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激活函数的作用在线播放_激活函数的作用是将来自其他神经元的信号进行整合(2024年11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：2024-11-29

激活函数的作用

神经网络的秘密武器：激活函数详解嘿，小小科学家们！今天我们来聊聊人工神经网络中的一个超级重要的角色——激活函数。你可能好奇，什么是激活函数呢？别急，我们慢慢揭开它的面纱。𐟌ˆ 𐟤” 什么是激活函数？想象一下，如果我们的大脑只是简单地把信息从一个地方传递到另一个地方，那我们能做的事情就很有限了。激活函数在人工神经网络中就像是一个“大脑的开关”，它决定信息是被传递还是被忽略，而且还能增加网络的非线性能力，让网络能够学习和处理更复杂的任务。 𐟓š 激活函数的作用激活函数的主要作用有两个：引入非线性：让神经网络能够学习和模拟复杂的输入输出关系。决定信息流：控制信息在神经网络中的流动。 𐟔 常见的激活函数 Sigmoid函数：它的形状像一个“S”，可以把输入值压缩到0和1之间。它在二分类问题中特别有用。 Tanh函数：这是Sigmoid函数的变种，输出值在-1和1之间，常用于输出值需要中心化的情况。 ReLU函数：全名是“Rectified Linear Unit”，它在正数部分的斜率是0，在负数部分的斜率是1。它计算简单，训练速度快，是目前最流行的激活函数之一。 Leaky ReLU：这是ReLU的改进版，它允许负数有一个小的非零斜率，可以解决ReLU的死亡ReLU问题。 Softmax函数：通常用于神经网络的最后一层，特别是多分类问题中，它可以输出一个概率分布。 𐟓ˆ 激活函数的重要性激活函数是神经网络中不可或缺的一部分。没有它们，我们的神经网络就只是一堆线性方程，无法处理复杂的任务。 𐟚€ 结语激活函数就像是神经网络的调味品，给网络增添了“味道”，让它更加强大和灵活。下次你听到人工智能的时候，不妨想想这些默默工作的激活函数，它们可是背后的英雄哦！如果你对激活函数或者人工智能有更多的好奇，记得留言，我们一起探索更多的奥秘！

深度学习入门指南：从零开始到实战深度学习在各个领域的应用越来越广泛，如果你对这个强大的机器学习方法感兴趣，以下是一些入门建议，帮助你从零开始到实践。一、掌握基本概念 𐟓š 在开始学习深度学习之前，了解一些关键概念是非常重要的。以下是一些基础概念：神经元：神经元模型具备输入、输出和计算功能。神经网络：它从信息处理的视角对人脑神经元网络进行抽象，构建简单模型，并通过不同连接方式形成多样化网络。前向传播和反向传播：这是神经网络运行的基本方式。前向传播用于计算输出结果，反向传播则用于更新网络参数。激活函数：激活函数决定了神经元的输出，了解不同的激活函数及其作用十分必要。损失函数：损失函数用于评估模型预测结果与实际结果之间的差异。优化算法：优化算法用于更新神经网络参数，以达到最小化损失函数的目的。二、夯实编程和数学基础 𐟒𛰟“ 深度学习需要一定的编程和数学基础，具体如下：编程语言：Python 是深度学习的主流编程语言，需学习其基本语法和常用库。线性代数：深度学习中常使用矩阵和向量进行计算，因此了解线性代数的基本概念是必不可少的，但要求并不高。概率与统计：掌握基本的概率和统计概念有助于理解深度学习模型的运行原理。三、熟悉深度学习框架 𐟓抦𗱥𚦥�𙠦ᆦž𖨃𝥤Ÿ助力你更便捷地构建、训练和部署深度学习模型。以下是一些常见的深度学习框架： TensorFlow2：由 Google 开发的开源框架，具有简单、模块封装良好、容易上手的特点，对新手较为友好。 PyTorch：由 Facebook 开发的开源框架，许多前沿算法都采用 PyTorch 版本。四、钻研经典模型 𐟔 学习经典的深度学习模型和案例有助于深入理解深度学习。以下是一些值得学习的模型：卷积神经网络（CNN）：这是一种专门处理具有网格结构数据的神经网络，常用于图像识别和计算机视觉任务。循环神经网络（RNN）：这是用于序列数据建模和自然语言处理任务的常用模型，其结构通常为输入层 - 隐藏层 - 输出层。生成对抗网络（GAN）：该模型用于生成新的数据样本。通过以上步骤，你可以逐步掌握深度学习的核心概念和技能，并应用于实际问题中。祝你学习顺利！

