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沙龙
1
回答
如何将
函数
的
输出
传
递给
sigmoid
函数
?
python
、
sigmoid
我正在尝试编写一个
sigmoid
函数
,它使用四舍五入到小数点后5位
的
欧拉数(2.71828) 下面是我得到
的
信息: from math import e print (e_with_precision(5)) return 1 / (1 + e_with_precision(5)**x) print(
sigmoid
(0.5) 当我运行代码时,我得到: TypeE
浏览 23
提问于2021-05-03
得票数 0
1
回答
是否可以在“`BCELossWithLogits`”中使用PyTorch
的
“BatchNorm1d”?
machine-learning
、
pytorch
、
multilabel-classification
、
cross-entropy
我试图规范我
的
分类器
的
输出
,它使用BCELossWithLogits作为损失
函数
的
一部分。据我所知,它在内部实现
Sigmoid
函数
并
输出
损失。在计算损失之前,我想对
sigmoid
函数
的
输出
进行规范化。是否可以将BatchNorm1d与BCELossWithLogits结合使用?还是将
输出
张量传
递给
torch.
sigmoid
给Ba
浏览 9
提问于2022-03-20
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何将
ReLU与
Sigmoid
联系起来
python
、
tensorflow
、
keras
给定一个网络,输入->隐藏层使用ReLU激活->
输出
层使用
Sigmoid
激活乙状结肠
的
激活移位了吗?因为我得到
的
输出
介于0和1之间(正如手册中所说
的
),但是为什么呢?这是在控制台中打印
函数
输出
的<
浏览 2
提问于2021-07-23
得票数 0
1
回答
TensorFlow v10重新定义了
sigmoid
交叉熵损失,并给出了
sigmoid
?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
阅读 one
的
TF指南时,会将logits和labels传
递给
函数
,然后将
sigmoid
操作应用于logits。为了在x < 0时避免exp(-x)中
的
溢出,它们将该
函数
重新表述为:这一切都很好,但是您可能希望网络
的
输出
进行
sigmoid
变换并使用,而不会损失再次应用
sigmoid
。如何在用x < 0避免exp(-x)溢
浏览 0
提问于2018-10-26
得票数 0
2
回答
将密码保存到python中
的
.txt文件中
python-3.x
我想要程序做
的
是,生成一个随机密码并将其保存到文本文件中。我在获取密码以保存到文本文件方面有什么问题。我能够获得一个生成
的
密码,但是我在text_file file.write( output ) NameError中得到了一个错误代码:虽然我已经定义了
输出
,但没有定义名称'output‘。如果有人能告诉我我做错了什么,我会很感激
的
。如果需要更多
的
信息,请告诉我。
浏览 2
提问于2020-06-04
得票数 0
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2
回答
基于NumPy
的
回归神经网络
python
、
numpy
、
machine-learning
我做了一个分类,其中我使用了
sigmoid
函数
,但我不知道
如何将
我
的
函数
转换为回归。我知道线性
函数
应该类似于y=k*x + n,但我不知道如何在python中表示它。我
的
n和k值是什么,
如何将
它们传
递给
我
的
函数
?这是我有的代码,但在他
的
代码中,我
浏览 5
提问于2019-12-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
ValueError:目标大小(torch.Size([16]))必须与输入大小(torch.Size([16,1]))相同
size
、
conv-neural-network
、
pytorch
在马与人
的
数据集上工作。This is my code。我
的
最后一层是self.fc2 = nn.Linear(512, 1)。最后一个神经元,马
的
输出
为1,人类
的
输出
为0,对吗?或者我应该选择两个神经元作为
输出
? 16是批处理大小。
浏览 346
提问于2019-09-05
得票数 21
回答已采纳
1
回答
SciPy + Numpy:求乙状结肠曲线
的
斜率
python
、
numpy
、
curve-fitting
、
least-squares
编辑#1def
sigmoid
_function(xdata, x0, k, p0): # p0 not usedydata -
sigmoid
_function(xdata, p_guess[0], p_guess[1], []) 为什么如果乙
浏览 4
提问于2014-10-28
得票数 1
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5
回答
Sigmoid
激活在多类分类问题中
的
作用
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
multiclass-classification
、
activation-function
我知道,对于多个类
的
问题,我们通常使用softmax,但我们也可以使用
sigmoid
吗?我尝试在
输出
层用
sigmoid
实现数字分类,它可以工作。我不明白
的
是它是怎么工作
的
?
浏览 0
提问于2018-10-06
得票数 12
1
回答
通过引用传递到JavaScript中
的
COM对象
javascript
正在尝试将i变量传
递给
必须更改值
的
test
函数
:<HEAD><BODY>var i =6;document.write(i); </B
浏览 0
提问于2015-10-22
得票数 0
3
回答
CNN模型对4种植物效果不佳,但对2种植物效果较好。
python
、
tensorflow
、
keras
我试了两个班级
的
CNN模型,得到了80%,但当我尝试相同
的
模型与4类,我得到了非常坏
的
结果。请帮忙
的
原因是什么?我使用
的
CNN模型是:model.add(Activation)model.
