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沙龙
1
回答
PyTorch
:
权重
的
Sigmoid
?
python
、
pytorch
我是第一次接触神经网络/
PyTorch
。我正在尝试制作一个网络,它接受一个矢量x,第一层是h_j = w_j^T * x + b_j,输出是max_j{h_j}。唯一
的
问题是,我希望通过w_j = S(k*a_j)将w_j限制在0和1之间,其中S是
sigmoid
函数,k是某个常数,a_j是实际
的
权重
变量(w_j只是a_j
的
函数)。我如何在
PyTorch
中做到这一点?我不能只使用torch.nn.Linear层,必须在
权重
的
<
浏览 62
提问于2019-05-30
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1
回答
自定义c++扩展错误:粘贴“pybind11_init_”和“
sigmoid
”不会提供有效
的
预处理令牌
c++
、
pytorch
、
pybind11
我正在尝试添加自定义
的
c++扩展与py手电筒。我创建了两个文件。,我会得到以下错误 我怎样才能纠正错误?=
sigmoid
-DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -isystem /home/wickrama/anaconda3/envs/
pytorch
/lib/python3.6-o
sig
浏览 3
提问于2019-10-01
得票数 1
1
回答
放电筒参数
的
设置约束
python
、
vector
、
pytorch
我试图在
PyTorch
中为
权重
参数设置一些约束,例如,对于一个完全连接
的
层,
权重
矩阵
的
每一行之和正好是一个: def __init__(self):nn.Linear(10*10, 5*5) x=torch.
sigmoid
(self.layer1(x)) x=torch.
浏览 1
提问于2021-05-23
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2
回答
滑雪板中
的
对数丢失与火炬中
的
BCEloss
的
差异?
python
、
scikit-learn
、
pytorch
、
loss-function
、
cross-entropy
查看Sklearn中
的
日志丢失文档和
Pytorch
中
的
BCEloss文档,它们应该是相同
的
,即只是应用
权重
的
正常日志丢失。然而,它们
的
行为不同--无论是施加还是不施加重量。有人能给我解释一下吗?我找不到BCEloss
的
源代码(它在内部引用binary_cross_entropy )。(w)print(criterion_test(input=F.
sigmoid</em
浏览 1
提问于2019-05-01
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2
回答
如何将权值应用于Tensorflow中
的
乙状结肠交叉熵损失函数?
python
、
tensorflow
Out标签数据严重倾向于0类,这大约占数据
的
95%,而我们
的
类1仅占5%。在这种情况下,我们应该如何构建我们
的
损失函数?我发现Tensorflow有一个可以用于
权重
的
函数:不用说,相同
的
网络在相同
的
数据集上进行训练,但随着丢失量
的<
浏览 1
提问于2018-04-13
得票数 3
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1
回答
如何计算误差相对于模型输入
的
梯度?
python-3.x
、
pytorch
给出一个简单
的
2层神经网络,传统
的
想法是计算梯度w.r.t。
权重
/模型参数。对于一个实验,我想计算输入误差
的
梯度。有没有现有的
Pytorch
方法可以让我这样做?__init__() self.
sigmoid
= nn.
Sigmoid
()nn.Linear(n_hidden, n_classes) self.dropout =
浏览 27
提问于2019-05-21
得票数 1
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1
回答
如何在
pytorch
中获得自定义损失函数
的
权重
?
python
、
pytorch
、
loss-function
我在
pytorch
中有一个模型,并想在loss_function中添加L1正则化。但是我不想把
权重
传递给loss_function() --有没有更好
的
方法呢?inp_size, hid_size) self.d1 = nn.Linear(hid_size, inp_size) enc
浏览 2
提问于2018-04-13
得票数 2
1
回答
Keras中
的
BCEWithLogitsLoss
python
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
如何在使用Tensorflow作为后台
的
情况下,在keras中实现BCEWithLogitsLoss,并将其作为自定义损失函数。我在
PyTorch
中使用了torch中定义
的
BCEWithLogitsLoss。 如何在Keras中实现同样
的
功能?
浏览 38
提问于2019-04-15
得票数 2
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2
回答
自定义激活函数?
python
、
neural-network
、
deep-learning
、
pytorch
、
activation-function
我在
Pytorch
中实现自定义激活函数时遇到了问题,比如Swish。我应该如何在
Pytorch
中实现和使用自定义激活函数?
浏览 1
提问于2019-04-19
得票数 12
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1
回答
在
pytorch
中conv
的
默认
权重
初始化器是什么?
pytorch
、
initializer
问题展示了如何在
Pytorch
中初始化
权重
。但是,Conv和Dense在
Pytorch
中
的
默认
权重
初始化器是什么?
Pytorch
使用什么发行版?
