S函數 Sigmoid Function Python

Python | Tensorflow nn.sigmoid()Tensorflow是Google開發的一個開源機器學習庫。其應用之一是開發深度神經網絡。 Tensorflow.nn模塊提供了對許多基本神經網絡操作的支持。 在眾多的激活函數中,有一個是sigmoid函數,其定義為 Specifically, y = 1 / (1 + exp(-x)). 可以試著Google 1 / (1 + exp(-x)) 也會出現類似的圖,如下圖

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卷積神經網絡(CNN)

除了為機器人和自動駕駛汽車的視覺提供動力外,ConvNets還成功地識別了人臉,物體和交通標誌。在拉丁語卷積中,“卷積”是指團結起來。 出於數學目的,卷積是一個函數越過另一個函數時兩個函數重疊多少的積分度量。 將捲積視為通過乘以兩個函數來混合它們的一種方式。

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前饋神經網絡(FNN) 教學

前饋網絡的目標是近似某個函數f。 例如,y=f(x)將輸入x映射到類別y。 前饋網絡定義了一個映射y = f(x;θ)並學習了導致最佳函數逼近的參數θ的值。 這些模型之所以稱為前饋,是因為信息通過從x求值的函數,通過用於定義f的中間計算,最後到輸出y流動。 沒有將模型的輸出反饋到自身的反饋連接。 當前饋神經網絡擴展為包括反饋連接時,它們稱為遞歸神經網絡。

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反向傳播 教學

神經網絡:基礎神經網絡是一個具有互連節點的計算系統,其節點的工作方式更像是人腦中的神經元。 這些神經元在它們之間進行處理並傳遞信息。 每個神經網絡都是一系列算法,旨在通過模仿人腦操作方式的過程來識別一組數據中的潛在關係。 深度學習算法和典型的神經網絡之間有什麼區別? 最明顯的區別是:深度學習中使用的神經網絡具有更多隱藏層。 這些層在神經元的第一層或輸入層與最後一個輸出層之間。 此外,不必將不同級別的所有神經元彼此連接。 反向傳播算法是一種流行的監督算法,用於訓練前饋神經網絡進行監督學習。 從本質上講,反向傳播將成本函數的導數表達式評估為從左到右(“向後”)每一層之間的導數乘積,每一層之間的權重梯度是對部分積的簡單修改(“ 反向傳播錯誤”)。 我們向網絡提供數據,產生一個輸出,將輸出與所需的輸出進行比較(使用損失函數),然後根據差異重新調整權重。 重複一遍。 重複一遍。 使用稱為隨機梯度下降的非線性優化技術執行權重的調整。 假設由於某種原因,我們想用樹來識別圖像。 我們向網絡提供任何種類的圖像,並產生輸出。 由於我們知道圖像是否實際上有一棵樹,因此我們可以將輸出與真實情況進行比較並調整網絡。 隨著我們傳遞越來越多的圖像,網絡將犯越來越少的錯誤。 現在我們可以給它提供一個未知的圖像,它將告訴我們該圖像是否包含樹。 很酷吧?

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白宮顧問Dr.Fauci每天工作20小時

白宮醫學顧問 Dr. Fauci每天工作20小時,他的太太甚至得提醒他要去吃飯,睡覺,和喝水。 在美國疫情的最前線, 白宮醫學顧問安東尼·福奇(Dr Anthony Fauci) 長期堅守岡位,他告訴CNBC: 這是我所選擇的,這是我的工作。 而這個工作是甚麼,在Fauci 擔任傳染病專家的36年間,,他處理了包括HIV,SARS,MERS和埃博拉病毒的流行性病毒,現在他79歲,他一天工作19至20小時去處理新型冠狀病毒。 他的妻子是個護士倫理學家,每天提醒Dr. Fauci要好好照顧自己,他的妻子說:我嘗試讓Fauci去休息,喝水、吃好一點、睡覺,並且適當地去選擇對一些事情說不。 心得感想: 非常感謝他奉獻給大家。

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