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php的dl函数

http://www.php.net/manual/en/function.dl.php// ExaPHP http://www.php.net/manual/en/function.dl.php <? extension_loaded('sqlite')) {     if (strtoupper(substr(PHP_OS, 0, 3)) === 'WIN') { dl('php_sqlite.dll ');     } else { dl('sqlite.so');     } } // Or, the PHP_SHLIB_SUFFIX constant is available as of 'php_' : ''; dl($prefix . 'sqlite.' . PHP_SHLIB_SUFFIX); } ?

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DL笔记:Activation Function 激活函数

: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。 激活函数就是用来帮助我们实现这种转化的。 上面我们用到的激活函数叫做 Sigmoid 函数。 它帮我们做到了: 如果输入值 z 是一个大的正数,函数的输出值为 1; 如果输入值 z 是一个大的负数,函数的输出值为 0; 如果输入值 z = 0,那么输出值是 0.5 :也就是说,不论我给什么样的整数 在深度学习中,这种把输出转化为我们想要的形式的函数,我们叫它「激活函数」: 激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数,即便有再多的隐藏层,其整个网络跟单层神经网络也是等价的。 加入激活函数之后,深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。 上图就是其中的一种激活函数:sigmoid 函数。 :这么说,激活函数不止一种? :对呀。

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    Rethink DL | 激活、损失函数与正则化

    26122560 写在前面 image.png Activation Function Sigmoid 最开始接触 ANN 的时候,大家听说的 Activation Function 应该还都是 Sigmoid 函数 ReLU除了具有Sigmoid函数大部分的优点外,还有 image.png LReLU、PReLU 为了解决dying ReLU的问题,有学者提出了LReLU(Leaky Rectified Linear

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    DL碎片3】神经网络中的激活(Activation)函数及其对比

    从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。 ---- 神经网络的每一层基本都是在一个线性运算后面来一个非线性激活函数(Activation function),再把值传给下一层的。激活函数有多种,这篇文章主要就是介绍各种激活函数和它们的对比。 为啥要有非线性的激活函数(non-linear activation function) 什么是线性函数?就是形如y=ax+b这样的函数。 因此,我们必须采用一个非线性的激活函数,让每一层都有意义,让每一层都有其特定的功能! 下面逐一介绍各种非线性激活函数: 一、sigmoid函数(σ) 这玩意儿大家最熟悉了,放个图: ? 因此,我们有了下面的函数: 三、ReLU函数 ReLU的全称是Rectified linear unit(线性整流单元)。听起来好像很复杂的样子,其实就是一个贼简单的分段函数,小学生都会画的: ?

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    一文综述神经网络中常用的损失函数 | DL入门

    基本上,在输出为实数的情况下,应使用此损失函数。 ? 二元交叉熵 当你执行二元分类任务时,可以选择该损失函数。如果你使用BCE(二元交叉熵)损失函数,则只需一个输出节点即可将数据分为两类。 重要的一点是,如果你使用BCE损失函数,则节点的输出应介于(0-1)之间。这意味着你必须在最终输出中使用sigmoid激活函数。因为sigmoid函数可以把任何实数值转换(0–1)的范围。 (也就是输出概率值) 如果你不想在最后一层上显示使用sigmoid激活函数,你可以在损失函数的参数上设置from logits为true,它会在内部调用Sigmoid函数应用到输出值。 如果你不想在最后一层上显示使用softmax激活函数,你可以在损失函数的参数上设置from logits为true,它会在内部调用softmax函数应用到输出值。与上述情况相同。 这些是最重要的损失函数。训练神经网络时,可能会使用这些损失函数之一。 以下链接是Keras中所有可用损失函数的源代码。

