激励函数是什么

  • ReLU为什么比Sigmoid效果好

    双曲函数类似于常见的(也叫圆函数的)三角函数。基本双曲函数是双曲正弦"sinh",双曲余弦"cosh",从它们导出双曲正切"tanh" sigmod函数: Relu函数: 综合: @作者:约翰曰不约 为什么通常Relu比sigmoid和tanh强,有什么不同? 主要是因为它们gradien...

    文章 科技小能手 2017-11-12 1028浏览量

  • ReLu(修正线性单元)、sigmoid和tahh的比较

    最近,在看论文,提及到这个修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU)。   Deep Sparse Rectifier Neural Networks ReLu(Rectified Linear Units) 修正线性单元(Rectified linear unit,Re...

    文章 技术小哥哥 2017-11-22 2150浏览量

  • 《白话深度学习与TensorFlow》——第2章 深度学习是什么 2.1 神经网络是什么

    第2章 深度学习是什么 2.1 神经网络是什么 要说深度学习(deep learning),就必须先说神经网络,或者称人工神经网络(artificial neural network,ANN)。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系。 人的神经细胞就像图上这样,枝枝杈...

    文章 华章计算机 2017-09-04 2133浏览量

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  • 带你读《TensorFlow机器学习实战指南(原书第2版)》之一:TensorFlow基础

    智能系统与技术丛书点击查看第二章点击查看第三章TensorFlow机器学习实战指南(原书第2版)TensorFlow Machine Learning Cookbook[美] 尼克·麦克卢尔(Nick McClure)著李 飞 刘 凯 卢建华 李 静 赵秀丽 译 第1章 TensorFlow基础...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-17 265浏览量

  • 深度学习之激活函数

    欢迎关注我们的网站:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 之前我们介绍了Sigmoid函数能够将输入的数据转换到0和1之间,其实Sigmoid函数本质上是一种常用的激活函数,是神经元最重要的组成部分。那什么是激活函数呢?激活函数有什么...

    文章 磐石001 2018-04-03 874浏览量

  • 自然语言处理的6大法宝

    人工神经网络是一种基于大脑神经结构的非线性运算模型。它仅通过参考样本便可学习完成诸如分类、预测、决定和可视化等任务。人工神经网络由许多神经元处理单元广泛连接而成。这些处理单元分为三类,包括输入层、隐含层(可以多于一层)和输出层。 位于输入层的神经元将信息传递到隐含层,隐含层再传递至输出层。每个神经...

    文章 【方向】 2017-11-07 2513浏览量

  • 人工神经网络简介和单层网络实现AND运算--AForge.NET框架的使用(五)

    原文:人工神经网络简介和单层网络实现AND运算--AForge.NET框架的使用(五) 前面4篇文章说的是模糊系统,它不同于传统的值逻辑,理论基础是模糊数学,所以有些朋友看着有点迷糊,如果有兴趣建议参考相关书籍,我推荐《模糊数学教程》,国防工业出版社,讲的很全,而且很便宜(我买成7元钱)。 人工神...

    文章 杰克.陈 2015-11-30 1144浏览量

  • 干货 | 6 种激活函数核心知识点,请务必掌握!

    我们知道,神经网络模型中,各隐藏层、包括输出层都需要激活函数(Activation Function)。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。但是,对于各个激活函数的选取方法、区别特点还有几点需要特别注意的地方。今天我们就和大家一起来总结一下常用激活函数 Sigmoi...

    文章 技术小能手 2018-08-13 2038浏览量

  • DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络

    介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述。 另外本系列课程也设有Jupyter Not...

    文章 marsggbo 2017-08-30 774浏览量

  • 用tiny project来激励自己入门

    今天想在这里介绍一下作为新人培训或者自学过程中一种很有效的方法,那就是tiny project,在Dian团队体验过几次tiny project后,让我对这种培养模式非常地认同,的确很有效果。      什么是tiny project,翻译过来就是“小项目”...

    文章 技术小阿哥 2017-11-27 932浏览量

  • 带你读《基于浏览器的深度学习 》之二:神经网络架构

    点击查看第一章点击查看第三章 第2章 神经网络架构本章我们将介绍在深度学习应用中常用的深度学习架构。深度学习旨在解决真实世界的各种任务。每种类型的应用经常需要在特定场景下选择合适的模型结构。卷积神经网络(CNN)架构擅长解决图像识别问题。因为卷积和池化操作的行为有点像图像过滤器应用于输入图片的不同...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-12 493浏览量

  • Java和C++的区别

    Java和C++的区别 Java和C++都是面向对象语言。也就是说,它们都能够实现面向对象思想。那两者到底有什么区别呢?下面我们来分析一下吧! 由于c++为了照顾大量的C语言使用者, 而兼容了C,使得自身仅仅成为了带类的C语言,多多少少影响了其面向对象的彻底性!JAVA则是完全的面向对象语言,它...

