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:f(x)=11+e−x tanh:f(x)=tanh(x) ReLU:f(x)=max(x,0) softmax:f(x)=log(1+exp(x)) 2 神经网络中为什么要使用激活函数? 激活函数是用…

深度学习的激活函数：sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU、softsign 、softplus、GELU

深度学习的激活函数 :sigmoid.tanh.ReLU .Leaky Relu.RReLU.softsign .softplus.GELU 2019-05-06 17:56:43 wamg潇潇阅读数 652更多分类专栏: python机器学习深度学习版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89887655 [ …

激活函数Sigmoid、Tanh、ReLu、softplus、softmax

原文地址:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9276412.html 激活函数: 就是在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. 常见的激活函数包括Sigmoid.TanHyperbolic(tanh).ReLu. softplus以及softmax函数. 这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数.那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数呢? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下…

激活函数--（Sigmoid，tanh，Relu，maxout）

Question? 激活函数是什么? 激活函数有什么用? 激活函数怎么用? 激活函数有哪几种?各自特点及其使用场景? 1.激活函数 1.1激活函数是什么? 激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力.如果没有激活函数,那么该网络仅能够表达线性映射,此时即便有再多的隐藏层,其整个网络跟单层神经网络也是等价的.因此也可以认为,只有加入了激活函数之后,深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力. 那么激活函数应该具有什么样的性质呢? 可微性: 当优化方法是基于梯度的时候,这个性质是必须的. 单调性…

激活函数的比较，sigmoid，tanh，relu

1. 什么是激活函数如下图,在神经元中,输入inputs通过加权.求和后,还被作用了一个函数.这个函数就是激活函数Activation Function 2. 为什么要用激活函数如果不用激活函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网路有多少层,输出都是输入的线性组合.与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机了. 使用的话,激活函数给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中. 3. 都有什么激活函数 (1)sig…

深度学习基础系列（三）| sigmoid、tanh和relu激活函数的直观解释

常见的激活函数有sigmoid.tanh和relu三种非线性函数,其数学表达式分别为: sigmoid: y = 1/(1 + e-x) tanh: y = (ex - e-x)/(ex + e-x) relu: y = max(0, x) 其代码实现如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def tanh(x): return (np.e…

3.键盘输入10个数，放到数组中，(1)去除该数组中大于10的数 (2)将该数组中的数字写入到本地文件number.txt中

package cn.it.text; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.Scanner; /* * 3.键盘输入10个数,放到数组中 (1)去除该数组中大于10的数 (2)将该数组中的数字写入到本地文件number.txt中 */ public class Test3 { public static int[] arr = new int[10]; public static void…

深度网络中的Tricks

数据增强(Data augmentation) 预处理(Pre-processing) 初始化(Initializations) 训练中的Tricks 激活函数(Activation functions) 正则化(Regularizations) 画图洞察数据集成学习(Ensemble) 数据增强深度学习需要大量的数据,当数据集不够大时,可以利用合理手段,基于已有数据,"创造"新的数据.本部分针对图像处理对于图像而言,可以随机选择以下手段: 翻转旋转拉伸裁剪颜色抖动光学…

『TensorFlow』生成式网络中的图片预处理

简介这里的生成式网络是广义的生成式,不仅仅指gan网络,还有风格迁移中的类自编码器网络,以及语义分割中的类自编码器网络,因为遇到次数比较多,所以简单的记录一下. 背景 1.像素和数字图像处理目标一般就是RGB三色通道,原始图像解码后是0~255,这个矩阵传给matplotlib就可以直接绘图了,与此同0~1的图像matplotlib也是可以接受的,关于这点,我们来看看文档是怎么说的, Elements of RGB and RGBA arrays represent pixels of an…

