学习库。这个面向初学者的三篇系列文章为任何人提供了一种简单的方法来开始解决实际的机器学习问题。在深入研究两个流行的变体：递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）之前，我们将为初学者介绍经典且完整的神经网络。 01 下载数据集下载后会得到类似的一个结构数据接着再安装tensorflow pip install tensorflow Tensorflow有一种非常简单的方式让我们读取数据集：text_datas...

tf.Keras (tf-1.15)使用记录2-基于tf.keras.layers创建层

最新发布

普通攻击往后拉的博客

02-01

814

注意需要继承tf.keras.layers.Layer父类，以及注意传入**kwargs关键字参数。self.add_weight方法是用来初始化模型参数的。# 使用自定义层创建模型MyDenseLayer(32, activation='relu', input_shape=(222,)), # 注意这个input必须指定])call函数的输入inputs就是固定的，build函数每次实例化只调用一次。')# 确保输入是一个包含三个元素的列表else:self.n = n。

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tf.keras.activations.selu（十）

TJMtaotao的博客，高校计算机教师

04-25

321

tf.keras.activations.selu tf.keras.activations.selu(x) Defined intensorflow/python/keras/activations.py. Scaled Exponential Linear Unit. (Klambauer et al., 2017). Arguments: x: A tensor or ...

tf.keras.activations.sigmoid 激活函数示例

weixin_44493841的博客

11-23

1672

import tensorflow as tf Sigmoid 等价于 2 元素 Softmax，其中第二个元素假定为零。sigmoid 函数始终返回一个介于 0 和 1 之间的值。‎，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。 a = tf.constant([-20, -1.0, 0.0, 1.0, 20], dtype = tf.float32) b = tf.keras.activat

tf.keras.activations.softmax（四）

TJMtaotao的博客，高校计算机教师

04-25

1279

tf.keras.activations.softmax( x, axis=-1 ) 源码 Defined intensorflow/python/keras/activations.py. Softmax activation function. Arguments: x: Tensor. axis: Integer, axis along which the so...

keras dense sigmoid_Keras入门

weixin_39801879的博客

11-23

493

写在前面Keras是一个高层神经网络API，Keras由python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras的有点如下：简易和快速的原型设计（Keras具有高度模块化，极简和可扩充特性）支持CNN和RNN，或两者的结合无缝CPU和GPU切换Keras适用python的版本：python2.7-3.6更多关于神经网络方面的内容可看笔者之前所总结的文章：是大家：CN...

tensorflow.keras.layer介绍

NigeloYang

01-24

5676

序章用于记录自己学习 tensorflow ，激励自己一边学习一边分享。 Tensorflow 基础知识讲解 Gitee 地址 Tensorflow 基础知识讲解 Github 地址 tensorflow 地址 Dense（全连接层） tf.keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_r

class BiCLSTMCell(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, units, **kwargs): self.units = units self.state_size = [units, units] super(BiCLSTMCell, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): self.kernel = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units * 4), initializer='glorot_uniform', name='kernel') self.recurrent_kernel = self.add_weight(shape=(self.units, self.units * 4), initializer='orthogonal', name='recurrent_kernel') self.bias = self.add_weight(shape=(self.units * 4,), initializer='zeros', name='bias') self.ca_dense1 = Dense(self.units, activation='relu') self.ca_dense2 = Dense(self.units, activation='sigmoid') super(BiCLSTMCell, self).build(input_shape) def call(self, inputs, states): h_tm1, c_tm1 = states z = tf.keras.backend.dot(inputs, self.kernel) z += tf.keras.backend.dot(h_tm1, self.recurrent_kernel) z = tf.keras.backend.bias_add(z, self.bias) z0, z1, z2, z3 = tf.split(z, 4, axis=-1) # Channel Attention Mechanism ca = self.ca_dense1(c_tm1) ca = self.ca_dense2(ca) # LSTM Gates input_gate = tf.keras.activations.sigmoid(z0) forget_gate = tf.keras.activations.sigmoid(z1) * ca output_gate = tf.keras.activations.sigmoid(z2) cell_state = tf.keras.activations.tanh(z3) c = forget_gate * c_tm1 + input_gate * cell_state h = output_gate * tf.keras.activations.tanh(c) return h, [h, c] def get_config(self): config = super(BiCLSTMCell, self).get_config() config.update({'units': self.units}) return config

06-12

这是一个自定义的双向LSTM单元类，继承了Keras的Layer类。在初始化方法中，定义了该单元的神经元个数和状态大小。在build方法中，定义了该单元的权重矩阵和偏置向量，并定义了两个全连接层，用于通道注意力机制。在...

