Working with Matrices： 了解TensorFlow如何使用矩阵对于通过计算图理解数据流非常重要。 Getting ready： 许多算法依赖矩阵运算。 Tens
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：
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此，可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
问题导读： 1、TensorFlow中有哪些激活函数？ 2、如何运行激活函数？ 3、TensorFlow有哪些数据源？ 4、如何获得及使用数据源？ 上一篇：TensorFlow ML cookbook 第一章5、6节 使用矩阵和声明操作 实现激活功能 准备 当我们开始使用神经网络时，我们会定期使用激活函数，因为激活函数是任何神经网络的强制性部分。 激活功能的目标是调整重量和偏差。 在TensorFlow中，激活函数是对张量起作用的非线性运算。 它们是以类似于以前的数学运算的方式运行的函数。 激
【导读】TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同，如何可以让训练效果更好？本文的作者，是一位前端工程师，经过自己不断的经验积累，为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能，尽管不需要深入的人工智能知识，但还是需要搞清楚一些概念才行。
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：
TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同，如何可以让训练效果更好？本文为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。
本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。
本文总结了几个在深度学习中比较常用的激活函数：Sigmoid、ReLU、LeakyReLU以及Tanh，从激活函数的表达式、导数推导以及简单的编程实现来说明。
书中的第四章介绍了很多深度学习的激活函数，其中有一些激活函数是在pytorch中常见的，但是有一些激活函数是第一次见到，所以还是记录一下
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。
从本篇文章开始，作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识，希望您喜欢。
Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统，计算图也叫数据流图，可以把计算图看做是一种有向图，Tensorflow中的每一个节点都是计算图上的一个Tensor, 也就是张量，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系(定义时)和数学操作(运算时)。
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？
我们知道，神经网络模型中，各隐藏层、包括输出层都需要激活函数（Activation Function）。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。但是，对于各个激活函数的选取方法、区别特点还有几点需要特别注意的地方。今天红色石头就和大家一起来总结一下常用激活函数 Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout 的关键知识点。
输入参数：● features: 一个Tensor。数据类型必须是：float32，float64，int32，int64，uint8，int16，int8。● name: （可选）为这个操作取一个名字。
原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即 y= f(x)。
如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出实际上都是上层输入的线性函数。
激活函数（activation function）层又称 非线性映射 (non-linearity mapping) 层，作用是 增加整个网络的非线性（即 表达能力 或 抽象能力）。
我做了些改进，因为实在tensorflow中使用，就将原来的abs()函数替换成了tf.abs()
激活函数是神经网络中一个至关重要的概念，决定了某个神经元是否被激活，判断该神经元获得的信息是否有用，并决定该保留还是该去掉此神经元。
激活函数是神经网络中非常重要的一个内容，神经网络是受到生物神经网络的启发，在生物神经网络中也存在着激活函数，而且激活函数决定了神经元之间是否要传递信号，而在人工的神经网络中，激活函数的作用则主要是给网络添加非线性因素，使得网络可以逼近任意复杂的函数，一个简单的神经元如下图所说，其中 f 表示的就是激活函数。
作者：詹晓辉 编辑：王抒伟 当你在苦扒图像处理方法得时候 他在用深度学习 当你在干瞪切片像素得时候 他在用深度学习 当你在愁思小偷是谁得时候 他在用深度学习 当你拥堵在北二环得时候 。。。 现在来扒扒深度学习网络心脏 激活函数 零 全篇概述： 深度学习在训练的过程中常常要用到激活函数 “说，目的是啥？” “目的是为了让多层网络之间进行非线性变换” “如果不用呢？” “不用的话，多层的线性网络的表达能力与单层网络的表达能力是一样的，要不就没意思了” TA 说：
训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件，其保存了利用TensorFlow python API构建训练后的网络拓扑结构和参数信息，实现方式有很多种，除了cnn外还可以使用rnn，fcnn等。 其中基于cnn的函数也有两套，分别为tf.layers.conv2d和tf.nn.conv2d， tf.layers.conv2d使用tf.nn.conv2d作为后端处理，参数上filters是整数，filter是4维张量。原型如下：
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。
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
如今，机器学习领域的科学进步速度是前所未有的。除非局限在一个狭窄的细分市场，否则要跟上时代的步伐是相当困难的。每天都有新论文出现并声称自己取得了一些最先进的成果。但是这些新发现中的大多数从来没有成为默认的首选方法，有时是因为它们没有最初希望的那么好，有时只是因为它们最终在新进展的洪流中崩溃了。
昨天做完卷积神经网络习题，感觉自己都弄懂了，但到编程环节，却感觉无从下手，勉强参照示例代码完成编程任务，提交了好几次都没有通过，倍受打击。简单总结了一下原因：
原文：Towards Data Science deephub翻译组：zhangzc
原文链接：https://juejin.im/post/5d46816e51882560b9544ac1
写这篇文章的目的是给现有web开发的同事提供一些新的开发方向，认识新的js开发领域!
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activation: 激活函数，若不指定，则不使用激活函数 (即线性激活: a(x) = x)。
我们对Keras应该已经有了一个直观、宏观的认识了。现在，我们来系统的学习一下Keras的一些关于网络层的API，本文的主要内容是围绕卷积展开的，包含以下的内容：
神经网络是由具有自适应性的简单单元组成的并行互连的网络。下图是经典的MP-神经元模型。
早前Google Tensorflow开源了一个在线实验的神经网络平台PlayGround，它是一个入门神经网络非常直观的网站，可以将神经网络的训练过程直接可视化。
神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。通过训练神经网络模型解决的优化问题非常具有挑战性，尽管这些算法在实践中表现出色，但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型。
激活函数在深度学习中扮演着非常重要的角色，它给网络赋予了非线性，从而使得神经网络能够拟合任意复杂的函数。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。
【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（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。
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。
在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种广泛应用的模型。然而，在使用CNN时，我们有时会遇到一个名为"UserWarning: Update your Conv2D"的告警信息。本文将详细讲解这个Warnning信息的含义以及如何解决这个问题。
如上图所示，激活函数（Activation Function）是在人工神经网络神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出。激活函数为人工神经网络引入非线性因素，可以让人工神经网络模型更好的去学习、理解非常复杂的非线性关系。
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