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  【深度學(xué)習(xí)】從現(xiàn)代C++中的開始：卷積

  ????????在上一個故事中，我們介紹了機器學(xué)習(xí)的一些最相關(guān)的 編碼 方面，例如 f unctional ?規(guī)劃、 矢量化 和 線性代數(shù)規(guī)劃 。 ????????本文，讓我們通過使用 2D 卷積實現(xiàn)實際編碼深度學(xué)習(xí)模型來開始我們的道路。讓我們開始吧。 ????????我們將學(xué)習(xí)如何僅使用普

  2024年02月15日

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• [log_softmax]——深度學(xué)習(xí)中的一種激活函數(shù)

  [log_softmax]——深度學(xué)習(xí)中的一種激活函數(shù) 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了眾多領(lǐng)域的熱點研究方向。在深度學(xué)習(xí)中，激活函數(shù)是非常重要的組成部分之一，而[log_softmax]就是其中的一種。本文將介紹什么是[log_softmax]，以及它在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。 首先，我們

  2024年02月13日

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  深度學(xué)習(xí)常用的激活函數(shù)

  深度學(xué)習(xí)的核心思想是通過多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，逐步抽取和表示數(shù)據(jù)中的高級特征，從而實現(xiàn)對復(fù)雜數(shù)據(jù)模式的學(xué)習(xí)和識別。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)： 深度學(xué)習(xí)使用多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、隱藏層和輸出層。這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)允許模型自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征層次。 反向傳播

  2024年02月14日

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  深度學(xué)習(xí)3：激活函數(shù)

  激活函數(shù)：是用來加入非線性因素的，解決線性模型所不能解決的問題。 線性函數(shù)的組合解決的問題太有限了，碰到非線性問題就束手無策了。如下圖。 通過激活函數(shù)映射之后，可以輸出非線性函數(shù)。 最后再通過最優(yōu)化 損失函數(shù)的做法，我們能夠?qū)W習(xí)到不斷學(xué)習(xí)靠近能夠正

  2024年02月11日

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  【深度學(xué)習(xí)_TensorFlow】激活函數(shù)

  上篇文章我們了解到感知機使用的階躍函數(shù)和符號函數(shù)，它們都是非連續(xù)，導(dǎo)數(shù)為0的函數(shù)： 建議回顧上篇文章，本篇文章將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的常見激活函數(shù)，這些函數(shù)都是平滑可導(dǎo)的，適合于梯度下降算法。 激活函數(shù)是做什么的？ 激活函數(shù)（Activation Function）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中

  2024年02月13日

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  深度學(xué)習(xí) 常見激活函數(shù)MATLAB 實現(xiàn)

  本文實現(xiàn)ReLU, Leaky ReLU， Expotential Linear unit， Sigmoid， tanh 激活函數(shù)的實現(xiàn)和可視化。 ? ? ? ? ? ? ? ? ?

  2024年02月13日

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  深度學(xué)習(xí)——常用激活函數(shù)解析與對比

  在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)扮演著至關(guān)重要的角色。它們的主要目的是引入非線性因素，使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和表示更加復(fù)雜的函數(shù)映射。以下是激活函數(shù)應(yīng)具備的特點，以及這些特點為何重要的詳細解釋： 引入非線性有助于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò) ： 非線性激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠解決非線

  2024年04月25日

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  【深度學(xué)習(xí)】2-1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) - 激活函數(shù)

  將輸入信號的總和轉(zhuǎn)換為輸出信號，一般稱為激活函數(shù)（activation function）。激活函數(shù)作用在于決定如何來激活輸入信號的總和。 對激活函數(shù)，一般要求： 非線性 ：為提高模型的學(xué)習(xí)能力，如果是線性，那么再多層都相當(dāng)于只有兩層效果。 可微性 ：有時可以弱化，在一些點

  2024年02月09日

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• 李沐深度學(xué)習(xí)-激活函數(shù)/多層感知機文檔

  multilayer perceptron (MLP)：多層感知機(多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)) (hidden layer)隱藏層： 介于輸入層和輸出層之間的網(wǎng)絡(luò)層 輸入層不涉及計算，如果一個神將網(wǎng)絡(luò)由三層組成，則多層感知機層數(shù)為2 多層感知機中隱藏層和輸出層都是全連接 隱藏層的輸出(也叫隱藏層變量或隱藏變量) 隱藏層單元

  2024年01月24日

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  【一起擼個深度學(xué)習(xí)框架】6 折與曲的相會——激活函數(shù)

  CSDN個人主頁：清風(fēng)莫追 歡迎關(guān)注本專欄：《一起擼個DL框架》 GitHub獲取源碼：https://github.com/flying-forever/OurDL blibli視頻合集：https://space.bilibili.com/3493285974772098/channel/series 在上一節(jié)，我們實現(xiàn)了一個“自適應(yīng)線性單元”，不斷地將一個一次函數(shù)的輸入和輸出“喂”給它，它就

  2024年02月05日

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