AttributeError: module 'tensorflow_core.keras.activations' has no attribute 'swish'

02-08

return tf.keras.backend.sigmoid(x) * x tf.keras.utils.get_custom_objects().update({'swish': tf.keras.layers.Activation(swish)}) ``` 这样，你就可以在模型中使用 'swish' 激活函数了。

Keras学习笔记8——keras.layers.Activation

winter_python的博客

09-21

6925

目录激活函数的用法预定义激活函数softmaxeluselusoftplussoftsignrelutanhsigmoidhard_sigmoidexponentiallinear高级激活函数来源激活函数的用法激活函数可以通过设置单独的激活层实现，也可以在构造层对象时通过传递 activation 参数实现： from keras.layers import Activation, Dense model.add(Dense(64)) model.add(Activation('tanh')) #

keras dense sigmoid_【lightgbm/xgboost/nn代码整理三】keras做二分类，多分类以及回归任务

weixin_39851261的博客

11-26

311

1.简介该部分是比较基础的深度网络部分，是基于keras实现的多层感知机网络(mlp)，使用nn个人感觉最大的一个好处就是目标函数自定义很方便，下面将从数据处理、网络搭建和模型训练三个部分介绍。如果只是想要阅读代码，可直接移步到尾部链接。2. 数据处理神经网络对数据的要求比较多，不能处理缺失值，并且数据分布对其影响也很大，输入模型前需要对数据做预处理。具体需要做如下处理 onehot：参考上一节填...

TensorFlow2.0：tf.keras建模三部曲

Asdas_的博客

03-21

607

Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API，凭借用户友好性、模块化以及易扩展等有点大受好评，考虑到Keras的优良特性以及它的受欢迎程度，TensorFlow2.0中将Keras的代码吸收了进来，化身为tf.keras模块供用户使用。使用tf.keras提供的高层API，可以轻松得完成建模三部曲——模型构建、训练、评估等工作。下面我们分别来说说如何使用tf.keras完成这三部曲。...

keras dense sigmoid_Keras中最常用的函数式API(非常好)

weixin_39572972的博客

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众所周知，利用Keras-Python库可以快速、轻松地创建属于自己的深度学习的模型，今天我们就来介绍一些我们常用的API函数。序贯模型(Sequential)API允许你为大多数问题逐层的创建模型。它的局限性在于它不允许你创建共享层或者是具有多个输入或输出的模型。Keras中的API函数是创建更多灵活性模型的替代方法，其中也包括创建更复杂的模型。在本篇博客中，你将发现如何在Keras中使用灵活的...

python-使用numpy实现keras中的concatenate，sigmoid等函数

kill2013110的博客

11-10

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最近要将tf的模型移植到tpu平台，tpu设备肯定是不支持keras的，需要做函数的迁移。我计划所有keras的函数用numpy来实现，numpy的矩阵运算还是很快的。keras和numpy有很多功能相同的函数，但也要注意一些细节的区别。 concatenate函数 keras的该函数默认axis为-1（倒数第一个轴），而np的默认为0 tf.keras.layers.Concatenate( axis=-1, **kwargs ) np.concatenate() sigmoid函数这个函数在

keras dense sigmoid_Keras中的神经网络层及其应用指南

weixin_39524834的博客

11-25

1438

随着神经网络的发展，现在有大量的神经网络层类型。在本文中，我将介绍几个神经网络层，解释它们的作用和工作方式，并在Python流行的机器学习库Keras中展示它们的应用。Core LayersDenseDense层是标准的神经网络层，可输出--其中“activation”是通过“激活参数”传递的激活函数，“kernel”是由图层创建的权重矩阵，而“bias”是由图层创建的偏差矢量。可以使用参数“...

关于keras　二分类情况下sigmoid与softmax激活函数以及binary_crossentropy与categorical_crossentropy损失函数的总结

liuqiang3的博客

01-03

5658

最近在研究focal_loss时发现各种交叉熵损失函数写的形式都不一样，总结一下，以防以后使用．首先sigmoid与softmax激活函数联系与区别： sigmoid激活函数： p(x)=11+ex p(x) = \frac{1}{1+e^x} p(x)=1+ex1 softmax激活函数： p(xi)=exi∑j=1nexj p(x_i) =\frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}...

sigmoid层的输出_keras如何多输入多输出，以及中间层输出

weixin_42337065的博客

01-12

1452

在许多新手的眼中，深度学习模型构建好了之后，就只能是固定的输入和输出，甚至构建的模型只能是一个输入一个输出。其实深度学习模型很灵活，想有几个输入就有几个输入，想有几个输出就几个输出，想要哪一层的输出，就要哪一层的输出。今天，我们就用keras的几个例子，让大家对深度模型有个更深入的了解。多输入多输出什么情况下需要模型多个输入多个输出呢？•多输入，单输出比如在做文本分类任务时，我不仅仅通过...

tensorflow分类的loss函数_Tensorflow & Keras的loss函数总结

weixin_39836530的博客

12-21

233

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出，二分类对应 sigmoid，多分类对应 softmax。它们的交叉熵本质上是一样的：(1)在信息论中，交叉熵是用来描述两个分布的距离的，函数定义为：而神经网络训练的目的就是使...

sigmod的交叉熵_Keras - Softmax 与 Sigmoid 二分类问题分析

weixin_42452924的博客

01-17

992

主要分析 Sigmoid 和 Softmax 对于二分类问题，二者之间的差异性.曾涉及到 Sigmoid 和 Softmax 的问题一般用于交叉熵损失函数，如：习惯性的认为，SigmoidCrossEntropyLoss 用于二类问题；SoftmaxCrossEntropyLoss 用于多类问题. 但，在二分类情况时，SoftmaxCrossEntropyLoss 与 SigmoidCrossEn...