    文章 推荐码发放 2018-04-13 1035浏览量

  • 准备充分了嘛就想学函数式编程?(Part 6)

    本文讲的是准备充分了嘛就想学函数式编程?(Part 6), 第一步,理解函数式编程概念是最重要的一步,同时也是最难的一步。如果你从正确的角度或方法来理解的话,它也未必会有那么难。 回顾之前的部分: Part 1, Part 2, Part 3, Part 4, Part 5 现在该做什么? ...

    文章 玄学酱 2017-10-18 777浏览量

  • 傅立叶变换的物理意义

    1、为什么要进行傅里叶变换,其物理意义是什么?        傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的...

    文章 berryz2007 2010-12-12 684浏览量

  • 写了六个相同功能的函数之后,我学到了什么

    本文讲的是写了六个相同功能的函数之后,我学到了什么, 几周之前,一个社区在 Free Code Camp’s Forum 上发起了非官方的算法大赛。 这个题目看似很简单:返回小于数字 N 的所有 3 或者 5 的倍数的和,N 是函数的参数。 但不是简单的找到解决办法,P1xt 的竞赛要求参赛者...

    文章 玄学酱 2017-10-18 728浏览量

  • 学界 | 终结吧!机器学习的数学焦虑

    开始机器学习之旅,需要什么层次的数学功底? 尤其是对于那些没有学过数学和统计学的同学们来说,这个问题当前不甚清楚,在这篇文章中,我将要为那些使用机器学习技术来开发产品或做学术研究的人们提供一些数学背景方面的建议。这些建议源于我与机器学习工程师、研究人员和教育工作者的对话,以及我在机器学习研究和产业...

    文章 技术小能手 2018-09-14 1607浏览量

  • 《深度学习:Java语言实现》一一2.5神经网络的理论和算法

    2.5神经网络的理论和算法前面一节,你已经了解了使用机器学习进行数据分析的一般流程。这一节,我们会介绍神经网络的理论及算法(神经网络是机器学习众多方法之一),为接下来的深度学习内容做铺垫。虽然我们只是轻描淡写地说 “神经网络”,它们的历史其实极其悠久。首个公开的神经网络算法名为“感知器(Perce...

    文章 华章计算机 2017-08-02 1670浏览量

  • 【傅里叶变换】

    1、为什么要进行傅里叶变换,其物理意义是什么? 傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累...

    文章 jerry.yin 2015-04-22 1044浏览量

  • 最简单易懂的感知机教程:从理论到实践(附代码)

    什么是感知机 感知机是二分类的线性分类模型,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别(取+1和-1)。 感知机目的在求一个可以将实例分开的超平面,为了求它,我们用到基于误分类的损失函数和梯度下降的优化策略。 感知机模型 比如x表示n维的数据,y表示数据的类别。则感知机公式可表示为: f(x) = s...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1742浏览量

  • Linux之时钟中断

    from:深入分析Linux内核源码(http://oss.org.cn/kernel-book/)  时钟中断的产生      Linux的OS时钟的物理产生原因是可编程定时/计数器产生的输出脉冲,这个脉冲送入CPU,就可以引发一个中断请求信号,我们就把它叫做时钟中断。 “时钟中断”是特别重要的...

    文章 atlas2015 2013-05-02 1809浏览量

  • 如何训练深度神经网络?老司机的 15 点建议

    本文为印度深度学习专家、创业者 Rishabh Shukla 在 GitHub 上发表的长博文,总结了他过去的开发经验,旨在给新入门的开发者提供指导。雷锋网做了不改变原意的编译。 在深度学习领域,为了高效训练深度神经网络,有些实践方法被过来人强烈推荐。 在这篇博文中,我会覆盖几种最常使用的实践方法...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1135浏览量

  • 独家 | 一文为你解析神经网络(附实例、公式)

    人工神经网络风靡一时,人们不禁要问,这个朗朗上口的名字是否在模型自身的营销和应用中起到了一定作用。 据我所知,很多商业经理会说他们的产品使用了人工神经网络和深度学习。显然他们肯定不会说产品使用了“连接圆模型”(Connected Circles Models)或者“失败-惩罚-修正模型”(Fai...