如何绘制深度学习模型结构图？𐟎芧𛘥ˆ𖦷𑥺業椹模型结构图可以让我们更直观地理解模型的架构。以下是一些实用的建议：使用专业绘图工具：使用专门的绘图工具，如Visio或Lucidchart，可以更轻松地创建复杂的模型图。理解模型结构：深入理解你的模型结构，包括每一层的输入和输出，以及它们之间的连接方式。逐步绘制：不要一开始就试图画出整个模型，而是逐步绘制每一层，确保每一层的细节都准确无误。添加注释：在图中添加必要的注释，解释每一层的作用和输入输出的含义，这样读者可以更好地理解你的模型。检查和验证：完成绘制后，仔细检查每一层的连接和注释，确保没有遗漏或错误。例如，如果你正在使用BERT-TextCNN-BiLSTM模型，可以按照以下步骤绘制：首先，画出BERT层，展示其输入和输出。接着，添加TextCNN层，并标注其卷积核大小和步长。然后，画出BiLSTM层，并添加时间步长的信息。最后，添加输出层，并标注其激活函数和损失函数。通过这些步骤，你可以创建一个清晰、准确的深度学习模型结构图。

[LG]《Beyond position: how rotary embeddings shape representations and memory in autoregressive transfomers》V Ruscio, F Silvestri [Sapienza University of Rome] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

EPSA模型关键组件详解在EPSA模型中，初始化方法（__init__）是构建模型的第一步。它接受三个关键参数：通道数（channel）、SE模块中的通道缩减倍数（reduction）以及SPC模块中的分支数（S）。这些参数分别默认为512、4和4。 𐟌 构建SPC模块在初始化方法中，我们创建了一个包含S个卷积层的列表self.convs。每个卷积层都负责处理输入特征图的不同分支。这些卷积层的内核大小和填充分别是2 * (i + 1) + 1和i + 1，其中i是分支索引。这些卷积层将在SPC步骤中发挥作用。 𐟧 构建SE模块同样在初始化方法中，我们构建了一个包含S个SE（Squeeze-and-Excitation）模块的列表self.se_blocks。每个SE模块由自适应平均池化层、两个卷积层和Sigmoid激活函数组成。这些SE模块将用于计算每个SPC分支的权重。 ⚖️ 初始化权重 init_weights方法负责初始化模型的权重。我们根据模块类型（Conv2d、BatchNorm2d、Linear）使用了不同的初始化策略。 𐟚€ 前向传播方法前向传播方法（forward）是模型的核心部分。首先，输入张量x被分解成S个分支，并分别传递给SPC模块中的卷积层。接下来，每个分支的输出被传递给相应的SE模块，以计算分支的权重。这些权重经过Softmax归一化后，与SPC分支相乘，得到最终的PSA表示。最后，PSA表示被展平并返回。

