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 [ 

往期回顾 在上一篇文章中,我们已经学会了编写一个简单的感知器,并用它来实现一个线性分类器.你应该还记得用来训练感知器的『感知器规则』.然而,我们并没有关心这个规则是怎么得到的.本文通过介绍另外一种『感知器』,也就是『线性单元』,来说明关于机器学习一些基本的概念,比如模型.目标函数.优化算法等等.这些概念对于所有的机器学习算法来说都是通用的,掌握了这些概念,就掌握了机器学习的基本套路. 线性单元是什么? 感知器有一个问题,当面对的数据集不是线性可分的时候,『感知器规则』可能无法收敛,这意味着我们永

功能:通过样本进行训练,让线性单元自己找到(这就是所谓机器学习)工资计算的规律,然后用两组数据进行测试机器是否真的get到了其中的规律. 原文链接在文尾,文章中的代码为了演示起见,仅根据工作年限来预测工资,参数是一维的,最后绘制的图也是平面图.本着学习的态度,我将代码改为能根据两个参数来预测工资,两个参数分别是工作年限和级别,并且用3D图绘制出拟合的效果.原作者的代码是适用于Python2.7的,我的代码适用于Python3,谨供参考. 注意:绘图代码需要安装matplotlib. 代码: #!

不多说,直接上干货! 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,ReLU) 激活函数实现–4 Rectified linear函数实现Rectified Linear Units ReLU 和sigmoid 函数对比 ReLU为什么比Sigmoid效果好

修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU) Rectified linear unit 在神经网络中,常用到的激活函数有sigmoid函数f(x)=11+exp(−x).双曲正切函数f(x)=tanh(x),今天要说的是另外一种activation function,rectified linear function,f(x)=max(0,x), The rectifier is, as of 2015, the most popular activation func

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数005·graphics-obj,基本绘图单元,包括线段.矩形.椭圆.圆形 graphics-obj,基本绘图单元,包括线段.矩形.椭圆.圆形 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure

本文的原版Python代码参考了以下文章: 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 在机器学习如火如荼的时代,Python大行其道,几乎所有的机器学习的程序都是Python写的. .Net的机器学习库有,但是非常少,Tensorflow也暂时并不支持.Net. 写这篇文章的目的,也只是想尝试一下,通过将Python的源代码改写成Net来更加深入的理解感知机的原理. 毕竟在改写的时候,每一行代码都必须研究一下,很多知识是无法混过去的. 感知机的模型其

1 工程所需jar包如下:commons-codec-1.5.jarcommons-logging-1.1.jarlog4j-1.2.13.jarjunit-3.8.1.jarpoi-3.9-20121203.jar 2 Code: /** * 导出设备信息Excel * @param form 和 HTTP 请求相关的表格对象 * @param resources 信息资源对象 * @param locale 本地化对象 * @param session HTTP 会话对象 * @param

CS231n课程笔记翻译:神经网络笔记1(上) 一.常用激活函数 每个激活函数(或非线性函数)的输入都是一个数字,然后对其进行某种固定的数学操作.下面是在实践中可能遇到的几种激活函数: ———————————————————————————————————————— 左边是Sigmoid非线性函数,将实数压缩到[0,1]之间.右边是tanh函数,将实数压缩到[-1,1]. ———————————————————————————————————————— 1.Sigmoid sigmoid非线性函

论文笔记1:Deep Learning         2015年,深度学习三位大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),合作在Nature上发表深度学习的综述性论文,介绍了什么是监督学习.反向传播来训练多层神经网络.卷积神经网络.使用深度卷积网络进行图像理解.分布式特征表示与语言处理.递归神经网络,并对深度学习技术的未来发展进行展望. 原文摘要: 1,深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.        

