代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数并没有多少要说的，根据公式定义好就行了，需要注意的是梯度公式的计算。import numpy as np# Collection of activation functions # Reference: https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_functionclass Sigmoid():def__call__(self, x):r...
https://blog.csdn.net/danyhgc/article/details/73850546什么是激活函数为什么要用都有什么sigmoid ，ReLU， softmax 的比较如何选择1. 什么是激活函数如下图，在神经元中，输入的 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. 为什么要用如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入...
一篇博客带你掌握pytorch基础，学以致用 1.将numpy的 ndarray对象转换为pytorch的张量 在 Pytroch 中，Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，译作张量。熟悉 numpy 的同学对这个定义应该感到很熟悉，就像ndarray一样，一维Tensor叫Vector，二维Tensor叫Matrix，三维及以上称为Tensor。而 numpy 和 Tensor 确实有很多的相似之处，两者也可以互转。 实例如下： import torch import numpy as npdef a2t():np_data = np.arra...
这是我的代码(用于MLP网络中的神经元)：double summation = 0; for (int i = 0; i < weights.length; i++) {summation += inputs[i] * weights[i]; }double normalized = Math.tanh(summation); if (normalized > 0.9 || normalized < -0.9) {activated = 1; } else {activated = 0; }我认为这是不正确的.是将输出视为归一化值,还是始终将其限制为0或1？解决方法:您可以简单地使用输出的符号,但是通常,神经元的输出必须是连续且可微...
到现在为止了解-在神经元上应用了激活函数.函数内部是每个函数的总和(连接的神经元值*链接的权重).单个值进入该函数,从中返回单个值.上面的理解适用于tanh和sigmoid.现在我知道softmax的工作原理,它将值以及与之相关的所有其他东西相加.令我困惑的是softmax需要一个数字数组,我开始质疑构成数组的这些数字的来源是什么？ 下图提供了对该问题的更多见解 解决方法:Softmax在整个神经元层上工作,并且必须具有其所有值才能计算其每个输...