pytorch 𐟌Ÿ 深度学习与神经网络 𐟌Ÿ 线性回归 𐟓ˆ 逻辑回归 𐟔 多层感知机 𐟧 卷积神经网络 𐟎芥𞪧Ž痢ž经网络 𐟔„ 反向传播算法 𐟔„ Dropout算法 𐟒€ 批量归一化 𐟓 梯度下降算法 ⬇️ 注意力机制 𐟑€ 𐟓– 详细解析 𐟓– 线性回归：从零开始实现线性回归模型，理解其背后的数学原理。逻辑回归：应用逻辑回归进行分类，掌握激活函数和损失函数的选择。多层感知机：构建多层感知机模型，探索深度学习的奥秘。卷积神经网络：理解卷积操作，应用CNN进行图像识别。循环神经网络：应用RNN处理序列数据，如文本和语音。反向传播算法：深入理解反向传播原理，掌握梯度计算。 Dropout算法：应用Dropout防止过拟合，提升模型泛化能力。批量归一化：理解批量归一化的作用，提升模型训练速度和稳定性。梯度下降算法：掌握梯度下降的各种变种，如SGD、Adam等。注意力机制：探索注意力机制在自然语言处理和图像处理中的应用。 𐟒ᠥ𘸨灥‡𝦕𐥒Œ工具 𐟒እ›𞥃处理：使用torchvision库进行图像预处理和加载。神经网络构建：创建全连接层、卷积层、激活函数等。训练和优化：使用常见的优化器如Adam和SGD，自动计算梯度。模型保存和加载：使用torch.save()和torch.load()保存和加载模型。函数式接口：使用torch.nn.functional进行函数式操作。数据处理和转换：创建张量、选择数据、计算统计量等。高级数据处理：按指定维度选择数据、根据掩码选择元素等。模型分析和调试：使用gradcheck()检查梯度，使用profiler进行性能分析。可视化工具：使用torchviz绘制模型计算图。高级网络构建：创建LSTM、GRU等循环神经网络层。优化和调参：使用学习率调度器和RMSprop优化器。特殊用途函数：支持分布式训练的模块，禁用梯度计算的no_grad()。高级数学和统计函数：计算张量的均值、标准差、方差等。三角函数：应用sin()和cos()进行三角计算。 𐟚€ 快速上手PyTorch，掌握这些算法和工具，让你的深度学习之旅更加顺畅！𐟚€

秋招机器学习必备：这些知识点你掌握了吗？ ReLU激活函数 𐟎eLU（Rectified Linear Unit）的公式是f(x)=max(0,x)f(x) = max(0, x)f(x)=max(0,x)。它在0的位置是不可导的，但这并不影响它的使用效果。神经网络的正则化操作 𐟛᯸ 神经网络中常见的正则化操作有L1正则化、L2正则化、dropout等。Dropout作为一种正则化方法，可以有效地防止过拟合。 1*1卷积核的作用 𐟔 1*1卷积核主要用于调整通道数，不改变空间尺寸。它在一些网络结构中起到关键作用，比如Inception系列。 LSTM的结构 𐟏‹️‍♂️ LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的RNN（循环神经网络），它通过门控机制来记忆长期依赖信息。LSTM在自然语言处理、时间序列预测等领域有广泛应用。随机森林与GBDT的区别 𐟌𓊩š机森林和GBDT（梯度提升决策树）都是集成学习的方法，但它们有不同的构建方式和目标。随机森林通过随机选择特征来构建多个决策树，而GBDT则是通过梯度下降优化目标函数来构建决策树。特征处理策略 𐟛 ️ 特征处理是机器学习中非常重要的一步。常见的特征处理策略包括缺失值处理、连续值处理和分类值处理。比如，对于缺失值，可以通过均值、中位数或众数进行填充；对于连续值，可以进行标准化或归一化处理；对于分类值，可以使用one-hot编码。 One-hot编码的作用 𐟔 One-hot编码是一种将分类变量转换为机器学习模型可以处理的格式的方法。它通过为每个类别创建一个二进制向量来表示分类值。特征归一化的意义 ⚖️ 特征归一化是将不同量纲的特征转换为同一量纲的过程，这样可以避免模型对某个特征过分关注，从而提高模型的泛化能力。交叉验证的重要性 𐟔„ 交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集分为训练集和测试集，然后重复多次训练和测试过程。通过交叉验证，可以更准确地评估模型的性能和泛化能力。梯度消失和梯度爆炸 𐟒劦⯥𚦦𖈥䱥’Œ梯度爆炸是深度学习中常见的两个问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度逐渐减小到接近零，导致模型无法更新；梯度爆炸则是指梯度过大，可能会破坏模型的稳定性。如何缓解梯度消失和梯度爆炸 𐟛᯸ 缓解梯度消失和梯度爆炸的方法有很多，比如使用合适的激活函数（如ReLU）、初始化权重、调整学习率等。此外，一些优化算法如Adam也可以有效缓解这些问题。生成模型与判别模型的区别 𐟎튧”Ÿ成模型和判别模型是两种不同的机器学习方法。生成模型学习数据的分布，生成新的数据样本；而判别模型则学习数据的分类边界，对数据进行分类或回归。决策树处理连续值的方法 𐟌𓊥†𓧭–树在处理连续值特征时，通常会将连续值离散化或进行分段处理，然后为每个分段创建一个新的特征。这样可以避免连续值对模型的影响过大。希望这些知识点能帮助你在秋招中更好地应对机器学习相关的问题！𐟒ꀀ

