1. 定义

激励函数通常用于隐藏层,是将特征值进行过滤或者激活的算法

2.常见的激励函数

1. sigmoid

(1)sigmoid()

(2)ultra_fast_sigmoid()

(3)hard_sigmoid()

2. others

(1) softplus()

(2)softmax()

(3)relu()

(4)binary_crossentropy()

(5)categorical_crossentropy()

(6)h_softmax()

3. 应用场景

(1)隐藏层:relu, tanh, softplus

(2)分类问题(使用概率激励函数)sigmoid,softmax

(3)回归问题(使用线性)linear

莫烦theano学习自修第四天【激励函数】的更多相关文章

  1. 莫烦theano学习自修第二天【激励函数】

    1. 代码如下: #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np import theano.tensor as T ...

  2. 莫烦theano学习自修第九天【过拟合问题与正规化】

    如下图所示(回归的过拟合问题):如果机器学习得到的回归为下图中的直线则是比较好的结果,但是如果进一步控制减少误差,导致机器学习到了下图中的曲线,则100%正确的学习了训练数据,看似较好,但是如果换成另 ...

  3. 莫烦scikit-learn学习自修第四天【内置训练数据集】

    1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ from sklearn import datasets from sklearn.linea ...

  4. 莫烦keras学习自修第四天【分类问题】

    1.代码实战 #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ # 导入numpy import numpy as np np.random.seed(133 ...

  5. 莫烦theano学习自修第十天【保存神经网络及加载神经网络】

    1. 为何保存神经网络 保存神经网络指的是保存神经网络的权重W及偏置b,权重W,和偏置b本身是一个列表,将这两个列表的值写到列表或者字典的数据结构中,使用pickle的数据结构将列表或者字典写入到文件 ...

  6. 莫烦theano学习自修第八天【分类问题】

    1. 代码实现 from __future__ import print_function import numpy as np import theano import theano.tensor ...

  7. 莫烦theano学习自修第七天【回归结果可视化】

    1.代码实现 from __future__ import print_function import theano import theano.tensor as T import numpy as ...

  8. 莫烦theano学习自修第六天【回归】

    1. 代码实现 from __future__ import print_function import theano import theano.tensor as T import numpy a ...

  9. 莫烦theano学习自修第五天【定义神经层】

    1. 代码如下: #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np import theano.tensor as T ...

随机推荐

  1. 转://Oracle not in查不到应有的结果(NULL、IN、EXISTS详解)

    问题: 语句1 : Select   *   from   table1 A  where  A.col1  not   in  (  select  col1  from  table2 B )  ...

  2. 14.swing

    一.开发架构1.最外层是一个jframe的框架2.可以在框架中添加任意组件3.组件分为两大类: a.容器类型:可以继续在该容器中添加其他组件.例如:jpanel 面板,可以多个面板添加到同一个框架中 ...

  3. odoo11 安装python ldap

    最近在研究odoo11使用ldap登录的问题,本来自己想着怎么开发,无意间在odoo11代码中看到auth_ldap的模块,原来框架已经考虑到了这个,简单研究了代码之后,理解了其大概的登录处理过程,此 ...

  4. 基于Metronic的Bootstrap开发框架经验总结(16)-- 使用插件bootstrap-table实现表格记录的查询、分页、排序等处理

    在业务系统开发中,对表格记录的查询.分页.排序等处理是非常常见的,在Web开发中,可以采用很多功能强大的插件来满足要求,且能极大的提高开发效率,本随笔介绍这个bootstrap-table是一款非常有 ...

  5. java 日志框架总结

    在项目开发过程中,我们可以通过 debug 查找问题.而在线上环境我们查找问题只能通过打印日志的方式查找问题.因此对于一个项目而言,日志记录是一个非常重要的问题.因此,如何选择一个合适的日志记录框架也 ...

  6. MySQL 8 新特性之自增主键的持久化

    自增主键没有持久化是个比较早的bug,这点从其在官方bug网站的id号也可看出(https://bugs.mysql.com/bug.php?id=199).由Peter Zaitsev(现Perco ...

  7. WPF仿网易云音乐系列(一、左侧菜单栏:Expander+RadioButton)

    1.简介 上一篇咱们说到,网易云音乐的左侧菜单栏可以通过Expander+RadioButton来实现,具体如何实现,咱们下面开始干: 首先来一张网易云音乐PC版原图(个人觉得PC版比UWP版左侧菜单 ...

  8. SVM(支持向量机)之Hinge Loss解释

    Hinge Loss 解释 SVM 求解使通过建立二次规划原始问题,引入拉格朗日乘子法,然后转换成对偶的形式去求解,这是一种理论非常充实的解法.这里换一种角度来思考,在机器学习领域,一般的做法是经验风 ...

  9. Random()种子数

    Random rand =new Random(25); int i; i=rand.nextInt(100); 初始化时25并没有起直接作用,rand.nextInt(100);中的100是随机数的 ...

  10. 二次剩余 Cipolla算法

    欧拉准则 \(a\)是\(p\)的二次剩余等价于\(a^{\frac{p-1}{2}}\equiv 1\pmod p\),\(a\)不是\(p\)的二次剩余等价于\(a^{\frac{p-1}{2}} ...