A Deep Learning Model to Predict a Diagnosis of Alzheimer Disease by Using 18F-FDG PET of the Brain 原文链接 提要 目的 开发并验证一种深度学习算法,该算法可以基于脑部18F FDG PET来预测AD.轻度认知障碍或者二者均不是的诊断结果,并将其性能与放射学阅读器的性能进行比较 材料和方法 来自ADNI的18F-FDG PET脑图(含2109张图片,包括1002个病人)用于训练.验证,40张来自4

原文摘要:深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.这些方法在很多方面都带来了显著的改善,包含最先进的语音识别.视觉对象识别.对象检測和很多其他领域,比如药物发现和基因组学等.深度学习可以发现大数据中的复杂结构.它是利用BP算法来完毕这个发现过程的.BP算法可以指导机器怎样从前一层获取误差而改变本层的内部參数,这些内部參数可以用于计算表示.深度卷积网络在处理图像.视频.语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据.比方文本和语音方面表现出了闪亮的一面. 机

论文地址:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3330393.3330399 基于深度神经网络的回声消除回归方法 摘要 声学回声消除器(AEC)的目的是消除近端传声器接收到的混合信号中的声学回声.传统的方法是使用自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器来识别房间脉冲响应(RIR),因为房间脉冲响应对各种野外场景都不具有鲁棒性.在本文中,我们提出了一种基于深度神经网络的回归方法,从近端和远端混合信号中提取的特征直接估计近端目标信号的幅值谱.利用深度学习强大的建模和泛化能

Junyuan Xie, Ross B. Girshick, Ali Farhadi2015, ICML1243 Citations, 45 ReferencesCode:DownloadPaper:Download Abstract 在本文中,我们提出了 Deep Embedded Clustering(DEC),一种使用深度神经网络同时学习 feature representations 和 cluster assignments 的方法.DEC学习从数据空间到低维特征空间的映射,并在其中迭

http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations).这些方法显著推动了语音识别.视觉识别.目标检测以及许多其他领域(比如,药物发现以及基因组学)的技术发展.利用反向传播算法(backpropagation algorithm)来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数,深度学习发现了大数据集的复杂结构.深层卷积网络(deep convolutional

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 1,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 不用大脑做类比的快速简介 单个神经元建模 生物动机和连接 作为线性分类器的单个神经元 常用的激活函数 译者注:上篇翻译截止处 神经网络结构 层组织 前向传播计算例子 表达能力 设置层的数量和尺寸 小节 参考文献 快速简介 在不诉诸大脑的类比的情况下

人工智能正在经历一场变革,这要得益于机器学习的快速进步.在机器学习领域,人们正对一类名为“深度学习”算法产生浓厚的兴趣,因为这类算法具有出色的大数据集性能.在深度学习中,机器可以在监督或不受监督的方式下从大量数据中学习一项任务.大规模监督式学习已经在图像识别和语音识别等任务中取得巨大成功.深度学习技术使用大量已知数据找到一组权重和偏差值,以匹配预期结果.这个过程被称为训练,并会产生大型模式.这激励工程师倾向于利用专用硬件(例如 GPU)进行训练和分类.随着数据量的进一步增加,机器学习将转移到云.

深度学习 严恩·乐库  约书亚•本吉奥  杰弗里·希尔顿 摘要深度学习是计算模型,是由多个处理层学习多层次抽象表示的数据.这些方法极大地提高了语音识别.视觉识别.物体识别.目标检测和许多其他领域如药物发现和基因组学的最高水平.深学习发现复杂的结构,在大数据集,通过使用反向传播算法来说明如何一台机器应改变其内部参数,用于计算每个层中表示从前一层的表示.深度卷积网络在处理图像.视频.语音等方面都带来了新的突破,而递归网络在连续的数据,如文本和语音有更出彩的表现.引言机器学习技术增强了现代社会的许多方

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1.Abstract: 本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作,主要可以分为两类:深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具.对于深度编码方案,像素概率建模和自动编码器是两种方法,分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案.对于深度工具,有几种使用深度学习来执行帧内预测.帧间预测.跨通道预测.概率分布预测.变换.后处理.环内滤波器.上/下采样以及编码优化的建议技术.为了倡导基于深度学习的视频编码研究,本文对我们

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/introduction-to-neural-networks/ 神经网络是更复杂版本的特征组合.实质上,神经网络会学习适合相应特征组合. 1- 剖析 “非线性问题”意味着无法使用形式为“$b + w_1x_1 + w_2x_2$”的线性模型准确预测标签.对非线性问题可以用特征组合的方法进行建模. 隐藏层 “隐藏层”表示中间值.如果构建一个多层模型,“隐藏层”每个节点

论文题目<Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks> 论文作者:Y ushi Chen, Member , IEEE, Hanlu Jiang, Chunyang Li, Xiuping Jia, Senior Member , IEEE, and Pedram Ghamisi, Member , IEEE 论文发表年份:20