tanh 神经网络

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tanh 神经网络 相关的博客

Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

目录： ● 神经网络前言 ● 神经网络 ● 感知机模型 ● 多层神经网络 ● 激活函数 ● Logistic函数 ● Tanh函数 ● ReLu函数 ● 损失函数和输出单元 ● 损失函数的选择 ● 均方误差损失函数 ● 交叉熵损失函数 ● 输出单元的选择 ●
技术小能手 5年前 2075

神经网络中的激活函数——加入一些非线性的激活函数，整个网络中就引入了非线性部分，sigmoid 和 tanh作为激活函数的话，一定要注意一定要对 input 进行归一话，但是 ReLU 并不需要输入归一化

1 什么是激活函数？ 激活函数，并不是去激活什么，而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射出来（保留特征，去除一些数据中是的冗余），这是神经网络能解决非线性问题关键。 目前知道的激活函数有如下几个：sigmoid,tanh，ReLu,soft
桃子红了呐 6年前 3098

DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络

介绍 DeepLearning课程总共五大章节，该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到，所以这里不再赘述。 另外本系列
marsggbo 6年前 737

循环神经网络

RNN是什么 循环神经网络即recurrent neural network，它的提出主要是为了处理序列数据，序列数据是什么？就是前面的输入和后面的输入是有关联的，比如一句话，前后的词都是有关系的，“我肚子饿了，准备去xx”，根据前面的输入判断“xx”很大可
sea-boat 6年前 1386

基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)

***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning，总觉得光是看视频和做作业还不够，还是得自己动手写写代码，亲自实现课程里提到的算法内容，于是便有了这篇博客
廖致君 5年前 3279

TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络

目录： ● 前言 ● RNN知识结构 ● 简单循环神经网络 ● RNN的基本结构 ● RNN的运算过程和参数更新 ● RNN的前向运算 ● RNN的参数更新 一．前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性，网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际
技术小能手 5年前 2111

理解递归神经网络-part1

在本文的第一部分中，我们将介绍递归神经网络的来源，说明传统神经网络的局限性。然后，我们将深入探讨其技术架构的细节，这对于我们在下一部分用numpy从头进行编码很有用。 人类学习 B.J. Neblett曾经说过：我们是经验的总和，我们不会和昨天一样，也不会和
【方向】 6年前 1380

神经网络入门指南

人工神经网络（ANN）是一种从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象从而建立的某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。其在语音识别、计算机视觉和文本处理等方面取得的突破性成果。在下文，我们将深入了解一种名为多层感知器的人工神经网络。 神经元 在神经网络中，
【方向】 6年前 3077

tanh 神经网络 相关的问答

深度学习做回归问题，需要对数据做标准化吗？输出层是否需要激活函数？

1、一些 Paper 会将数据做 min-max normalization 或者 z-score normalization，然后在输出层可能会用 tanh（对应缩放到 [-1, 1]）或者 sigmoid（缩放到 [0, 1]）。然而有人认为做 Regre
游客lap4oyjrfbxm4 4年前 59

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