我测试了logistic函数的不同参数化,并比较了结果和不同参数对曲线的影响。
using Distributions
# Vector of x to test the different functions
x = collect(0:20)
Logis = Logistic(10, 1) # PDF of Logistic function in Julia
y = cdf(Logis, x) # CDF of Logistic function in Julia
# This is a standard representation of the CDF for L
我在df中有这篇专栏文章:
Column A
--------
x-y: 1
x-y: 2
x-y: 2
x-x: 1
y-x: 2
y-y: 3
y-y: 3
有可能把它们分解成这样的矩阵吗?
1 2 3 *based on the range of number of column A
--------------
x-x 1 0 0 because there's 1 'x-x: 1'
x-y 1 2 0 because there's 1 'x-
我用Mxnet训练异或神经网络,但损失不会减少,它们总是在0.5以上。
下面是我在Mxnet 1.1.0;Python3.6;OS Capitan 10.11.6中的代码
我尝试了两个损失函数-平方损失和最大损失,两者都没有工作。
from mxnet import ndarray as nd
from mxnet import autograd
from mxnet import gluon
import matplotlib.pyplot as plt
X = nd.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
y = nd.array([0,1,1,0])
batc
我试图找到tanh(x)函数的最大曲率点,但是曲率的数学定义包含一个绝对值函数。我已经指定x必须是实值,它解决了曲率的导数返回一个虚函数的渐近性。但是,当试图使用k'(x)=0方法解决sym.solve()问题时,python将继续运行,根本不返回答案。
x = sym.symbols('x', real=True)
# below are parameters I found from curve fitting raw data elsewhere that are just converted to sympy variables
a = sym.Float(
我的CNN中的活动函数的形式是:
abs(X)< tou f = 1.716tanh(0.667x)
x >= tou f = 1.716[tanh(2tou/3)+tanh'(2tou/3)(x-tou)]
x <= -tou f = 1.716[tanh(-2tou/3)+tanh'(-2tou/3)(x+tou)]
tou是一个常量。
因此,在TensorFlow中可以创建自己的激活函数。我不想用C++编写它,然后重新编译整个TensorFlow。
如何使用TensorFlow中提供的函数来实现此功能?
我用Matlab编写了一个简单的程序来学习子函数。在这个过程中,我遇到了一个我希望得到帮助的错误。这是函数
function result = hyperbolic(string,x)
%HYPERBOLIC calculates the sinh, cosh and tanh of a given value
msg = nargchk(2,2,nargin);
error(msg);
if string == 'sinh' | string == 'cosh' | string == 'tanh'
if strin