做神经网络图像也有一段时间了，我个人一般是把像素值归一化到[0,1]。不过习惯归一化到[-1,1]的人也不少。我个人经验来看这两种方法没有什么谁好谁坏…感觉并无优劣。从输入空间看，归一到[−1,1]与[0,1]相比，只是多了一个平移，并且缩小了一倍间隔。平移和缩放，很难想象会对神经网络产生什么影响。最大区别是激活函数不同？
神经网络|四种激活函数 | 分享一下在神经网络设计中常用的四种激活函数 : Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax。 Sigmoid函数是一种常用的非线性函数,可以将任何实数映射到0到1之间。它通常用于将不归一化的预测值转换为概率分布。 Tanh函数是Sigmoid函数的双曲版本,它将任何实数映射到-1到1之间。
以下关于卷积神经网络说法错误的是( )A.人工神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成。深度学习一般要求有多个隐藏层B.卷积神经网络具有天然的网络权重值共享和网络局部稀疏
摘要: 针对机器人关节控制输入受限以及动力学模型中存在非线性摩擦、柔性变形和未知外部干扰力矩等问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的输入饱和指令滤波自适应控制方法。基于指令滤波反步法,采用饱和函数约束控制输入的幅值,使用RBF...
在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。A、784;10B、28;10C、784;1D、28;1
根据西瓜书上的推导与流程,实现了BP神经网络的基本框架 const int NX = 784, NB = 500, NY = 10;//输入层X,隐藏层B,输出层Y节点数 const double eta = 0.1;//学习率 struct Node { double val{}; double bias{}; vector<double> weight; ...
卷积神经网络可以对一个输入完成不同种类的变换(旋转或缩放),这个表述正确吗?() A. 正确 B. 不正确 C. 无法确定 考考朋友 求助朋友 反馈 下一题 参考答案: 编辑 B 参考解析: 编辑 不正确 知识点: 编辑 暂无,欢迎编辑补充 答题技巧: 编辑 暂无,欢迎编辑补充 被用于: 暂无,欢迎编辑补充 题目讨论 0 ...
以下关于循环神经网络(RNN)的说法错误的是A.RNN 是具有整体浅层结构,局部深层结构的网络B.RNN 整个网络的输入端仅接受 1 帧数据C.添加了“时间”的概念,若干
在手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是 28 像素的灰度(黑白)图片,输出判断数字 0-9 的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是( )维的,输出层是( )维的。 A、28;10 B、28;1 C、784;1 D、784;10 点击查看答案&解析 手机看题 ...
题目 假设一个卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7*7,padding为0, stride 为1,输入图片的维度是224*224*3, 那么输出的维度是多少() A.217*217*3B.217*217*8C.218*218*5D.220*220*7 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏 ...