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激活函数有哪些在线播放_sigmoid函数公式(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

激活函数有哪些

LSTM：从零开始理解记忆网络的奥秘 𐟧 ### LSTM的核心组件 𐟏›️ 记忆单元（Memory Cell）：这是LSTM的大脑，负责存储从序列中学习到的信息。它可以在不同的时间步长中传递和更新这些信息，有点像神经网络的隐藏状态，但更复杂。输入门（Input Gate）：这个门控制新信息流入记忆单元的量。它有一个sigmoid激活函数，输入数据和前一个时间步的输出，然后输出一个0到1之间的值，决定信息的传递。遗忘门（Forget Gate）：这个门控制记忆单元中的信息删除或遗忘的量。同样，它也有一个sigmoid激活函数，决定哪些信息需要被遗忘。输出门（Output Gate）：这个门决定从记忆单元中提取多少信息以用于下一个时间步的预测。它包括一个sigmoid激活函数来控制哪些记忆单元内容将被输出，以及一个tanh激活函数来缩放输出。 LSTM的独特之处 𐟌Ÿ LSTM的关键特点是门控机制，这些门控制了信息的流动和存储。它们允许网络选择性地记忆和忘记信息，从而更好地处理长序列数据。这种设计使得LSTM在处理时间序列数据时能够保留长期依赖关系，而传统的RNN则难以做到这一点。 LSTM的应用场景 𐟌 呼吸机压力预测：一个具体的例子是使用LSTM来预测呼吸机对患者肺部施加的压力。项目的主要步骤包括数据准备、模型定义、训练、评估和预测。通过读取训练和测试数据集，预处理和封装训练数据，使其适用于模型训练。模型通过多层感知器和LSTM层来处理序列数据，预测每个时间步的压力值。然后定义损失函数，预热和调度器来优化学习率，以及一系列实用函数。在训练阶段使用了K折交叉验证方法来评估模型的泛化能力，并确保了模型对不同患者肺部特征的适应性。最后，项目不仅预测了测试集上的压力值，还提供了一种方法来可视化和评估模型预测的准确性。通过这些组件和特点，我们可以看到LSTM是如何在处理复杂序列数据时发挥巨大作用的。无论是在呼吸机压力预测还是其他领域，LSTM都展现出了其强大的能力和潜力。

𐟌쯸风控模型深度解析：乐信凉经面试了半小时，整理了以下内容：项目经历介绍 𐟓Š 详细介绍你的项目经历，包括你负责的工作内容和取得的成果。分箱方法探讨 𐟓Š 提到等频分箱，你还了解其他分箱方法吗？比如最优分箱。模型差异对比 𐟓Š 逻辑回归和树模型在数据和特征上的差异是什么？它们的效果如何？模型效果对比 𐟓Š 你们对比过这些模型的效果吗？哪个效果最好？AUC提高了多少？它的排序性和KS值如何？与XGBoost、CatBoost的对比 𐟓Š XGBoost、CatBoost和逻辑回归相比，AUC提高了多少？评分卡模型与它们的差异有多大？ WOE计算方法 𐟓Š 你了解WOE的计算方法吗？能否详细解释一下？ XGBoost算法原理 𐟓Š 简单介绍一下XGBoost的算法原理和重要参数。过拟合优化 𐟓Š 如果树模型过拟合，如何优化调参？最重要的参数是哪个？ Boosting与Bagging的区别 𐟓Š 讲解一下Boosting和Bagging的区别。目标函数与优化函数 𐟓Š 介绍几种常用的目标函数和优化函数。 CNN项目介绍 𐟓Š 简单介绍一下你做的CNN项目。 CNN网络结构 𐟓Š CNN常见的网络结构是什么样的？能否详细描述一下？激活函数选择 𐟓Š 激活函数常见的选择有哪些？它们需要具备哪些性能？ RNN与LSTM差异 𐟓Š 你了解RNN吗？讲解一下RNN和LSTM的差异以及整个流程。文本处理经验 𐟓Š 你有做过一些文本类的处理吗？文本类的模型以前有做过吗？其他问题 𐟓Œ 你还有什么其他问题想问我吗？

22个神经网络绘图工具，轻松搞定！在深度学习领域，理解和展示神经网络结构至关重要。以下是22个精心挑选的网络结构设计和可视化工具，每个工具都提供了详细的地址和使用教程。 𐟓Œ 精选工具介绍： 𐟌Ÿ TensorBoard TensorFlow的可视化工具，可以展示网络结构、损失变化、准确率等指标。 𐟌Ÿ Conx Python的第三方库，通过net.picture()函数，可以可视化带有激活函数的网络结构，支持SVG、PNG和PI格式输出。 𐟌Ÿ GraphCore 专注于神经网络中操作的可视化，展示每层的网络参数等详细内容。 𐟌Ÿ Neataptic 提供非常灵活的神经网络可视化形式，允许通过一行代码删除神经元和突触，没有规定网络结构必须包含哪些内容。这种灵活性使得通过神经进化（neuro-evolution）调整网络结构成为可能，并通过多线程实现。 𐟔 探索更多绘图工具，助你轻松理解和展示神经网络结构！

深度学习调参指南：15条实用经验深度学习调参真的是一门艺术，也是一项充满挑战的任务。为了帮助你更好地进行调参，我总结了一些实用的经验，希望对你有所帮助。理解模型架构 𐟏—️ 在开始调参之前，首先要深入了解你使用的模型架构。每一层的功能和参数都很重要，这能帮助你更有针对性地进行调整。选择合适的学习率 𐟓‰ 学习率是深度学习中一个至关重要的超参数。你可以尝试使用学习率衰减策略，或者利用调整学习率的算法（如Adam）。优化器的选择 𐟛 ️ 不同的优化器适用于不同的问题。Adam、SGD、RMSprop等都有各自的优劣，根据问题的特点选择合适的优化器非常重要。数据预处理 𐟧•𐦍„质量直接影响模型的性能。确保数据预处理的步骤正确，包括标准化、归一化、去噪等。正则化方法 𐟛᯸ 正则化有助于防止过拟合。L1、L2正则化、Dropout等方法都可以尝试，但需要根据实际情况选择。激活函数的选择 𐟔劦🀦𔻥‡𝦕𐧚„选择也对模型性能有影响。ReLU、Leaky ReLU、ELU等激活函数可以根据实验结果进行选择。调整批次大小 𐟓 批次大小影响模型的收敛速度和泛化能力。尝试不同的批次大小，找到适合问题的值。网络深度和宽度 𐟌𓊧𝑧𛜧š„深度和宽度是关键因素。增加层数或节点数可能提高模型性能，但也容易导致过拟合。早停法 ⏰ 通过监控验证集性能，及时停止训练以避免过拟合。这可以通过设置一个容忍的训练周期数来实现。交叉验证 𐟔„ 使用交叉验证来评估模型性能，确保模型在不同子集上的表现稳定。调整特定任务的超参数 𐟎 𙦍𛥊᧚„特点，调整相关的超参数，例如图像分类和文本生成可能需要不同的参数设置。学习率衰减 𐟓‰ 在训练过程中逐渐减小学习率有助于更好地收敛，减少震荡。利用预训练模型 𐟓š 对于一些任务，使用预训练的模型可能有助于提高性能，注意选择适用的预训练模型。注意内存和计算资源 𐟒𞊥䧥ž‹模型可能需要更多的内存和计算资源，确保你的硬件能够支持。实验记录 𐟓 记录每次实验的配置和结果，有助于分析哪些调参策略更有效。调参是一个反复试验的过程，根据具体问题灵活调整这些经验，找到最适合你任务的参数组合。祝调参顺利！ ✔️

深度学习建模常见问题与解决方法总结大家好，我是你们的一诺学姐𐟙‹‍♀️。最近有不少同学在写深度学习方向的SCI论文，建模时总会遇到各种各样的问题。为了让大家少走弯路，我整理了一些常见的深度学习建模问题及其解决方法，希望能帮到你们✌️。过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。解决方法包括：增加训练数据量：让模型看到更多的数据。使用正则化技术：如L1/L2正则化、dropout，可以防止模型过拟合。提前停止训练：在验证集上的表现开始下降时停止训练。数据增强：通过一些方法生成新的训练数据。梯度消失/梯度爆炸（Vanishing/Exploding Gradient）在深层神经网络中，梯度可能会变得非常小或非常大，导致训练困难。解决方法包括：使用激活函数：如ReLU、Leaky ReLU，可以缓解梯度消失问题。梯度裁剪：避免梯度爆炸问题。学习率选择（Learning Rate Selection）学习率的选择对模型的训练效果至关重要。如果学习率过大，可能导致模型不收敛；如果学习率过小，可能导致模型收敛速度过慢。解决方法包括：使用学习率衰减策略：逐渐减小学习率。自适应学习率算法：如Adam、RMSprop，可以自动调整学习率。数据不平衡（Imbalanced Data）在某些分类问题中，不同类别的样本数量差异很大，可能导致模型对少数类别的预测效果较差。解决方法包括：欠采样：减少多数类别的样本数量。过采样：增加少数类别的样本数量。生成合成样本：通过一些方法生成新的少数类别样本。超参数调优（Hyperparameter Tuning）深度学习模型有许多超参数需要调优，如网络结构、激活函数、优化器、学习率等。解决方法包括：交叉验证：用一部分数据验证模型的表现。网格搜索：尝试不同的超参数组合。贝叶斯优化：通过一些方法自动寻找最佳的超参数组合。模型部署和推理效率（Model Deployment and Inference Efficiency）在实际应用中，模型的部署和推理效率也是一个重要问题。解决方法包括：模型压缩：减少模型的复杂度。量化：将模型的权重进行量化。剪枝：删除模型中的一些参数。硬件加速：使用GPU等硬件加速设备。总结这些只是一些常见的问题和解决方法𐟒갟𛯼Œ实际应用中还会遇到其他各种问题𐟘�‚针对具体问题，需要根据情况灵活选择和尝试不同的解决方法✔️。你们还遇到过哪些问题，一起讨论一下𐟑‡𐟏𛀀

