线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元, 是一种人工神经网络中常用的激活函数(activation function),通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数.比较常用的线性整流函数有斜坡函数,以及带泄露整流函数 (Leaky ReLU),其中  为神经元(Neuron)的输入.线性整流被认为有一定的生物学原理[1],并且由于在实践中通常有着比其他常用激活函数(譬如逻辑函数)更好的效果,而被如今的深度神经网络广泛使用于诸如图像识别等计算机视…

% example5_7.m x=-:; y=*x-; randn(); % 设置种子,便于重复执行 y=y+randn(,length(y))*1.5; % 加入噪声的直线 plot(x,y,'o'); P=x;T=y; lr=maxlinlr(P,'bias') % 计算最大学习率 net=linearlayer(,lr); % 用linearlayer创建线性层,输入延迟为0 tic;net=train(net,P,T);toc % 用train函数训练 tic和toc是用来记录matla…

题目大意: 给定n,m,求有多少组(a,b) 0<a<=n , 0<b<=m , 使得gcd(a,b)= p , p是一个素数 这里本来利用枚举一个个素数,然后利用莫比乌斯反演可以很方便得到答案,但是数据量过大,完全水不过去 题目分析过程(从别人地方抄来的) ans = sigma(p, sigma(d, μ(d) * (n/pd) * (m/pd))) Let s = pd, then ans = sigma(s, sigma(p, μ(s/p) * (n/s) * (m/s))…

所解决问题: 我们知道我们的表达式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且现在我们手里面有x与y对应的一大把数据. 我们需要根据x, y的值找出最佳的A.B.C值.则我们现在借助Matlab的函数lsqcurvefit,当然你也可以使用nlinfit.lsqnonlin甚至cftool拟合工具箱.其具体用法请自己用Matlab的帮助命令进行查看.这里仅简单介绍一下常用的函数lsqcurvefit. 正文: 格式:lsqcurvefit(f,a,x,y) f: 符号函数句柄,…

week1 一张图片,设像素为64*64, 颜色通道为红蓝绿三通道,则对应3个64*64实数矩阵 为了用向量表示这些矩阵,将这些矩阵的像素值展开为一个向量x作为算法的输入 从红色到绿色再到蓝色,依次按行一个个将元素读到向量x中,则x是一个\(1\times64*64*3\)的矩阵,也就是一个64*64*3维的向量 用 \(n_x = 64*64*3\) 表示特征向量x的维度 而所有的训练样本表示成:\(X = \begin{bmatrix}\mid & \mid &\mid &&a…

Droupout与Batch Normalization都是深度学习常用且基础的训练技巧了.本文将从理论和实践两个角度分布其特点和细节. Droupout 2012年,Hinton在其论文中提出Dropout.当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时,容易造成过拟合.为了防止过拟合,可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能. Droupout是一种针对深度学习广泛应用的正则化技术.在每次迭代时随机关闭一些神经单元,随着迭代的进行,由于其他神经元可能在任何时候都被关闭,因此神经元对…

文章来自:公众号[机器学习炼丹术].求关注~ 其实关于BN层,我在之前的文章"梯度爆炸"那一篇中已经涉及到了,但是鉴于面试经历中多次问道这个,这里再做一个更加全面的讲解. Internal Covariate Shift(ICS) Batch Normalization的原论文作者给了Internal Covariate Shift一个较规范的定义:在深层网络训练的过程中,由于网络中参数变化而引起内部结点数据分布发生变化的这一过程被称作Internal Covariate Shift.…

import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=16) # 线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元, 是一种人工神经网络中常用的激活函数(activ…

线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元,是一种人工神经网络中常用的激活函数(activation function),通常指代以斜坡函数及其变种 为代表的非线性函数.…

这是一个来自官网的示例:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py 与之前的MINST手写数字识别全连接网络相比,只是本实例使用antirectifier替换ReLU激活函数. '''The example demonstrates how to write custom layers for Keras. # Keras自定义层编写示范 We build a custom activatio…