霍普菲尔德神经网络简介霍普菲尔德神经网络（Hopfield Network）是一种形式化的递归神经网络，由约翰ⷊⷩœ普菲尔德在1982年提出。这种网络主要用于存储和回忆模式，并且能够处理不完整或有噪声的输入数据。它基于生物学中的联想记忆机制，模仿了大脑中神经元之间的相互作用。网络结构 - 节点：霍普菲尔德网络由一组全连接的神经元组成，每个神经元既可以作为输入也可以作为输出。 - 权重：网络中的连接具有权重，这些权重决定了一个神经元对另一个神经元的影响程度。权重通常是双向对称的，即从神经元i到神经元j的权重与从神经元j到神经元i的权重相同。 - 激活函数：每个神经元都有一个激活函数，通常是一个阶跃函数或者双极性函数，用于决定神经元是否应该被激活。工作原理霍普菲尔德网络的工作分为两个阶段：学习阶段和检索阶段。 - 学习阶段：在这个阶段，网络通过调整其权重来学习特定的模式。一旦权重被设定，就不需要再改变，除非需要重新训练以学习新的模式。学习过程可以通过Hebbian规则来进行，该规则简单地说就是“一起发射的神经元会连在一起”——如果两个神经元同时激活，那么它们之间的连接权重就会增加。 - 检索阶段：当网络接收到一个输入模式时，它会迭代更新神经元的状态，直到达到一个稳定状态。这个过程被称为能量最小化，因为网络试图找到一个全局或局部的能量最低点。如果输入模式足够接近于已学过的某个模式，网络就能够恢复出那个完整的模式。特征 - 关联记忆：霍普菲尔德网络能够执行关联记忆，这意味着即使给定的信息是部分的或损坏的，网络也能够回忆起整个模式。 - 能量函数：网络的行为可以用能量函数来描述。每次更新后，网络的总能量都会减少，最终达到一个能量最低的状态。 - 稳定性：网络设计为最终会达到一个稳定的配置，这代表了一个记忆模式。 - 限制：霍普菲尔德网络的容量有限，可以存储的记忆数量大约是神经元数的一半。此外，如果网络中存储的模式过于相似，可能会出现混淆的情况，导致错误的回忆。应用霍普菲尔德网络虽然在实际应用中不如现代深度学习技术广泛，但它对于理解神经网络的基本工作原理非常重要。它在某些情况下仍然被用于模式识别、优化问题解决等领域。例如，在图像修复中，它可以用来填充缺失的部分；在组合优化问题中，如旅行商问题（TSP），它可以用来寻找近似解。