浏览 5
提问于2020-05-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
当多个
输出
一次可为1时,损失
函数
用于分类
neural-network
、
tensorflow
、
loss-function
我想要
的
输出
不是1-热编码,而是像一个10维向量:[1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1]和输入类似于正常
的
MNIST数据集。我想用TensorFlow来建立一个模型来学习这一点,那么我应该选择哪种损失
函数
呢?
浏览 0
提问于2016-11-16
得票数 0
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1
回答
keras序列二值图像分类模型
的
相同
输出
(不同概率)
image
、
keras
、
binary
、
predict
、
sequential
不幸
的
是,每次都得到相同
的
输出
。每个测试样本
的
概率是不同
的
,但它们都倾向于一个标签。数据集是平衡
的
。标签L(n=250)与标签E(n=250):300用于火车,100用于验证,100用于测试。在无法预测测试数据集之后,我还使用了训练数据集进行预测,这意味着模型将对刚刚训练过
的
样本进行预测。我知道这没有任何意义。但是它也得到了相同
的
输出
:计数器({0: 300})。units=64, activation='relu'
浏览 8
提问于2022-03-26
得票数 0
2
回答
当我在BinaryCrossentropy(from_logits=True)中使用tensorflow.keras时,应该使用什么作为目标向量?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
loss-function
我到目前为止
的
理解是: 另外,我知道tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()是tensorflow
的
sigmoid
_cross_entropy_with_logits
的
包装器然后,它将推断出
sigmoid
函数
,并将
输出
传
递给
sigmoid
_cross_entropy_with_logits,后者将再次执行
sigmoid
浏览 8
提问于2020-04-15
得票数 4
回答已采纳
1
回答
我可以用符号替换表达式吗?
python
、
sympy
我想要符号地检查,一个
sigmoid
函数
的
导数是用它
的
sigmoid
函数
来表示
的
。我写了下面的代码,打算将表达式替换为符号,但
输出
并不是我所期望
的
。如何正确地进行这种替换?import sympy x = sympy.Symbol('x')
sigmoid
= lambda x: 1/(1 + sympy.exp(
浏览 23
提问于2019-12-30
得票数 1
1
回答
我
的
神经网络有更好
的
激活功能吗?
java
、
neural-network
、
bufferedimage
、
activation-function
、
sigmoid
我一直使用乙状结肠
函数
1/(1+e^(-x))作为我
的
激活
函数
,得到0到1之间
的
所有值。然后,当我将这个数字放入
sigmoid
函数
中时,结果总是全部为1s或全部0,因此它本质上没有将有价值
的
信息传
递给
第二个隐藏节点。此外,由于图像主要是白色
的
,大部分输入是-1。我调整了代码,以便它在点积之后打印值,然后在它们通过
sigmoid
函数
之后打印出来。但是,当我将所有这些值传
递给
浏览 0
提问于2018-05-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
mode.predict()正在重放一个主要是1
的
列表。
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
neural-network
我最近刚训练了一个有10个标签
的
模特。它已经进行了适当
的
训练,但是当我在测试数据上运行model.predict()时,它会返回一个满是1
的
列表,有时还会返回一些小于1
的
数字。就像-model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(10, input_shape=((size**2)*3,), activation='
sigmoid
浏览 2
提问于2021-12-03
得票数 1
1
回答
神经元
的
输出
是如何根据偏差和权重计算出来
的
?[神经网络]
machine-learning
、
tensorflow
我正在阅读这本在线书籍:,并根据它(在第一章中)使用以下公式计算神经元
的
输出
: 但在第3章中,我们有这个交互式动画,这并不合理: 通过执行以下操作来计算
输出
是错误
的
吗?-0.69 *1+ (-0.69),它等于-1.38,而不是示例0.20中
的
输出
。有人能解释一下我做错了什么吗?
浏览 18
提问于2016-08-10
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如果我们使用一个完全连接
的
层,产生足够大
的
正(res负)
输出
,那么
sigmoid
函数
为什么会是1和0?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
statistics
、
computer-vision
嗨,我正在使用一个完全连接
的
网络,它使用乙状结肠,如果我们给一个足够大
的
权重,乙状结肠
函数
最终会变成1或0,有什么解决办法来避免这种情况吗?谢谢
浏览 0
提问于2019-09-11
得票数 -1
1
回答
这是什么意思,有负
的
成本,我
的
培训集?
python-3.x
、
tensorflow
、
neural-network
、
deep-learning
我试着训练我
的
模型,我
的
成本产出每一个时代都在减少,直到它达到接近于零
的
值,然后转到负值,我想知道是什么意思,负成本产出是什么意思?after epoch 27: -0.259469Cost after epoch 29: -0.284447 我是用tensorflow训练
的
,它是一个简单
的
神经网络,有两个隐层,learning_rate =0.0001,number_of_epoch=30,小批大小=50,训练测试比=69/29,
浏览 0
提问于2018-01-27
得票数 1
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