1.熟悉numpy的一些基本函数 2.理解sigmoid, softmax, cross entropy loss等函数
Sigmoid函数，也称S曲线函数，是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，在物理意义上最为接近生物神经元，在生物学中也是常见的S型函数，又称为S型生长曲线，是神经网络中最常用的激活函数之一。Sigmoid函数由下列公式定义：
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（三）神经网络。
「学习内容总结自 couesera 和 udacity 的深度学习课程，部分截图来自 coursera 的课件」
本文结构： 什么是激活函数 为什么要用 都有什么 sigmoid ，ReLU， softmax 的比较 如何选择 ---- 1. 什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求
一般来说，分类模型的最后一层都是softmax层，假设我们有一个 分类问题，那对应的softmax层结构如下图所示（一般认为输出的结果 即为输入 属于第i类的概率）：
如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。 激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。
深度学习中已经成为了人工智能领域的必备工具，源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程，就是常说的“学习”过程，其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？以下是本文的内容。 MSE损失+Sigmoid激活函数的问题 先来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题。回顾下Sigmoid激活函数的表达式为：
论文链接：https://papers.nips.cc/paper/9723-mixtape-breaking-the-softmax-bottleneck-efficiently.pdf
深度学习基础入门篇四：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等
当在隐藏层和输出层中实现时，激活函数的选择非常关键。模型的准确性和损失很大程度上依赖于激活函数。此外，必须根据您对模型的期望来选择它们。例如，在二值分类问题中，sigmoid函数是一种最优选择。
【导读】大家好，我是泳鱼。激活函数是神经网络模型重要的组成部分，本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。
激活函数是神经网络模型重要的组成部分，今天分享从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。
激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。
神经网络学习笔记 - 激活函数的作用、定义和微分证明 看到知乎上对激活函数(Activation Function)的解释。 我一下子迷失了。 因此，匆匆写下我对激活函数的理解。 激活函数被用到了什么地方 目前为止，我见到使用激活函数的地方有两个。 逻辑回归(Logistic Regression) 神经网络(Neural Network) 这两处，激活函数都用于计算一个线性函数的结果。 了解激活函数 激活函数的作用：就是将权值结果转化成分类结果。 2类的线性分类器 先说一个简单的情况 - 一个2类的
由惑而生，所以我打算总结一下深度学习模型中常用的激活函数的一些特性，方便大家日后为模型选择合适的激活函数。 说到激活函数，就不能不提神经网络或者深度学习，从一个新手入门深度学习领域，我觉得首先需要理解三个基本的构成要素：
在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。里面使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结。
来源：Deephub Imba本文共3400字，建议阅读5分钟本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。 我们都知道神经网络模型中使用激活函数的主要目的是将非线性特性引入到我们的网络中，强化网络的学习能力。激活函数应用于隐藏层和输出层中每个节点的称为 z 的输入加权和（此处输入可以是原始数据或前一层的输出）。 在本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。 在看完本文章后，你可以
深度前馈网络（deep feedforward network），也叫做前馈神经网络（feedforward neural network）或者多层感知机（multilayer perceptron，MLP），是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数
激活函数是深度学习，也是人工神经网络中一个十分重要的学习内容，对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有非常重要的作用。那么，激活函数的作用应该如何来理解呢？
如果你刚刚开始学习神经网络，激活函数的原理一开始可能很难理解。但是如果你想开发强大的神经网络，理解它们是很重要的。
上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型，并且根据autograd实现了神经网络参数更新。
在人工神经网络中，我们有一个输入层，用户以某种格式输入数据，隐藏层执行隐藏计算并识别特征，输出是结果。因此，整个结构就像一个互相连接的神经元网络。
超参数：在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。
今天有人提到这个问题，为什么现在一般深度学习的分类模型最后输出层都用Softmax而不是简单的Sigmoid？
原文链接：https://juejin.im/post/5d46816e51882560b9544ac1
激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。