    文章 技术小能手 2018-01-12 4068浏览量

  • 卷积的物理意义

    卷积是“信号与系统”中论述系统对输入信号的响应而提出的。因为是对模拟信号论述的,所以常常带有繁琐的算术推倒,很简单的问题的本质常常就被一大堆公式淹没了,那么卷积究竟物理意义怎么样呢? 卷积表示为y(n) = x(n)*h(n) 使用离散数列来理解卷积会更形象一点,我们把y(n)的序列表示成y(...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1378浏览量

  • 辨别真假数据科学家必备手册:深度学习45个基础问题(附答案)

    简介 早在2009年,深度学习还只是一个新兴领域,只有少数人认为它是一个多产的研究方向。今天,深度学习正在被用来开发那些过去被认为是不可能完成的应用。 语音识别,图像识别,数据中的模式识别,照片中的对象分类,字符文本生成,自动驾驶汽车等等只是其中几个示例。因此,熟悉深度学习及其概念显得尤为重要。...

    文章 小旋风柴进 2017-05-23 2451浏览量

  • 【越好奇,越强大】伯克利研究人员使用内在激励,教AI学会好奇

    你可能不记得第一次玩“超级马里奥兄弟”是什么感觉,但试着想像一下:蓝色的天空,棋盘石的地面,还有一个蹲着的红色男人在静静等待。他面向右方,你把他推到那个方向。再多走几步,就会看到一排砖块在头顶盘旋,看起来像是一个愤怒的蘑菇。这个人跳起来,他的四像素拳头指向天空。 对于20世纪80年代长大的人来说,...

    文章 技术小能手 2017-11-21 1189浏览量

  • 关于贝叶斯分类问题的一些思考和实践

    这几天的时间里看了一下关于分类算法的一些知识,趁热打铁写下博客来拯救下记忆力不好的自己,话不读多说,马上开始! 先说一下前提的题设条件.假设我们现在有了一封邮件,那么我们应该怎么根据这个邮件里的一些关键的词语来给这个邮件进行分类呢? 首先我们先想可以用贝叶斯公式来进行处理: c是一个详细的类别,...

    文章 玄学酱 2017-08-02 730浏览量

  • 从 Cryptoeconomics 剖析区块链背后机制

    比特币价格持续走高,区块链作为其背后技术,也逐渐受到越来越多人的关注。区块链可以将由少数人控制、鱼目混杂的信息网络,变成去中心化、不可篡改、客观真实的网络,改变人们对传统信任机制的认知,构建更合理、更公平的生态环境。毫不夸张的说:应用了区块链的未来,世界将会很不一样。 但我们本文的主题并非区块链,...

    文章 云栖号 2018-04-19 816浏览量

  • 如何在学习机器学习时学习数学?

    到目前为止,我们都还不完全清楚开始机器学习需要什么样的数学水平,特别是那些没有在学校学习数学或统计学的人。 在这篇文章中,我的目标是提出建立产品或进行机器学习学术研究所需的数学背景。这些建议源于与机器学习工程师、研究人员和教育工作者的对话以及我在机器学习研究和行业角色方面的经验。 首先,我会提出不...

    文章 【方向】 2018-08-14 1662浏览量

  • 时代聚焦AI安全——可解释性

    今年的NIPS多集中在人工智能安全上,此外精彩的部分还有凯特·克劳福德关于人工智能公平性问题上被忽视的主题演讲、ML安全研讨会、以及关于“我们是否需要可解释性?”可解释ML讨论会辩论。 值校准文件 逆向奖励设计是为了解决RL代理根据人类设计的代理奖励函数推断出人类的真实奖励函数的一种设计。...

    文章 【方向】 2018-01-02 4507浏览量

  • 带你读《自然语言处理的认知方法》之三:文本词如何在人类关联网络中选择相关词

    点击查看第一章点击查看第二章 第3章 文本词如何在人类关联网络中选择相关词 传统上,研究者对实验获得的人类关联本身进行了分析,但没有关联其他语言数据。在极少数情况下,人类关联被用作评估算法性能的标准,这些算法在文本语料库的基础上生成关联。本章将描述一个机器程序,以研究在实验构建的人类关联网络中,嵌...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-18 180浏览量

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