浏览 0
提问于2018-04-13
得票数 15
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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
代码片段,它显示了我所期望
的
:它从0.5开始,当x>0时增
浏览 2
提问于2021-07-23
得票数 0
1
回答
Tensorflow在反向传播过程中不更新线性
权重
python
、
tensorflow
、
machine-learning
问题[32 x 4] --> [32 x 100][32 x 4] -->该模型
的
工作火炬实现显示了线性weigth
的
平均随时代
的
变化而变化:0.00126391008961950.0012639100896195火炬模型和TF模型都使用相同
的
训练数据集、超参数。Torch和TF
浏览 1
提问于2018-03-21
得票数 2
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1
回答
隐藏
的
神经元在神经网络中做什么?
machine-learning
、
neural-network
我读了
的
第一章。 在最后一部分“用于手写数字分类
的
简单网络”(你可以用ctrl-f搜索),它说“隐藏层中
的
神经元检测是否存在以下图像”。那么,它是不是想说隐藏层中
的
神经元是通过图像呈现
的
呢?我认为它们是有价值
的
像素。如果我错了,如何从输入层
的
神经元创建图像?
浏览 13
提问于2016-09-09
得票数 0
1
回答
如何在前馈神经网络中鼓励冒险?
machine-learning
、
neural-network
、
backpropagation
、
loss-function
、
feed-forward
我第一次真正深入研究神经网络,并试图在没有任何外部数据库
的
情况下构建经典
的
“号码识别网络”。在一些初始测试之后,我遇到了我
的
网络将所有
权重
保持在令人难以置信
的
低水平,以便输出几乎为零
的
问题。我明白为什么会发生这种情况(每次程序得到10个输出中
的
9个都是正确
的
!)但很明显,这是我需要阻止
的
事情。 有谁有关于如何解决这个问题
的
建议吗?我正在为前馈神经网络使用
sigmoid
激活函数和交叉熵代价函数,我想知
浏览 3
提问于2020-03-23
得票数 1
1
回答
人工神经元程序
c++
、
c
我一直在尝试写一个人工神经元
的
代码,它有10个输入在-1和1之间,10个随机
权重
也在-1到1之间,所有的值都正确到小数点后2位。加上50%
的
时间,随机
权重
需要为负。输出需要是输入*
权重
的
总和。我已经读了很多关于这个主题
的
论文,我也在这个网站上读了一些教程,但没有一篇是用c语言写
的
。
浏览 3
提问于2014-11-06
得票数 0
2
回答
卷积层特征映射
的
权值分配
python
、
deep-learning
、
pytorch
、
conv-neural-network
我使用了一个类SE_Block (压缩和激励块),并给出了一个卷积层
的
N特征映射(通道)作为这个SE_Block
的
输入。我
的
目标是在使用SE_Block之后,每个输入功能映射都获得自己
的
权重
。换句话说,SE_Block
的
目标是为每个特征映射分配一个
权重
。/senet.
pytorch
/blob/master/senet/se_module.py#L4" def __init__(self, c,
浏览 11
提问于2022-04-20
得票数 1
2
回答
我怎样才能使用循环?
loops
、
neural-network
、
perceptron
我正在编写一个多人感知器,在这里我已经计算了单独
的
sigmoids,但是我想使用一个循环代替。我如何将其实现为一个循环?这是我
的
工作代码:
Sigmoid
1 = 1 / (1 + Math.exp(-
Sigmoid
1));
浏览 3
提问于2015-12-01
得票数 1
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2
回答
如果乙状结肠激活函数容易消失和爆炸梯度,我们可以不使用它在最后一层
的
二进制分类吗?
machine-learning
、
deep-learning
、
activation-function
许多论文和书籍都说,带有随机不等式
的
sigmoid
激活函数容易消失/爆炸梯度,因此最好使用LeakyRelu、Elu或Relu。这是否意味着我们也应该在二进制分类
的
最后一层使用它们?
浏览 0
提问于2022-08-08
得票数 0
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1
回答
在二进制情况下,torch.softmax和torch.
sigmoid
不是等效
的
python
、
math
、
pytorch
、
softmax
、
sigmoid
给定:然后应用torch.
sigmoid
(x_batch, 0.6682], [0.2497, 0.6682]]) [0.4013, 0.5987],
浏览 0
提问于2019-10-24
得票数 4
1
回答
如何将Keras h5格式转换为
PyTorch
pth格式?
deep-learning
、
keras
、
pytorch
我在Keras中训练了一个特征提取器,并将
权重
保存为一个h5文件。现在,我希望将相同
的
权重
加载到在
PyTorch
中创建和初始化
的
相同模型中,以便进行性能比较。有没有办法将h5文件转换为pth文件,以便将其加载到
PyTorch
模型中?
浏览 0
提问于2019-08-04
得票数 3
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