CVPR2020：点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习

CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Learning_Deformab…

SQL Server 2012将数据库备份到网络中的共享文件夹

把计算机computer1 中的数据库备份到计算机computer2(IP:192.168.0.130)中的一个共享文件夹下在computer2中的F盘下建一个共享文件夹叫DBBackupShare,注意在安全tab页内要把Everyone加进去. 在computer1和computer2计算机中各建立一个用户,都是管理员组的,用户名和密码必须一样, cmd命令行给计算机添加用户,用户名是sql Net user sql 123 /add 把用户sql添加到管理员组里 Net localgr…

EntityFramework_MVC4中EF5 新手入门教程之四 ---4.在EF中创建更复杂的数据模型

在以前的教程你曾与一个简单的数据模型,由三个实体组成.在本教程中,您将添加更多的实体和关系,并通过指定格式. 验证和数据库映射规则,您将自定义数据模型.你会看到自定义的数据模型的两种方式: 通过添加属性,实体类并通过将代码添加到数据库上下文类. 当您完成时,实体类将已完成的数据模型中,如下图所示: 通过使用属性进行自定义的数据模型在本节中,您会看到如何通过使用指定的格式,验证和数据库映射规则的属性来自定义数据模型.然后在以下各节,您将创建的几个完整的School数据模型,通过添加属性的类已创建…

详解JavaScript中的Url编码/解码，表单提交中网址编码

本文主要针对URI编解码的相关问题做了介绍,对Url编码中哪些字符需要编码.为什么需要编码做了详细的说明,并对比分析了Javascript 中和编解码相关的几对函数escape / unescape,encodeURI / decodeURI和 encodeURIComponent / decodeURIComponent. 预备知识 foo://example.com:8042/over/there?name=ferret#nose \_/ \______________/ \_______…

Path,Files巩固,题目:从键盘接收两个文件夹路径,把其中一个文件夹中(包含内容)拷贝到另一个文件夹中

这个题目用传统的File,InputStream可以做,但是如果用Files,Path类做,虽然思路上会困难一些,但是代码简洁了很多,以下是代码: import java.io.IOException; import java.nio.file.FileVisitResult; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Path; import java.nio.file.Paths; import java.nio.file.Simple…

Sun开发的JINI技术在网络中的应用

一.概述 Sun公司开发的Jini系统是一种创新技术,听说它的人很多但较少被人理解.Jini系统可利用Java扩展网络计算的范围,并有可能成为最佳解决方案. Jini是Sun公司的研究与开发项目,它能极大扩展Java技术的能力.Jini技术可使范围广泛的多种硬件和软件即可与网络相连的任何实体--能够自主联网. Jini可以使人们极其简单地使用网络设备和网络服务,就象今天我们使用电话一样--通过网络拨号即插即用.Jini的目标是最大限度地简化与网络的交互性. Jini利用了Java技术的优势.Ji…

Windows Azure 虚拟网络中虚拟机的网络隔离选项

最近我们发布了一份<Windows网络安全白皮书>(单击此处下载),文中深入说明了客户可以如何利用该平台的本地功能,为他们的信息资产提供最好的保护. 由首席顾问Walter Myers撰写的这篇文章从这份白皮书展开,说明了如何在网络级别隔离虚拟网络中的虚拟机. 简介应用程序隔离是企业环境中的一个重要问题,因为企业客户需要保护多种环境,防止这些环境被未授权或无关人员访问.这包括经典的前端和后端场景:特定后端网络或子网络中的虚拟机可能只允许根据 IP 地址白名单,让特定客户端或其他计算机连…

ubuntu如何实现访问实际网络中windows共享文件夹

方法一: 首先在建立一个挂载目录. sudo mkdir /mnt/share 然后就把共享目录持载进去. 服务器:192.168.6.84 共享名:gg 用户名:administrator 密码:123 命令如下: sudo mount //192.168.6.84/gg /mnt/share/ -o iocharset=utf8,username=administrator,password=123,dmask=777,fmask=777,codepage=cp936,uid=0 加上io…