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    一文综述神经网络中常用的损失函数 | DL入门

    基本上,在输出为实数的情况下,应使用此损失函数。 ? 二元交叉熵 当你执行二元分类任务时,可以选择该损失函数。如果你使用BCE(二元交叉熵)损失函数,则只需一个输出节点即可将数据分为两类。 重要的一点是,如果你使用BCE损失函数,则节点的输出应介于(0-1)之间。这意味着你必须在最终输出中使用sigmoid激活函数。因为sigmoid函数可以把任何实数值转换(0–1)的范围。 (也就是输出概率值) 如果你不想在最后一层上显示使用sigmoid激活函数,你可以在损失函数的参数上设置from logits为true,它会在内部调用Sigmoid函数应用到输出值。 如果你不想在最后一层上显示使用softmax激活函数,你可以在损失函数的参数上设置from logits为true,它会在内部调用softmax函数应用到输出值。与上述情况相同。 这些是最重要的损失函数。训练神经网络时,可能会使用这些损失函数之一。 以下链接是Keras中所有可用损失函数的源代码。

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    DL | 语义分割综述

    在许多语义分割架构中,CNN 旨在最小化的损失函数是交叉熵损失。该目标函数度量的是预测像素概率分布(在所有类上)和实际的概率分布的差异。 然而,对语义分割来说,交叉熵损失并不理想。 边会编码两类信息: (1)蓝色:两个像素的实际类别,即它们之间的依赖关系 (2)红色:对于给定像素的 CNN 原始预测和实际标签之间的依赖关系 每个依赖性关系都具有势能,这是一个关于两个相关随机变量值的函数 L_t 是一个可以捕获预测分割和真实分割之间差异的损失函数 他们比较了模型在不同时间尺度的表现:在 Cityscapes 数据集上评估下一帧(短时间)、下一个 0.5 秒(中等时间)和下一个 10 秒

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    youtube-dl CMD

    概述 youtube-dl 命令参数简译 USAGE: youtube-dl [OPTIONS] URL [URL...] " 从youtube搜索并下载两个关于yt-dl视频. :不再读取 ~/.config/youtube-dl/config (%APPDATA%/youtube-dl/config.txt on Windows) --config-location PATH 默认情况下,youtube-dl仅在可能时将恢复下载。 youtube-dl需要永久保存一些下载的信息。默认为$XDG_CACHE_HOME/youtube-dl或/.cache/youtube-dl

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    youtube-dl命令参考

    youtube-dl 命令参数简译 USAGE: youtube-dl [OPTIONS] URL [URL...] " 从youtube搜索并下载两个关于yt-dl视频. :不再读取 ~/.config/youtube-dl/config (%APPDATA%/youtube-dl/config.txt on Windows) --config-location PATH 默认情况下,youtube-dl仅在可能时将恢复下载。 youtube-dl需要永久保存一些下载的信息。默认为$XDG_CACHE_HOME/youtube-dl或/.cache/youtube-dl

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    PaddlePaddle Mobile+Visual DL

    Visual DL公开课视频↓ ? Visual DL公开课课件↓ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    深度学习 – Deep learning | DL

    优点2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题。 优点3:数据驱动,上限高 深度学习高度依赖数据,数据量越大,他的表现就越好。

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    吴恩达DL笔记

    下图所示ReLu激活函数,全称是rectified linear unit,后面还会出现一个其他的激活函数。 ? 为了把y hat转换成一个概率,可以使用sigmod函数转换,于是目标函数就转换成 ? ? Sigmod Function 既然目标函数有了,那接下来就是寻找损失函数和代价函数了,也即是error function和cost function。 这个两个函数区别不大,但是意义不同,之前一直没有注意。error function指的是一个数据点的更新,cost function指的是所有数据的更新。这里对比了两个损失函数,最小二乘法和交叉熵。 另外AndrewNg的ppt解释也很通俗,当类别是1的时候函数可以看出尽量使得y hat趋向1,类别是0的时候也尽量趋向于0。 ? 这里加个负号是把他转换成求最小值。

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    Your Guide to DL with MLSQL Stack (3)

    But this time, we will teach you how to use built-in DL framework called BigDL to accomplish image classification `${testDataPath}`; Train the images with DL We create a new script file named classify_train.mlsql, and

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    DL】Self-Attention与Transformer

    在第一个阶段, 可以引入不同的函数和计算机制,根据Query和某个 ,计算两者的相似性或者相关性,最常见的方法包括:求两者的向量点积、求两者的向量Cosine相似性或者通过再引入额外的神经网络来求值, 我们在把数据送入激活函数之前进行normalization(归一化),因为我们不希望输入数据落在激活函数的饱和区。 损失函数 我们用一个简单的例子来示范训练,比如翻译“merci”为“thanks”。那意味着输出的概率分布指向单词“thanks”,但是由于模型未训练是随机初始化的,不太可能就是期望的输出。 ?

