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    神经网络中tanh是

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  • 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 2081浏览量

  • 神经网络中的激活函数——加入一些非线性的激活函数,整个网络中就引入了非线性部分,sigmoid 和 tanh作为激活函数的话,一定要注意一定要对 input 进行归一话,但是 ReLU 并不需要输入归一化

    1 什么是激活函数? 激活函数,并不是去激活什么,而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射出来(保留特征,去除一些数据中是的冗余),这是神经网络能解决非线性问题关键。 目前知道的激活函数有如下几个:sigmoid,tanh,ReLu,softmax。  simoid函数也称S曲线...

    文章 桃子红了呐 2017-11-16 3204浏览量

  • 一文了解LSTM和GRU背后的秘密(绝对没有公式)

    你好,欢迎阅读长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的图解文章。我是Michael,是AI语音助理领域的机器学习工程师。 在这篇文章中,我们将从LSTM和GRU背后的原理出发。然后我将解释允许LSTM和GRU表现良好的内部机制。如果你想了解这两个网络的背后到底是什么,那么这篇文章就是为...

    文章 【方向】 2018-10-07 2071浏览量

  • 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 1117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 2018-04-03 938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 2247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 2017-08-30 814浏览量

  • Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络综述

    目录:  ●  神经网络前言 ●  神经网络 ●  感知机模型 ●  多层神经网络 ●  激活函数 ●  Logistic函数 ●  Tanh函数 ●  ReLu函数 ●  损失函数和输出单元 ●  损失函数的选择 ●  均方误差损失函数 ●  交叉熵损失函数 ●  输出单元的选择 ●  线性单...

    文章 技术小能手 2018-11-02 2248浏览量

  • 深度学习都需要了解什么?无从下手的话,可以看看这份深度学习速查表

    初次接触深度学习时,大家可能会感到无从下手。这里有一些有关深度学习的技巧和要点可供大家参考。 这些都是什么? 在本篇文章,我们将介绍一些深度学习中的常见概念,以帮助大家快速了解这个神奇的领域。 梯度可视化。图中红色箭头为蓝色函数对应的梯度。 梯度∇ (Nabla) 梯度是一个函数的偏导数,...

    文章 【方向】 2016-12-31 5726浏览量

  • 使用PyTorch从零开始构建Elman循环神经网络

    本文以最简单的RNNs模型为例:Elman循环神经网络,讲述循环神经网络的工作原理,即便是你没有太多循环神经网络(RNNs)的基础知识,也可以很容易的理解。为了让你更好的理解RNNs,我们使用Pytorch张量包和autograd库从头开始构建Elman循环神经网络。该文中完整代码在Github上...

    文章 【方向】 2018-03-29 2767浏览量

  • 100行Python代码理解深度学习关键概念:从头构建恶性肿瘤检测网络

    在构建乳腺癌预测神经网络过程中,我们主要分为3大部分: 1.用Python从零开始创建一个神经网络,并使用梯度下降算法训练模型。 2.在该神经网络中使用威斯康星乳腺癌数据集,根据9种不同的特征,预测肿瘤是良性还是恶性的。 3.探索反向传播和梯度下降算法的工作原理。 在这个领域中,有很多大牛都通过视...

    文章 【方向】 2019-03-18 7244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 2182浏览量

  • 机器都会学习了,你的神经网络还跑不动?来看看这些建议

    在很多机器学习的实验室中,机器已经进行了上万小时的训练。在这个过程中,研究者们往往会走很多弯路,也会修复很多bug,但可以肯定的是,在机器学习的研究过程中,学到经验和知识的并不仅仅是机器,我们人类也积累的丰富的经验,本文就将给你几条最实用的研究建议。 接下来本文将介绍一些训练深度神经网络时的经验(...

    文章 技术小能手 2018-07-31 800浏览量

  • 基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)

    ***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning,总觉得光是看视频和做作业还不够,还是得自己动手写写代码,亲自实现课程里提到的算法内容,于是便有了这篇博客,作为自己入门深度学习的里程碑吧。 前...

    文章 廖致君 2018-09-08 3727浏览量

  • 理解 LSTM 网络

    递归神经网络 人类并不是每时每刻都从头开始思考。正如你阅读这篇文章的时候,你是在理解前面词语的基础上来理解每个词。你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。你的思想具有持续性。 传统的神经网络不能做到这点,而且这似乎也是它的主要缺陷。比如,你想对电影中每个点发生的事件类型进行分类。目前还不清楚传统神...

    文章 神棍先生 2017-10-26 489浏览量

  • CUDNN学习笔记(1)

    cuDNN概述NVIDIA cuDNN是一个GPU加速深层神经网络原语库。它提供了在DNN应用程序中频繁出现的例程的高度优化的实现: 卷积前馈和反馈, pooling前馈和反馈 softmax前馈和反馈 神经元前馈和反馈: 整流线性(ReLU)-sigmoid 双曲线正切(TANH) 张量...

    文章 night李 2018-02-26 6792浏览量

  • <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> <html><head><meta http-equiv="Cont

    递归神经网络 人类并不是每时每刻都从头开始思考。正如你阅读这篇文章的时候,你是在理解前面词语的基础上来理解每个词。你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。你的思想具有持续性。 传统的神经网络不能做到这点,而且这似乎也是它的主要缺陷。比如,你想对电影中每个点发生的事件类型进行分类。目前还不清楚传统神...

