「Deep Learning」Note on WiG（Weighted Sigmoid Gate Unit）

最新推荐文章于 2024-01-31 10:51:52 发布
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#小锋子

本文探讨了深度神经网络中激活函数的应用，重点介绍了一种新型加权Sigmoid门单元，该单元作为激活函数在深度学习模型中的表现进行了详细分析。
DTEO1345
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AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的应用
俞兆鹏的博客
09-03 1213
门控循环单元是一种改进的循环神经网络结构，相比传统的循环神经网络（RNN），GRU引入了更新门和重置门的概念，实现了有效的长期依赖建模和信息传递。在训练过程中，更新门用于控制前一时刻的隐藏状态信息在当前时刻的保留程度，重置门用于控制是否忽略前一时刻的隐藏状态。GRU通过这种门控机制可以更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系，避免梯度消失或梯度爆炸问题，从而提高了模型的性能和泛化能力。
44、WIG船只的设计与制造
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yog99的博客
06-12 160
本文详细介绍了WIG船只的设计与制造过程，包括气动布局、工作原理、设计验证和制造工艺等内容，并探讨了其在海上运输、旅游观光和应急救援等领域的实际应用，以及未来的技术创新和市场拓展方向。
「Deep Learning」Note on SiLU（Sigmoid-weighted Linear Unit）
小锋子Shawn
05-05 1203
Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/80209602 [1] Sigmoid-weighted Linear Units for Neural Network Function Approximation in Rei...
Deep learning系列（七）激活函数
du_mengnan的专栏
10-15 2万+
介绍了三种神经网络激活函数。
<深度学习优化策略-4> 基于Gate Mechanism的激活单元GTU、GLU
lqfarmer的博客
05-24 6162
1 Sigmoid和Tanh激活函数及存在问题     深度学习（神经网络）中最先被广泛使用的激活函数是Sigmoid函数和双曲正切激活函数，都是非线性的激活函数，两个激活函数的表达式如下： sigmoid函数：      f(x)= 1 / (1+exp(−x)) 双曲正切函数：       f(x)= tanh(x)     激活函数的图形如图所示：
caffe 加权交叉熵损失函数层（weighted sigmoid_cross_entropy_loss_layer）添加方法
恰同学少年的博客
12-24 1万+
用卷积神经网络实现边缘检测的论文”Holistically-Nested Edge Detection”中使用了加权交叉熵损失函数（sigmoid_cross_entropy_loss_layer），因为在边缘检测中正样本（边缘）相对于负样本（非边缘）来讲，数量是很少的，如果对正负样本的损失乘以同样的权重系数，那么网络就会把所有的像素都预测成负样本（因为正样本的数目很少，所以都预测为负样本的话，总的
【FAS Survey】《Deep learning for face anti-spoofing: A Survey》
bryant_meng
01-31 1503
PAMI-2022最新成果：https://github.com/ZitongYu/DeepFAS。
jrder-funltion.rar_Z3hosa\WIG3C.M_flowerqw8_policemanjh6_volume3
07-15
标题中的“jrder-funltion.rar_Z3hosa\WIG3C.M_flowerqw8_policemanjh6_volume3”可能是一个压缩文件的命名，其中“jrder-function”可能指的是一个特定的程序或工具集，而“Z3hosa\WIG3C.M”、“flowerqw8”、...
元器件应用中的WIG1052型聚焦电位器
11-23
WIG1052型聚焦电位器是一种电子元件，主要用于调整光学仪器或电子设备中成像系统的焦点。这种电位器具有精确的电阻变化特性，能够为聚焦机构提供连续可调的电压或电流，从而实现精确调节焦距的目的。 WIG1052型聚焦...
matlab高阶谱分析工具箱.zip_matlab高阶谱_wig matlab_wig3c_谱分析_高频谱分析工具箱
07-14
用于高频谱分析的工具箱，各位可以自行下载，比较全面
TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用
03-12 905
交叉熵介绍 交叉熵（Cross Entropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小，常见的Loss函数就是均方平方差（Mean Squared Error），定义如下。 ​平方差很好理解，预测值与真实值直接相减，为了避免得到负数取绝对值或者平方，再做平均就是均方平方差。注意这里预测值需要经过sigmoid激活函数，得到取值
简单理解LSTM神经网络
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Kobe Bryant的专栏
08-01 8万+
递归神经网络 在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上，传统神经网络没有记忆功能，所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息，那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢？答案就是
机器学习笔记：激活函数
qq_40206371的博客
09-09 1229
1 激活函数综述 激活函数：对输入信号进行线性/非线性变换 2为什么激活函数要是非线性函数 如果不用激活函数，在这种情况下你每一层节点的输入都是上层输出的线性函数，很容易验证，无论你神经网络 有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当。那么网络的逼近能力就相当有限。 正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激活函 数，这样深层神经网络表达能力就更加强大（不再是输入的线性组合，而是几乎可以逼近任 意函数） 3 激活函数举例 3.1 softmax ...
[tensorflow损失函数系列]weighted_cross_entropy_with_logits
泛用演化计算、通用人工智能优化模型
08-26 1万+
weighted_cross_entropy_with_logits原创文章,请勿转载!!!weighted_cross_entropy_with_logits(targets, logits, pos_weight, name=None):此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits差不多,但是加上了权重的功能,是计算具有权重的sigm
递归神经网络LSTM详解：为什么用sigmoid，tanh不用relu？
weixin_42155006的博客
08-25 5322
1. 递归神经网络 递归神经网络的结果与传统神经网络有一些不同，它带有一个指向自身的环，用来表示它可以传递当前时刻处理的信息给下一时刻使用。 可以认为它是对相同神经网络的多重复制，每一时刻的神经网络会传递信息给下一时刻。 递归神经网络因为具有一定的记忆功能，可以被用来解决很多问题，例如：语音识别、语言模型、机器翻译等。但是它并不能很好地处理长时依赖问题。 2.LSTM 长时依赖是这样的一个问题，当预测点与依赖的相关信息距离比较远的时候，就难以学到该相关信息。Long Short Term Mermory
sigmoid 激励函数
读万卷书，行万里路。
07-31 2536
sigmoid函数也叫Logistic函数，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 sigmoiod 求导： 备注： 关于复合函数求导。 f[g(x)]中,设g(x)=u,则f[g(x)]=f(u)， 从而（公式）：f'[g(x)]=f'(u)*g'(x) 函数通常的意义：...
梯度消失、爆炸原因
rosefun96的博客
09-30 1万+
梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数，比如sigmoid。梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下 1.深层网络角度 如果上一层梯度大于1，那么层数增多的时候，最终的求出的梯度更新将以指数形式增加，即发生梯度爆炸，如果上一层梯度小于1，那么随着层数增多，求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减，即发生了梯度消失。 2.激活函数角度 如果使用sigmoid作为损失函...
maya Wig插件
01-17
### Maya Wig 插件概述 Maya Wig 是一款专为 Autodesk Maya 设计的毛发模拟工具，旨在提供高效且直观的工作流程来创建逼真的毛发效果[^1]。 #### 安装方法 为了安装 Maya Wig 插件，在下载完成后解压文件到指定...
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