深度学习入门指南：从零开始到实践深度学习是一种强大的机器学习方法，它在各个领域都有广泛应用。如果你是一个新手，想要入门深度学习，以下是一些步骤，可以帮助你开始学习和实践深度学习。 𐟑‰一、学习基本概念在开始深度学习之前，你需要对一些基本概念有所了解。以下是一些你需要学习的重要概念： ✨1. 神经元：神经元模型是一个包含输入、输出与计算功能的模型。 ✨2. 神经网络：它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。 ✨3. 前向传播和反向传播：它们是神经网络的基本运行方式，前向传播用于计算输出，反向传播用于更新网络参数。 ✨4. 激活函数：激活函数决定神经元的输出。学习不同的激活函数以及它们的作用。 ✨5. 损失函数：损失函数用于衡量模型的预测与实际结果之间的差异。 ✨6. 优化算法：优化算法用于更新神经网络的参数以最小化损失函数。 𐟑‰二、学习编程和数学基础深度学习需要一些编程和数学基础。以下是你应该学习的基本内容： ✨1. 编程语言：Python 是深度学习的主要编程语言。学习 Python 的基本语法和常用库。 ✨2. 线性代数：深度学习中使用矩阵和向量进行计算，因此了解线性代数的基本概念是必要的，但是要求不高。 ✨3. 概率与统计：了解基本的概率和统计概念将有助于你理解深度学习模型的工作原理。 𐟑‰三、学习深度学习框架深度学习框架可以帮助你更轻松地构建、训练和部署深度学习模型。以下是一些常见的深度学习框架： ✨1. TensorFlow2：由 Google 开发的开源框架，简单，模块封装比较好，容易上手，对新手比较友好。 ✨2. PyTorch：由 Facebook 开发的开源框架，前沿算法多为PyTorch版本。 𐟑‰四、学习经典模型学习一些经典的深度学习模型和案例将帮助你更好地理解深度学习，以下是一些你可以开始学习的模型： ✨1. 卷积神经网络（CNN）：是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，常用于图像识别和计算机视觉任务。 ✨2. 循环神经网络（RNN）：用于序列数据建模和自然语言处理任务的常用模型，结构比较简单，通常为：输入层 – 隐藏层 – 输出层。 ✨3. 生成对抗网络（GAN）：用于生成新的数据样本的模型。学习这些模型的基本原理和实现方法，并尝试在实际问题中应用它们。

𐟎蠥›𞥃卷积操作的优势解析 𐟔 你是否好奇图像卷积操作带来的好处？让我们一起来探索这个问题！ 𐟎›𞥃卷积操作是计算机视觉领域的重要工具，尤其在卷积神经网络(CNN)中发挥着核心作用。通过模拟人类视觉系统的工作原理，CNN能够自动提取和分类图像中的特征。 𐟒ᠥ𗧧辰‚是CNN的基石。它利用可学习的卷积核对输入图像进行卷积，能够有效地提取图像中的局部特征。这种操作具有局部感受野和参数共享的特性，使得模型能够更好地学习图像的空间特征。 𐟌 池化层则用于降低特征图的维度，减少参数数量，并提高模型的鲁棒性。通过池化操作，我们可以提取特征的主要信息，并减小特征图的尺寸，从而在一定程度上缓解过拟合问题。 𐟔— 全连接层负责将卷积和池化后的特征图映射到输出类别上。在全连接层中，每个神经元与前一层的所有神经元相连，经过激活函数处理后，输出分类结果。 𐟒꠩€š过这些组件的协同工作，CNN能够在图像处理和识别任务中展现出卓越的性能。无论是图像分类、目标检测还是人脸识别等任务，CNN都展现出了出色的识别准确性和特征提取能力。 ✨ 因此，图像卷积操作不仅提高了模型的准确性，还使得模型能够更好地理解和提取图像中的信息。这是它在计算机视觉领域备受关注的重要原因之一！

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