    文章 神棍先生 1970-01-01 541浏览量

  • 一位ML工程师构建深度神经网络的实用技巧

    通用技巧 有些技巧对你来说可能就是明摆着的事,但在某些时候可能却并非如此,也可能存在不适用的情况,甚至对你的特定任务来说,可能不是一个好的技巧,所以使用时需要务必要谨慎! 使用 ADAM 优化器 确实很有效。与更传统的优化器相比,如 Vanilla 梯度下降法,我们更喜欢用ADAM优化器。用 Te...

    文章 技术小能手 2018-09-20 1310浏览量

  • LSTM的“前生今世”

    更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 循环神经网络(RNN) 人脑因为某种机制的存在,从来不会从头开始思考。当你阅读这篇文章时,你会根据你对以前的词意的理解来理解每个单词。你从来不会把所有东西都扔掉,再从头开始思考。由于这种机制的存在,我们的大脑变得无比高...

    文章 【方向】 2017-09-12 6311浏览量

  • LSTM的“前生今世”

    更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 循环神经网络(RNN) 人脑因为某种机制的存在,从来不会从头开始思考。当你阅读这篇文章时,你会根据你对以前的词意的理解来理解每个单词。你从来不会把所有东西都扔掉,再从头开始思考。由于这种机制的存在,我们的大脑变得无比高...

    文章 虎说八道 2017-09-24 1753浏览量

  • CNN超参数优化和可视化技巧详解

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 在深度学习中,有许多不同的深度网络结构,包括卷积神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。 在计算机视觉领域,对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果。CNN网络最初的诞生收到了动物视...

    文章 行者武松 2018-01-09 1801浏览量

  • 深度学习下的医学图像分析(二)

    在《深度学习下的医学图像分析》系列的第一篇文章中,我们介绍了一些使用OpenCV和DICOM图像基础知识进行图像处理的过程。本文,我们将从“卷积神经网络”的角度讨论深度学习。在系列的第三部分,我们将利用Kaggle的肺癌数据库,重新查看肺癌DICOM图像中的关键内容和信息,并且利用Kera开发一个...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2060浏览量

  • 自适应参数化ReLU:一种新的注意力机制下的激活函数

    本文在简述传统激活函数和注意力机制的基础上,解读了一种新的注意力机制下的激活函数,即自适应参数化修正线性单元(Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit,APReLU),希望对大家有所帮助。 1. 经典激活函数 激活函数是现代人工神经网络的重要组成部分,...

    文章 游客twfby4rnbj6f4 2020-03-24 282浏览量

  • 这些深度学习术语,你了解多少?(下)

    这些深度学习术语,你了解多少?(上) 动量(Momentum) Momentum是Gradient Descent算法的扩展、可加速或抑制参数更新。 1、通过反向传播的错误来学习表征 多层感知器(MLP) 多层感知器是一种前馈神经网络,具有多个完全连接的层,使用非线性激活函数来处理不可线性分离的数...

    文章 【方向】 2018-10-26 1303浏览量

  • (译)理解 LSTM 网络 (Understanding LSTM Networks by colah)

    前言:其实之前就已经用过 LSTM 了,是在深度学习框架 keras 上直接用的,但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解,心里牵挂着难受呀!今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文,看完这后,焕然大悟,对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题。此博文写得真真真好!!!为了帮助...

    文章 云栖希望。 2017-12-04 1661浏览量

  • 神经网络入门指南

    人工神经网络(ANN)是一种从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象从而建立的某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。其在语音识别、计算机视觉和文本处理等方面取得的突破性成果。在下文,我们将深入了解一种名为多层感知器的人工神经网络。 神经元 在神经网络中,神经元是计算的基本单元,也被称为节点或...

    文章 【方向】 2017-12-02 2945浏览量

  • 一文读懂神经网络初始化!吴恩达Deeplearning.ai最新干货

    来源:新智元 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文约3000字,建议阅读5分钟。 本文是deeplearning.ai的一篇技术博客,对初始化值的大小选取不当,可能造成梯度爆炸或梯度消失等问题,并提出了针对性的解决方法。 神经网络的初始化是训练流程的重要基础环节,会对模型的性能、收敛性、收...

    文章 初商 2019-08-25 495浏览量

  • 理解递归神经网络-part1

    在本文的第一部分中,我们将介绍递归神经网络的来源,说明传统神经网络的局限性。然后,我们将深入探讨其技术架构的细节,这对于我们在下一部分用numpy从头进行编码很有用。 人类学习 B.J. Neblett曾经说过:我们是经验的总和,我们不会和昨天一样,也不会和明天一样。 他道出了一个固有的真理。我们...

    文章 【方向】 2018-04-15 1207浏览量

  • 关于神经网络,这里有你想要了解的一切!

    介绍 随着神经网络的发展,很多过去曾被认为是难以完成的任务现在已经可以完成了例如图像识别、语音识别,在数据集中发现更深的关系等已经变得更加容易了。所以我们应该衷心感谢这一领域的杰出研究人员,他们的发现帮助我们发挥了神经网络的真正力量。 如果你真的有兴趣将机器学习作为一门学科,深入了解深度学习网络对...

    文章 【方向】 2018-05-28 2591浏览量

  • 使用Keras进行深度学习:(五)RNN和双向RNN讲解及实践

    欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 笔者:Ray 介绍 通过对前面文章的学习,对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解,也感受到了这些神经网络在各方面的应用都有不错的效果。...

    文章 磐石001 2018-04-26 2207浏览量

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