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深度学习：激活函数的比较和优缺点，sigmoid，tanh，relu的更多相关文章

  1. 《神经网络和深度学习》系列文章三：sigmoid神经元

    出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Leraning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR硕士生 徐伟 ...

  2. 深度学习之逻辑回归的实现 -- sigmoid

    1 什么是逻辑回归 1.1逻辑回归与线性回归的区别: 线性回归预测的是一个连续的值,不论是单变量还是多变量(比如多层感知器),他都返回的是一个连续的值,放在图中就是条连续的曲线,他常用来表示的数学方法 ...

  3. 7大python 深度学习框架的描述及优缺点绍

    Theano https://github.com/Theano/Theano 描述: Theano 是一个python库, 允许你定义, 优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式. 它与GPUs ...

  4. 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) ...

  5. Pytorch1.0深度学习：损失函数、优化器、常见激活函数、批归一化详解

    不用相当的独立功夫,不论在哪个严重的问题上都不能找出真理:谁怕用功夫,谁就无法找到真理. —— 列宁 本文主要介绍损失函数.优化器.反向传播.链式求导法则.激活函数.批归一化. 1 经典损失函数 1. ...

  6. 【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验【中英】

    [中英][吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验 第2周测验 - 神经网络基础 神经元节点计算什么? [ ]神经元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + ...

  7. 深度学习基础系列（五）| 深入理解交叉熵函数及其在tensorflow和keras中的实现

    在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数.假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地 ...

  8. 从TensorFlow到PyTorch：九大深度学习框架哪款最适合你？

    开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力.那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者提供一 ...

  9. 人工智能-深度学习（3）TensorFlow 实战一：手写图片识别

    http://gitbook.cn/gitchat/column/59f7e38160c9361563ebea95/topic/59f7e86d60c9361563ebeee5 wiki.jikexu ...

  10. Andrew Ng - 深度学习工程师 - Part 1. 神经网络和深度学习（Week 3. 浅层神经网络）

     =================第3周 浅层神经网络=============== ===3..1  神经网络概览=== ===3.2  神经网络表示=== ===3.3  计算神经网络的输出== ...

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