深度学习中激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。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，可见激活函数的重要性如此之大。下面，分别介绍深度学习中常用的激活函数。1. sigmoid
sigmoid的公式如下：
什么是激活函数?在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。2.为什么引入非线性激励函数？若不使用激励函数，每一层的输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（perceptron）。 非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有
在这里主要讨论两种归一化方法：1、线性函数归一化(Min-Max scaling)线性函数将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围，归一化公式如下：该方法实现对原始数据的等比例缩放，其中Xnorm为归一化后的数据，X为原始数据，Xmax、Xmin分别为原始数据集的最大值和最小值。python实现：preprocessing.MinMaxScaler2、0均值标准化(Z-score standa
1. 将 NumPy 导入为 np，并查看版本难度：L1问题：将 NumPy 导入为 np，并输出版本号。2. 如何创建 1 维数组？难度：L1问题：创建数字从 0 到 9 的 1 维数组。期望输出：#> array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])3. 如何创建 boolean 数组？难度：L1问题：创建所有 True 的 3×3 NumPy 数组。4. 如何
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2023-08-24 02:04:44
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每个神经元的正向传播步骤计算输入的加权和加上偏差： 然后应用激活函数A在每个神经元处生成输出： 激活函数执行Y 的非线性变换，该范围将基于某个阈值确定神经元是否将触发。将许多这些神经元堆叠在一起，最终得到一个神经网络。非线性变换是激活函数的重要特性。如果你的激活函数是线性的，那么无论你的神经网络中有多少层，最终结果仍然是线性函数。有许多激活函数各有其优缺点。以下是当今最常用
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2023-08-30 12:50:28
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当我们需要对多个指标进行拟合、作图、相干性分析等操作时，如果不同指标之间的量级差距过大会直接影响最终结果，因此我们需要对数据归一化处理，结束后还可以反归一化处理回到真实值。下面介绍matlab中的归一化函数mapminmax的实用操作：mapminmax函数是按行操作的，输入数组如果是一维的，需要是行向量，如果是二维的，则按行归一化。1. [Y,PS] = mapminmax(X,Ymin,Yma
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2023-06-02 14:31:40
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# Python归一化和反归一化函数
在数据分析和机器学习的过程中，我们经常需要对原始数据进行归一化处理。归一化可以将数据按照一定的比例缩放，使得其数值范围在一个特定的区间内，从而提升模型的性能。在本文中，我们将介绍一些常用的Python归一化和反归一化函数，并提供相应的代码示例。
## 什么是归一化？
归一化是一种常见的数据预处理技术，它可以将不同取值范围的数据统一到一个特定的区间内。常见
原创
2023-08-21 10:41:58
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python类的实例化问题解决更新时间：2019年08月31日 14:19:57 投稿：yaominghui这篇文章主要介绍了python类的实例化问题解决,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下类的实例化问题解决运行结果：line 21, in s=speaker('ken',10,'aaa')TypeError: __init__()
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2023-10-15 23:34:07
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激活函数的作用如下-引用《TensorFlow实践》： 这些函数与其他层的输出联合使用可以
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2023-02-06 17:59:31
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Batch Normlization BN的计算是要受到其他样本影响的，由于每个batch的均值和方差会由于shuffle的设置而变动，所以可以理解为一种数据增强的方式。但是，对于单个数据而言，相当于是引入了噪声。所以BN适用于每个mini-batch比较大，数据分布比较接近。Layer Normalization LN 针对单个训练样本进行，不依赖于其他数据，因此可以避免 BN 中受 mini-
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2023-10-17 13:33:02
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此文参考定义上的区别归一化：将数据的值压缩到0到1之间，公式如下 标准化：将数据所防伪均值是0，方差为1的状态，公式如下： 归一化、标准化的好处：
在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化)，许多学习算法中目标函数的基础都是假设所有的特征都是零均值并且具有同一阶数上的方差。如果某个特征的方差比其他特征大几个数量级，那么
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2023-08-22 08:56:55
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起因参考代码[时间序列预测]基于BP、RNN、LSTM、CNN-LSTM算法多特征（多影响因素）用电负荷预测[保姆级手把手教学] 他的源代码部分：我的代码仿写部分：# 将真实值标签进行反归一化操作
real = np.concatenate((test[16:, :-1], y_test), axis=1)#我猜这个-1只是为了让合并的列为5个，保持列维不变
print('contenate的归一
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2023-12-01 22:28:17
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1. pytorch常用函数 1.1 transforms数据处理和数据增强方法1.1.1转为 tensor:transforms.ToTensorclass torchvision.transforms.ToTensor
功能:将 PIL Image 或者 ndarray 转换为 tensor,并且归一化至[0-1]
注意事项:归一化至[0-1]是直接除以 255,若自己的
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2023-10-10 14:24:26
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matlab归一化和反归一化函数——mapminmax
在做BP神经网络的时候经常会遇到数据的归一化，这个时候需要用到mapminmax函数，老版本可以用premnmx和tramnmx
用函数mapminmax
1 默认的map范围是[-1, 1]，所以如果需要[0, 1]，则按这样的格式提供参数:
MappedData = mapminmax(OriginalData, 0, 1);
2
原创
2021-07-06 11:52:52
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一、归一化函数mapminmax() 1、默认的归一化范围是（-1，1），使用mapminmax(data,0,1)将范围控制在（0，1）。 2、按行归一化，矩阵则每行归一化一次。若要完全归一化，则 Flatten
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2023-07-02 14:41:41
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随着深度学习的兴起，神经网络也似乎成了所有计算机视觉任务的标配，大家除了研究各种各样的网络结构之外，还有研究优化方法的，以及激活函数的，这篇博客就对当前各种各样的激活函数做一个总结，分析其背后的性质。到目前为止，激活函数的形式有很多种了，早期的激活函数主要是 sigmoid 以及 tanh 函数，这两种函数都能将输入限制在很小的范围内，算是一种非线性函数，后来又出现了 RELU 以及各种基于 RE
深度学习之激活函数 感知机模型中的函数f是非线性的，称为激活函数，激活函数的作用是将输出变为非线性的，这是因为现实世界中大部分数据都是非线性的。比较常用的激活函数有Sigmoid、Tanh和Relu函数。Sigmoid函数 Sigmoid函数是早期神经网络经常选用的激活函数，其数学表达式为： Sigmoid函数图像如下： 从图像上可以看出，Sigmoid函数取值范围为（0,1），输入非
1 Batch Normalization（BN）的作用1.1 特征分布对神经网络训练的作用在神经网络的训练过程中，我们一般会将输入样本特征进行归一化处理，使数据变为均值为0，标准差为1的分布或者范围在0~1的分布。因为当我们没有将数据进行归一化的话，由于样本特征分布较散，可能会导致神经网络学习速度缓慢甚至难以学习。 用2维特征的样本做例子。如下两个图 上图中样本特征的分布为椭圆，当用梯度下降
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2023-11-09 08:37:10
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引言 神经网络很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。本文的内容包括几个部分：1.什么是激活函数？ 2.激活函数的用途（为什么需要激活函数）？ 3.有哪些激活函数，都有什么性质和特点？ 4.应用中如何选择合适的激活函数？什么是激活函数？ 首先要了解神经网络的基本模型。 单一神经元模型如下图所示。&n
作者：老猪T_T
归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，且sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理
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2023-08-03 10:22:06
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