14、神经网络优化技术与激活函数详解

于 2025-10-30 15:36:49 发布
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分类专栏： 深度学习入门精要 文章标签： Dropout 批量梯度下降 激活函数
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神经网络优化技术与激活函数详解

1. Dropout在MNIST数据集上的评估

在之前的实验中，未使用Dropout的神经网络测试准确率曾达到81.14%，但训练结束时降至70.73%。而添加Dropout后，网络表现如下：

迭代次数 测试误差 测试准确率 训练误差 训练准确率
I:0 0.641 0.6333 0.891 0.413
I:10 0.458 0.787 0.472 0.764
I:20 0.415 0.8133 0.430 0.809
… … … … …
I:290 0.399 0.8181
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PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 9万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
一文详解神经网络与激活函数的基本原理
Paper weekly
12-28 1336
©PaperWeekly 原创 ·作者｜王东伟单位｜致趣百川研究方向｜深度学习本文介绍神经网络（Neural Network）及激活函数（Activation Function）的基本...
一文搞懂神经网络常用的激活函数
bll1992的博客
03-04 843
Sigmoid函数是一种常用的非线性激活函数，它将输入值压缩到(0, 1)之间，常用于二分类问题的输出层，可以将神经网络的输出解释为概率。Tanh函数（双曲正切函数）是Sigmoid函数的变体，它将输入值压缩到(-1, 1)之间，输出以0为中心，解决了Sigmoid函数输出不是零均值的问题。ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元）函数是目前神经网络中最流行的激活函数之一。它在输入为正时输出等于输入，输入为负时输出为零，具有简单高效的特点。
神经网络高级激活函数大全及keras中的函数定义
老猿Python
10-13 1572
本文介绍了神经网络中常用的高级激活函数以及Keras中的具体函数，高级激活函数通常比基础激活函数更复杂，可能包含更多的参数或计算步骤，通常旨在解决基础激活函数的某些限制，如梯度消失或激活函数的非单调性。基础激活函数适用于大多数情况，但高级激活函数可能在特定任务或网络结构中表现更好。选择哪种激活函数通常取决于具体任务的需求、数据的特性以及实验的结果。在实践中，可能需要尝试不同的激活函数来找到最适合特定问题的激活函数。
神经网络中的激活函数
glorious69的博客
07-29 1001
所谓激活函数，就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。在人工神经网络中，一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入集合下的输出。在神经元中，输入的input经过一系列加权求和后作用于另一个函数，这个函数就是这里的激活函数。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了是否传递信号以及要发射给下一个神经元的内容。
【神经网络】常见激活函数详解及python代码实现
littlefatguy的博客
12-06 2972
1943年，心理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts发表论文《A Logical Calculus Of The Ideas Immanent In Nervous Activity》(神经活动中固有思想的逻辑演算),提出了简化脑细胞的概念，也就是所谓的。McCulloch和Pitts把神经细胞描述为带有二元输出的简单逻辑门。多个信号到达树突，然后整合到细胞体，当累计信号量超过一定阈值时，输出信号就通过轴突。将MP神经元模型放在数学模型中来看，我们用x。
神经网络的激活函数详解
AI天才研究院
02-03 1308
1. 背景介绍 1.1 什么是神经网络 神经网络(Neural Networks)是一种模仿生物神经系统的计算模型，用于识别模式或对数据进行分类。神经网络由多个层次的神经元组成，每个神经元负责处理一部分输入数据并将结果传递给下一层。神经网络的学习过程是通过调整神经元之间的连接权重来实现的。 1.2 为什么需要激活函数 在神经网络中，激活函数(Activation Function)是用于模...
小波神经网络的MATLAB函数详解
梵心白莲的博客
11-20 1284
本文详细介绍了在MATLAB环境下实现小波神经网络（WNN）相关的函数及其应用。首先阐述了小波神经网络的基本原理，包括其结构和工作机制。然后重点对MATLAB中用于构建、训练和评估小波神经网络的函数进行逐一剖析，并通过代码示例演示这些函数的实际使用方法，最后总结了小波神经网络在MATLAB中的应用优势和潜在的应用方向。
通用化BP神经网络-激活函数
Rick_rui的博客
05-31 8480
学习来源：日撸 Java 三百行（71-80天，BP 神经网络））_闵帆的博客-优快云博客 1. 激活函数与求导式 激活函数是改变BP神经网络线性特征的转换函数, 是用于forward进行预测的关键一步. 而求导是通过激活函数得到的最终结果与目标值的偏差的偏导, 这个求导目标是边权, 但是通过链式法则, 最终会影响到对激活函数的求导. 1.1Sigmod函数 Sigmoid的导函数: 定义域为(−∞,+∞), 值域为(0,1), 随着定义域取值的变大, 函数...
神经网络深度学习（二）激活函数
china1000的专栏
09-03 1767
激活函数详解
神经网络结构与激活函数详解
09-26
本文介绍了多种类型的神经网络架构及其设计思路：首先是基于二分类的任务创建前馈...本综述适用于希望通过具体实例深化对神经网络内部运作机制的理解的学习者们，在设计和改进模型时作为理论指导与实践经验借鉴资料。
深度学习与神经网络系统化教学资源库_包含卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络Transformer架构反向传播算法梯度下降优化损失函数设计激活函数详解过拟合与正则化.zip
12-02
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深度学习神经网络基础架构与Transformer自注意力机制原理详解_神经网络层结构_激活函数_反向传播_梯度下降_损失函数_优化算法_卷积神经网络_循环神经网络_注意力机制_多头.zip
08-15
深度学习是人工智能领域的一个重要...深度学习神经网络的基础架构与Transformer自注意力机制是理解和掌握深度学习技术的关键。只有深入理解了这些基础知识，才能更好地设计和实现复杂的深度学习模型，解决实际问题。
基于C语言与AG32VF303单片机的智能输液器控制系统设计（含ESP8266 WIFI模块、PCB及源码文档）
12-03
本设计实现了一种基于AG32VF303可编程逻辑器件与ESP8266无线通信模块的智能输液监控系统。该系统提供了完整的源代码、设计文档及印制电路板布局文件，适用于学术研究、教学实践或工程开发等应用场景。经过充分验证的程序代码具备较高的可靠性，可供后续扩展与二次开发参考。 系统硬件架构以AG32VF303为核心处理器，配合ESP8266模块构建无线通信链路。操作界面支持物理按键与移动终端远程控制两种交互模式，用户可根据实际需求灵活选择控制方式。主要功能模块包括：输液流速精确调节单元、药液温度恒温管理单元以及储液容器液位监测预警单元。 工程文件中已包含完整的电路板设计资料，可直接用于生产制造。该设计方案充分考虑了临床输液过程的实际需求，通过集成化的控制策略实现了输液参数的智能化管理。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
12-03
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
12-03
内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制，并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术，提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用，如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法，以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解，展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生；熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模；②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题；③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率；④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程，关注算法实现细节与仿真结果分析，同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
谷粒商城是一个完整的大型分布式架构电商平台项目它全面涵盖了微服务架构下的各项核心技术旨在通过实战演练帮助开发者掌握高并发高可用的企业级电商系统开发能力_该项目以电商业务为核心.zip
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神经网络激活函数原理与PyTorch实现详解
神经网络激活函数是深度学习模型中至关重要的组成部分，其核心作用在于为神经网络引入非线性能力，从而使其具备拟合复杂函数和解决高度非线性问题的能力。如果没有激活函数，无论神经网络有多少层，其整体仍然只能...
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