Akamai在内容分发网络中的算法研究（翻译总结）

作者 | 钱坤钱坤,腾讯后台开发工程师,从事领域为流媒体CDN相关,参与腾讯TVideo平台开发维护. 原文是<Algorithmic Nuggets in Content Delivery>.这篇文章是akamai15年的文章,里面介绍了一些akamai在内容分发网络中的算法研究,下面对论文中的这些算法进行简单的总结.水平有限有限,有理解错误的还望指正. ps:并不是所有的算法都已经投入到了实用阶段. BLOOM FILTERS Bloom filters的研究主要用在akamai的CDN…

打印机驱动冲突和端口异常：win10更新部分补丁后，打印机本地连接（连接打印机的主机）可以打印，其他共享网络中的电脑可以连接到打印机，但不能打印——解决方案

一.问题描述: 1.A(WIN10系统)表示连接打印机的电脑,P表示打印机(型号:惠普127M),B(WIN7系统)表示局域网中的电脑 2.A升级后部分补丁后,A可以使用打印机P打印文件,B显示可以连接到打印机,也可以推送文件到打印机,但是打印机并不工作二.处理过程中遇到的问题及解决方案: 1.B打印时显示"脱机",先通过指令访问A,WIN+R -> \\192.168.1.112(A的局域网IP,A设置为静态IP), 1.1 如果不能访问,ping 192.168.1.112…

Selenium中三种等待的使用方式---规避网络延迟、代码不稳定问题

在UI自动化测试中,必然会遇到环境不稳定,网络慢的情况,这时如果你不做任何处理的话,代码会由于没有找到元素,而报错.这时我们就要用到wait(等待),而在Selenium中,我们可以用到一共三种等待,每一种等待都有自己的优点或缺点,如何选择最优的等待方式呢.来看下这三种等待方式吧. time(固定等待) 在开发自动化框架过程中,最忌讳使用Python自带模块的time的sleep方法进行等待,虽然可以自定义等待时间,但当网络条件良好时,依旧按照预设定的时间继续等待,导致整个项目的自动化时间无限延…

SDN网络中hypervisor带来的控制器时延（Hypervisor位置的优化）

一,问题背景 1.介绍监督器大部分由软件实现,可灵活放置,高效的SDN网络虚拟化需要复杂的技术来放置hypervisor在合适的位置,才能提供租户最佳的性能.称为k-Network Hypervisor Placement Problem(k-HPP). k-HPP回答了,监督器实例应放置k个,放在那里的问题. 2.交换机特性不能,有的交换机只能连接单个控制器,有的交换机可连接多控制器.因为Hypervisor是在控制器和交换机之间,而无Hypervisor时控制器直接与交换机相连,因此Hype…

深度学习卷积网络中反卷积/转置卷积的理解 transposed conv/deconv

搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后,不写下来怕又忘记,根据参考资料,加上我自己的理解,记录在这篇博客里. 先来规范表达为了方便理解,本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积,卷积输入和核形状都为正方形,x和y轴方向的padding相同,stride也相同. 记号: i,o,k,p,s i,o,k,p,s 分别表示:卷积/反卷积的输入大小 input size input size,卷积/反卷积输出大小 output size output size,卷积/反卷积核大小 kerne…

oracle 两个网络不通的远程数据库如何将一个库中的表数据导入到另一个库中？

1.情景展示本地可以直接连接2个不同的远程数据库: 两个数据库由于网络不通,无法建立DBLINK完成数据传输: 将A库中C表的数据插入到B库中C表,如何快速实现? 2.解决方案通过kettle可以实现, 准备工作: kettle工具的下载及将对应的数据库所需的jar包拷贝至其lib目录下具体操作: 第一步:启动Spoon.bat文件: 第二步:建表输出: 选中“转换”-->右键-->新建-->输出-->表输出-->将其拖拽至右侧空白区域任意位置: 双击转换区域的“表…

卷积网络中的通道(Channel)和特征图

转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的. 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Pooling). 其中池化层并不会对通道之间的交互有影响,只是在各个通道中进行操作. 而卷积层则可以在通道与通道之间进行交互,之后在下一层生成新的通道,其中最显著的就是Incept-Net里大量用到的1x…