激活函数是深度学习，亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分，它可以对神经元的接收信息进行非线性变换，将变换后的信息输出到下一层神经元。激活函数作用方式如下公式所示：
前一篇文章我们具体讲述了神经网络神经元的基本构造，以及引入了神经网络一些概念性质，有了这些基础我们就能更好的理解每一层神经网络究竟要做什么，如何工作的。
神经网络中的每个神经元 对其所有的输入进行加权求和，并添加一个被称为偏置（bias） 的常数，然后通过一些非线性激活函数来反馈结果。
深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）可以理解为有很多隐藏层的神经网络，又被称为深度前馈网络（DFN），多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。
：阿特，今天我们来了解一下深度学习中的激活函数 (Activation functions)。 ：又是函数……为什么要了解这个哦…… ：在机器学习中，我们经常需要对输出结果打上「是」或「否」标签。比如对一张输入的图片，模型要判断图片里面有没有包含汪星人。 上一回我们提到的逻辑回归，可以用来减少预测值和真实值之间的误差。 ：那要怎么做呢？ ：我们来用符号描述一下问题： x：训练数据中的 input y：训练数据中已经做好标记的 output w：逻辑回归的 weights b：逻辑回归的 bias 模
在神经网络中加入激活函数存在的意义就是为网络增加非线性因素，比如全卷积神经网络，不加入激活函数，就是一堆线性操作矩阵运算，对于复杂任务仅用线性操作而不用复杂的函数表示肯定效果不会好。
【导读】1月4日，Mateusz Dziubek发布了一篇基础的介绍神经网络的博文，作者用一种直观的方法来解释神经网络以及其学习过程，作者首先探讨了导致神经网络过于复杂的几个因素：大量系数、梯度计算慢
来源：DeepHub IMBA本文约1300字，建议阅读5分钟Softmax是逻辑回归的一种推广，可以用于多分类任务，其公式与逻辑回归的sigmoid函数非常相似。 Softmax是一种数学函数，通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。其本质上是一种归一化函数，可以将一组任意的实数值转化为在[0, 1]之间的概率值，因为softmax将它们转换为0到1之间的值，所以它们可以被解释为概率。如果其中一个输入很小或为负，softmax将其变为小概率，如果输入很大，则将其变为大概率，但它将始终保持在0到1之
霍夫曼编码（Huffman Coding），又译为哈夫曼编码、赫夫曼编码，是一种用于无损数据压缩的熵编码（权编码）算法。
目录 1. 深度学习有哪些应用 2. 什么是神经网络 2.1 什么是感知器 2.2 神经网络的结构 2.3 为什么神经网络具有非线性切分能力 3. 神经网络的计算过程 3.1 计算过程 3.2 随机初
本文介绍了两种交叉熵损失函数的异同，它们分别是softmax和sigmoid。softmax作为最后一层的输出时，交叉熵损失函数计算的是样本属于每个类别的概率，而sigmoid作为最后一层的输出时，交叉熵损失函数计算的是样本属于每个类别的概率。这两种损失函数在计算公式和实际应用中也有所不同。
让小球滚下山坡，找到它们分别落在哪个山谷里。原来 梯度下降算法 还能变得像游戏视频一样酷炫：
上一篇文章当中我们讲了感知机，由于文章比较久了，估计很多同学没有看过，没有关系，可以点击下方传送门回去补课。
多层感知机（multilayer perceptron, MLP) 在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。图3.3展示了一个多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。
机器学习是一个使用统计学和计算机科学原理来创建统计模型的研究领域，用于执行诸如预测和推理之类的主要任务。这些模型是给定系统的输入和输出之间的数学关系集。学习过程是估计模型参数的过程，以便模型可以执行指定的任务。学习过程会尝试使机器具有学习能力，而无需进行显式编程。这是ANN的作用。
原文：Towards Data Science deephub翻译组：zhangzc
通过前面深度神经网络之前向传播算法和深度神经网络之反向传播算法的学习，我们能够了解到损失函数是用来评估模型的预测值与真实值之间的差异程度。另外损失函数也是神经网络中优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程，损失函数越小，说明模型的预测值就越接近真实值，模型的准确性也就越好。前面我们已经学习过平方损失函数，对数损失函数、交叉熵损失函数等不同形式的损失函数，这里也就不做太多介绍。
从本章起，我们将正式开始介绍神经网络模型，以及学习如何使用TensorFlow实现深度学习算法。人工神经网络（简称神经网络）在一定程度上受到了生物学的启发，期望通过一定的拓扑结构来模拟生物的神经系统，是一种主要的连接主义模型（人工智能三大主义：符号主义、连接主义和行为主义）。本章我们将从最简单的神经网络模型感知器模型开始介绍，首先了解一下感知器模型（单层神经网络）能够解决什么样的问题，以及它所存在的局限性。为了克服单层神经网络的局限性，我们必须拓展到多层神经网络，围绕多层神经网络我们会进一步介绍激活函数以及反向传播算法等。本章的内容是深度学习的基础，对于理解后续章节的内容非常重要。
人工智能，深度学习和机器学习，不论你现在是否能够理解这些概念，你都应该学习。否则三年内，你就会像灭绝的恐龙一样被社会淘汰。 ——马克·库班（NBA小牛队老板，亿万富翁） 马克·库班的这番话可能听起来挺吓人的，但道理是没毛病的！我们正经历一场大革命，这场革命就是由大数据和强大电脑计算能力发起的。 让我们花几分钟回想一下20世纪初的景象。那个时候很多人都不懂什么是电，在过去几十年，甚至几百年的时间里，人们一直沿用一种方式去做某件事情，但是突然间，好像身边的一切都变了。 以前需要很多人才能做成的事情，现在只需要
前面我们说过神经网络的非线性主要是由激活函数实现的，如果没有激活函数的引入，那么无论多么复杂的神经网络其实都可以看成是多个单层神经网络的线性叠加，最后结果依然是线性的。
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