华为面试全流程：从笔试到三面 𐟓… 笔试：9月27日在那天的心碎笔试中，我差点就崩溃了，不过最后时刻还是过了线，真是惊险！𐟘𑊊𐟓… 面试：10月24日一面：30分钟主要考察Python基础，问了解释器原理、装饰器、列表和元组、字典等基础知识。还问了CNN结构、卷积的理解和过程，以及与MLP和Transformer相比的优势。激活函数的对比、梯度消失与爆炸、Transformer结构与ViT等也都有涉及。复盘了一下笔试的第一道题，二分图，然后追问了一下有权值的二分图怎么做。手撕二叉树中和为目标值的路径。二面：60分钟主要问项目经验，面试官让我把项目的框图都写在纸上，然后开始各种展开，包括相近的任务。论文和项目问了个遍，我也基本画了一遍，中间还穿插各种八股，比如AE、VAE和VQVAE的区别。还问我了解哪些AIGC算法，我答了包括T2I、T2V、I2V、I2T、3D生成等，总共写了四页纸。手撕找出排序数组从左边开始的第k个没出现的数字。三面：25分钟主管面，让我给一个不懂扩散模型的人讲清楚扩散模型，然后就开始聊天。主管本硕专业跟我竟然一样，还谈起了他的往事，聊的还算可以。 𐟏蠤𘇨𑪩…’店好奢华，我这属于是刘姥姥进大观园了，最后分享一下茶歇。

深度学习小白也能改代码？没问题！想要修改深度学习代码？其实没那么难！只要你对整个程序结构有个基本的理解，特别是以Pytorch为例。整个程序大概分为两个部分：Dataloader负责把数据读出来变成tensor，而网络部分则负责把这些tensor算成最后的输出。这两部分是解耦的，所以你可以分开调试。 Dataloader的修改 𐟓 首先，如果你需要修改数据，那就得改Dataloader。按照Pytorch的默认写法，你需要重写Dataset类。这个类里的getitem函数负责从硬盘读数据，只要把这个函数写好就行了。预处理和数据增强通常也是在这里进行的。如果你有更复杂的需求，比如实现正负样本均衡，可能需要修改batch_sampler；或者如果想自定义一些函数，比如Dataset是开源库里写好的，没法改，那就需要理解一下整个Pytorch Dataloader的流程。其实，搞清楚了也不复杂。改完Dataloader后，你可以单独试试遍历一下，看看生成的tensor是否符合预期，维度和dtype是否正确。如果是图像数据，还可以可视化一下，看看预处理和数据增强是否正确。网络部分的修改 𐟌 网络部分和网络Dataloader是完全解耦的，所以调试网络有个小技巧：用tensor.rand([B,C,H,W])丢进去debug，不需要管原本训练用的主函数。网络的代码其实很简单，一般就是卷积层、线性层、某个激活函数、某种归一化层，还有一些矩阵计算比如torch.matmul和torch.reshape。不过，为了调参方便，开源代码不会直接复制粘贴一堆nn.Conv，而是写个make_layer之类的函数，这样网络的规模就可以通过参数设置。但是，这样网络结构从代码上看就不那么直观。想要直观地看到网络结构，你可以直接打印网络，再遍历网络的named_parameters()，看看网络都有哪些参数，参数的大小是多少。然后再单步调试代码，查看网络类的构造函数，找一找每个层是由哪个类管的，或者是由哪个函数生成的。这些一般也会在论文里有详细说明。知道这些之后，你应该就清楚怎么修改网络了。大胆尝试，不怕报错 𐟒ꊊ最后，记住一点：大胆上手尝试，不要怕报错。遇到问题就解决问题，多试几次，你就能找到解决办法了。加油！

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