Публикации по теме 'sigmoid'
Функция активации Сигмоид
«S-образная функция»
Что такое сигмоид?
Сигмовидная функция, также называемая логистической функцией , традиционно является очень популярной функцией активации для нейронных сетей.
Что делает сигмоид?
Sigmoid принимает реальное значение в качестве входных данных и преобразует его для вывода другого значения между 0 и 1. Входные данные, которые намного больше 1, преобразуются в значение 1, аналогичным образом значения, намного меньшие 0, привязываются к 0 .
Кто изобрел сигмоид?..
Различия между функцией активации Sigmoid и Softmax
На рынке существует множество алгоритмов, которые можно использовать для решения задач классификации. Сегодняшние темы будут искусственными и сверточными нейронными сетями и тем, как определить, может ли наш алгоритм создавать для нас много ответов или быть бинарным, только с одним ответом. Все сводится к функциям активации Sigmoid и SoftMax.
Нейроны и искусственная нейронная сеть
Искусственная нейронная сеть представляет собой вычислительную модель, которая выглядит так же, как..
Алгоритм обучения сигмовидного нейрона, объясненный с помощью математики
Это вторая часть из двух частей, в которых обсуждается работа сигмовидного нейрона и его алгоритм обучения:
1 | Сигмовидный нейрон - строительный блок глубоких нейронных сетей
2 | Математическое объяснение алгоритма обучения сигмовидного нейрона (текущая история)
В этом посте мы подробно обсудим математическую интуицию, лежащую в основе алгоритма обучения сигмовидного нейрона.
Примечание для цитирования: содержание и структура этой статьи основаны на лекциях по глубокому..
Празднование 10-летия Sigmoid: преодоление разрыва между данными и принятием решений
Празднование 10-летия Sigmoid: преодоление разрыва между данными и принятием решений
Создание Sigmoid в 2013 году было обусловлено главным образом двумя идеями: во-первых, каждое решение можно принять лучше с помощью данных, и во-вторых, у каждой компании может не быть правильной настройки данных. С самого начала целью было дать предприятиям возможность полностью управлять данными. Поскольку мы уже 10 лет в бизнесе, уместно оглянуться назад, дорожить успехами и уверенно двигаться..
Нейронные сети и глубокое обучение W2 — Shallow NN
В этом посте я суммирую шаги, необходимые для создания простой модели бинарной классификации с помощью одноэтапной NN с сигмоидной функцией в качестве функции активации. Удивительно, насколько такая простая модель эффективна в сложных задачах классификации!
Для задачи бинарной классификации с однослойной нейронной сетью ввод обрабатывается с помощью следующих математических функций.
z = wT. x + b, где w — набор весов для линейной обработки (взвешенная сумма входных данных), а b —..
Использование Crucio SMOTE для балансировки данных
Это будет новая серия статей, связанных с нашей новой библиотекой Python, с любовью созданной Sigmoid. Его название похоже на второе непростительное заклинание из серии о Гарри Поттере, Круцио. Эта библиотека была создана специально для несбалансированных наборов данных с множеством различных методов, которые могут быть полезны в разных ситуациях.
Если вы пропустили нашу первую библиотеку, Kydavra , которая создана для выбора функций, я предлагаю вам проверить ее после прочтения этой..
Применение дарвиновской эволюции к выбору признаков с помощью Kydavra GeneticAlgorithmSelector
Математика почти всегда дает хороший ответ на вопросы, связанные с выбором функций. Однако иногда старые добрые алгоритмы грубой силы могут принести в игру лучший и более практичный ответ.
Генетические алгоритмы — это семейство алгоритмов, вдохновленных биологической эволюцией, которые в основном используют цикл — скрещиваться, мутировать, пробовать, вырабатывая наилучшую комбинацию состояний в зависимости от оценочной метрики. Итак, приступим к коду.
Использование..
