这100个样本的体重和年龄用X表示,血脂高低用Y表示,如果X的分布如下图,那么我们就可以找出一条能大概条例这些点的直线,那么这条直线的函数是:F = W*X+B 。(F并不等于Y) 此时,这条直线代表的并不是真实数据。它只是通过100个样本所推算出来,能粗略代表所有人的一个线性方程。(准确性要看样本的大小,样本越...
某个投资者面对10%收益时欣喜若狂,但在已有100%收益基础上再增加10%却反应平淡,这种现象恰似S形曲线的具象化表达。 效用函数的数学表达式通常写作U(x)=1/(1+e^-k(x-x0)),其中k控制曲线陡峭程度,x0决定拐点位置。这个看似简单的公式里藏着理解人类决策的钥匙。当企业制定市场策略时,产品定价超出消费者心理...
sigmoid函数可以从图像中看出,当x向两端走的时候,y值越来越接近1和-1,这种现象称为饱和,饱和意味着当x=100和x=1000的映射结果是一样的,这种转化相当于将1000大于100的信息丢失了很多,所以一般需要归一化数据。 softplus函数相比于relu函数更加平滑,会保存部分小于零的函数,但是计算量也更大了。 relu函数在信号响应...
1、常见的两个问题 梯度爆炸:比如1.5的100次方,是4x10^17; 值超出值域:对于16位浮点数尤为严重 对学习率比较敏感: 如果学习率太大,参数值就会大,带来的就是更大的梯度,就容易炸掉; 但是学习率太小,训练就会没有进展,因此在训练过程需要不断的调整学习率(经典炼丹) 梯度消失:比如0.8的100次方,是2x10^-10; ...
梯度下降算法每次更新回归系数时都要遍历整个数据集,该方法在处理100个左右的数据集时尚可,但如果有上亿(m)的的样本和上千(n)的特征那么该方法的时间复杂度太高了(O(m*n*k), k为迭代步数)。一种改进方法是一次仅用一个样本点来更新回归系数,时间复杂度仅为O(n*k),该方法称为随机梯度下降算法。由于可以...
for epoch in range(100): # 循环次数为100次 optimizer.zero_grad() # 梯度清零,用于反向传播时重新计算梯度 outputs = net(X) # 将输入数据传入神经网络模型得到输出值张量 loss = criterion(outputs, y) # 计算损失值,即输出值与标签之间的误差平方和 loss.backward() # 反向传播,根据损失值计算梯度并反...
为了解决这个问题,我们可以使用一些技巧,如将输入值限制在[-100, 100]的范围内,这样可以避免指数函数的溢出。 另外,还需要注意处理输入参数x为负无穷大或正无穷大的情况。在这些情况下,sigmoid函数的值分别为0和1。 6.总结 通过上述步骤,我们成功地在Python中实现了sigmoid函数的代码。sigmoid函数是一种常用的激活...
要点这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类. 下图是最终分类的效果建立数据集我们创建一些假数据来模拟真实的情况. 比如两个二次分布的数据, 不过他们的均值都不一样.import torch import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn.functional as F # 数据 n_data = torch.ones(100, ...
reach_vb(@reach_vb):苹果发布了Flash Sigmoid Attention技术,比Flash Attention 2在H100s设备上快了17%。证明了Sigmoid Attention在序列到序列任务中是一个通用的函数逼近器,通过在FA 2中引入Sigmoid核,将核推断的墙钟时间减少了17%,实际推断时间减少了8%。展示了Sigmoid Attention在各种任务和领域中与Softmax Att...
所属专辑:深度学习面试100问 音频列表 1 激活函数在深度学习模型里的意义是什么? 278 2022-03 2 sigmoid和relu的优缺点分别是什么? 292 2022-03 3 有哪些方法可以解决梯度消失或者梯度爆炸? 263 2022-03 4 梯度爆炸和梯度消失是怎么出现的? 278 2022-03 ...