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    项目列表dl、dt、dd使用

    DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>列表说明dl dt dd</title> } .box { width: 780px; margin:0 auto; } .box dl 22px; line-height: 22px; padding-right: 6px; } .box dl dd { display: block; overflow: hidden; } .box dl dd ">影视 教育音像 游戏 </dl> <dl>

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    PyTorch版《动手学深度学习》开源了,最美DL书遇上最赞DL框架

    那就用 PyTorch 版的《动手学深度学习》吧,零基础也能入门 DL。 李沐等人的开源中文书《动手学深度学习》现在有 PyTorch 版实现了。 项目作者在保持原书内容基本不变的情况下,将 MXNet 代码都转换为了 PyTorch,想要学习 DL 和 PyTorch 的小伙伴们可以试试啊。 项目地址:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch ? 现在好了,我们可以直接结合书籍内容和 PyTorch 框架,更深入地理解 DL。 项目怎么样 项目作者表示,该仓库主要包含 code 和 docs 两个文件夹。

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    机器学习-3:MachineLN之dl

    不管怎么样请保持平常心,因为深度学习很普通,并且现在很多人感觉已经遇到了瓶颈,大牛都在寻找其他更好的方法,但不得不承认dl确实比传统机器学习的方法好,先看一下dl的局限性,给你挖一些坑自己去填可好? 说了这么多废话,该回到dl了。 (1)你学dl的目的是什么? (2)你喜欢你现在的工作吗?dl对你现在的工作有什么帮助? (3)如果那天dl热潮过了,你还有还什么技能可能养家糊口? 机器学习-3:MachineLN之dl 4. 机器学习-4:DeepLN之CNN解析 5. 机器学习-5:DeepLN之CNN权重更新(笔记) 6.  机器学习-7:MachineLN之激活函数 8. 机器学习-8:DeepLN之BN 9. 机器学习-9:MachineLN之数据归一化 10.

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    使用 youtube-dl 下载网络视频

    概述 youtube-dl 是一个命令行程序,用于从 YouTube.com 和其他几个网站下载视频。它需要 Python 解释器,版本2.6,2.7或3.2+,它是跨平台程序。 命令行程序 安装 UNIX 用户(Linux、OS X 等)键入安装: $ sudo curl -L https://yt-dl.org/downloads/latest/youtube-dl -o /usr/local/bin/youtube-dl $ sudo chmod a+rx /usr/local/bin/youtube-dl Windows 用户直接下载 .exe 命令行程序 在 Linux 和 OS X 上,系统范围的配置文件位于 /etc/youtube-dl.conf,用户范围的配置文件位于 ~/.config/youtube-dl/config。 在Windows上,用户范围的配置文件位置是 %APPDATA%\youtube-dl\config.txt 或 C:\Users<user name>\youtube-dl.conf。

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    ret2_dl_runtime_resolve笔记

    _dl_runtime_resolve原理 之前在 动态链接 提到过,程序使用 ret2_dl_runtime_resolve 来进行延迟绑定的时候重定位的 如果我们可以控制相应的参数及其对应地址内容 对应之前讲的跳转到 dl_runtime_resolve 函数 这个地方就是 dl_runtime_resolve 了 ? 这两个参数就是 dl_runtime_resolve 这个函数的两个参数,我们看一下,0x804a004 里面存着什么 这个地址就是 link_map 的地址 ? 最后在动态链接库查找这个函数的地址,并且把地址赋值给 *rel -> r_offset,即 GOT 表就可以了 整理一下思路 dl_runtime_resolve 需要两个参数,一个是 reloc_arg 在动态链接库里面找这个函数的地址,赋值给 *rel->r_offset,也就是 GOT 表就完成了一次函数的动态链接 具体的利用方法可以去语雀文档,代码较多就不搬过来了 https://www.yuque.com

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