《神经网络与深度学习》笔记2:Sigmoid 神经元

最新推荐文章于 2022-10-16 12:09:00 发布
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#深度学习 #神经网络

博客围绕深度学习和神经网络展开，但具体内容缺失。深度学习和神经网络是信息技术领域重要概念，在图像识别、自然语言处理等方面应用广泛。


【知识建设】sigmoid函数图像及导数
YasmineC的博客
02-22 3365
文章目录sigmoid函数图像演变sigmoid函数导数推导 sigmoid函数图像演变 （便于记忆） g(s)=esg(s) = e^sg(s)=es g(s)=e−sg(s) = e^{-s}g(s)=e−s g(s)=1+e−sg(s) = 1+ e^{-s}g(s)=1+e−s g(s)=11+e−sg(s) = \frac{1}{1+ e^{-s}}g(s)=1+e−s1​ sigmoid函数导数推导 f(x)=11+e−x=ex1+ex=1−(ex+1)−1f(x) = \frac{1}
常用的激活函数Sigmoid,ReLU,Swish,Mish,GELU
liguiyuan的博客
07-01 1万+
Sigmoid激活函数在我们的网络模型中比较常用，也常作为二分类任务的输出层，函数的输出范围为（0,1）
Sigmoid神经元.rar
07-04
BAT算法工程师深入详细地讲解Sigmoid神经元，带你轻松入门深度学习！
《神经网络和深度学习》系列文章三：sigmoid神经元
weixin_30832405的博客
11-17 336
出处： Michael Nielsen的《Neural Network and Deep Leraning》，点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文。 本节译者：哈工大SCIR硕士生 徐伟 (https://github.com/memeda) 声明：我们将在每周一，周四，周日定期连载该书的中文翻译，如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn，未经授权不得转载。 “...
[人工智能-深度学习-10]：神经网络基础 - 激活函数之sigmoid与二元逻辑分类的神经元模型
文火冰糖（王文兵）的博客
10-01 1万+
[人工智能-深度学习-10]：神经网络基础 - 激活函数之sigmod与二分类
神经网络与深度学习笔记.zip
最新发布
10-03
神经网络与深度学习笔记 神经网络与深度学习是人工智能领域内重要的研究方向，它们模仿人脑神经元的工作机制，通过大量数据的训练，能够学习到复杂的数据表示，并解决包括图像识别、语音识别、自然语言处理等在内的...
吴恩达神经网络和深度学习笔记
01-09
这份压缩包文件“deeplearning_ai_books-master”似乎包含了吴恩达这门课程的全部笔记，覆盖了从第一门课到第五门课的内容，以及相关的论文和数据，对于深入理解神经网络和深度学习的理论与实践非常有帮助。...
学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
Morganfs的博客
04-12 11万+
深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
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ROS机器人开发深度学习与神经网络，很不错的学习笔记
07-05
### ROS机器人开发深度学习与神经网络详解 #### 一、背景介绍 随着人工智能技术的快速发展，尤其是机器学习和深度学习领域的突破，机器人技术也迎来了新的发展机遇。ROS (Robot Operating System) 作为一个开源的...
精选资源
山东大学2019级智能班神经网络与深度学习复习
01-05
本资源是山东大学2019级智能班神经网络与深度学习的复习笔记，涵盖了深度学习的基本概念、神经网络的基本结构、损失函数、优化方法、激活函数、批量归一化、Dropout、卷积神经网络、Batch Normalization、数据预处理...
sigmoid函数解析与应用
skyworth0103的专栏
12-16 3051
sigmoid函数是一个具有良好性能的阈值函数，其函数在坐标轴上画出其曲线如图1所示。                                                           sigmoid函数的函数表达式为： 其函数特点为：光滑，且具有以下性质：        1.其定义域为       2.其值域为(-1,1)       3.函数f(x)的导数为  
sigmoid函数及其图像绘制
李乾文的博客
10-16 1万+
sigmoid函数，它们在机器学习中经常用到。尤其是在神经网络中，经常用于作为隐藏层神经元的输出函数。
Keras大法（4）——Dense方法详解
Friedrich Yuan的博客
11-29 10万+
Keras大法（4）——Dense方法详解（一）keras.layers.Dense方法（二）使用示例（三）总 结 （一）keras.layers.Dense方法 在开始定义模型之前，我们有必要对Dense方法进行详细地了解，因为它是Keras定义网络层的基本方法，其代码如下： keras.layers.Dense(units, activation=None, u...
3 神经网络基础（阶跃、sigmoid、relu激活函数的代码实现）
UP Lee博客
01-03 2860
目录 1、 输入权重计算 2、与门的实现 3、非门的实现 4、或门的实现 5、感知机可以实现与、或、非门的逻辑     6、阶跃函数的实现 7、sigmoid 函数的实现 8、阶跃函数和sigmoid函数相比较 9、ReLU函数 1、 输入权重计算 import numpy as np x=np.array([0,1])  # s输入 w=np.array([0.5,0.5...
深度学习系列（3.2）——神经网络-sigmoid 神经元
Eddy_zheng的博客
02-27 9832
1、weights、bias 参数学习我们希望有一种学习算法，它能够自动地调整网络中的权重因子和偏置。 但是，我们怎样才能设计出这样的算法神经网络？可以通过学习来解决一些问题。假如，网络的输入是从扫描的原始像素数据，亦或是手写数字的图像。我们希望通过网络可以自动地学习权重和偏差，使输出从网络正确分类的数字。假设我们对网络上的一些权重（或偏置）做一些小的调整，并且希望网络上权重因子和偏差也仅有较小的
机器学习(ML)、深度学习（DL）和图像处理（opencv）专用英语词典
wyx100的专栏
07-07 2万+
机器学习(ML)、深度学习（DL）和图像处理（opencv）专用英语词典 百度翻译 http://fanyi.baidu.com/ A AAN （Active Appearance Model）主动外观模型 Adam(adaptive moment estimation,适应性矩估计),Adam是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。Ad...
交叉熵代价函数
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wepon的专栏
03-13 15万+
本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲machine learning算法中用得很多的交叉熵代价函数。1.从方差代价函数说起代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为： 其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【 a=σ(z), where z=wx+
Keras的dense层及其各种初始化方法
Bebr的博客
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keras.layers.core.Dense( units, #代表该层的输出维度 activation=None, #激活函数.但是默认 liner use_bias=True, #是否使用b kernel_initializer='glorot_uniform', #初始化w权重，keras/initializers.py bias_initializer='zeros', #初始化b权重...
深度学习笔记：吴恩达课程解析-浅层与深层神经网络
"本资源为吴恩达深度学习课程的笔记，主要涵盖了浅层神经网络和深层神经网络的概念与实践。笔记详细讲解了双层神经网络的结构、前向传播和反向传播的过程，以及激活函数的选择和非线性激活函数的作用。" 在深度学习...
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