sigmoid

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    파이썬에서 시그 모이 드 함수의 미분을 계산하는 올바른 방법

    나는 this article을 통해 걷고있었습니다. # convert output of sigmoid function to its derivative def sigmoid_output_to_derivative(output): return output*(1-output) 난 정말 파생 여기에 발견하는 방법을 이해할 수 없었다 : 코드에서, 저자
    python math sympy derivative sigmoid 2017-12-25

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    파이썬에서 많은 수의 시그 모이 드 함수

    Sigmoid 활성화 기능으로 신경망 작업을하고 있습니다. 내 네트워크 입력은 이미지 (MNIST 데이터 세트)이며 각 이미지의 크기가 28*28이므로 벡터로 변환해야 할 때 N*784 행렬을 갖습니다. 이 큰 행렬에 가중치 행렬을 곱하면 가중치에 대해 양의 큰 수와 음의 수가 만들어지며이 값을 Sigmoid 함수로 전달해야합니다. 나는 expit()을 시
    python matrix machine-learning neural-network sigmoid 2016-11-26

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    Java Sigmoid 메서드가 잘못된 결과를 반환합니다.

    단일 숫자를 처리 할 때 잘 작동하지만 처음 데이터 입력 후에 배열에 오류가 발생하면 java에서 Sigmoid 함수를 작성했습니다. 다음은 문제를 설명하기위한 데이터입니다 (출력은 3 자리로 반올림 됨). Input | Correct Output | Output 0 | 0.5 | 0.5 -1,0 | 0.27,0.5 | 0.27,0.
    java algorithm sigmoid 2016-11-28

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    왜 sigmod 함수가 물류 회귀에 사용됩니까?

    Google에서 검색 한 결과 몇 가지 답변이 있지만 모두 자체적 인 문제가 있습니다. 예를 들어 SIGMOD 결과 것이 좋지만 SIGMOD 함수는 그 결과 유일한 함수가 아니다 0과 1 0 내지 1 <시작 올 = " 2 "> 단조로운 기능이지만 다시 단조로운 기능이 있습니다. 그렇다면 왜 sigmod입니까? 내가 그것이 무엇인지는 알지 못하더라도 중앙의
    machine-learning logistic-regression sigmoid 2017-09-28

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    분류 자 ​​신경망의 마지막 층은 시그 모이 드와 소프트 맥을 모두 사용합니까?

    분류 자 ​​네트워크의 숨겨진 레이어는 sigmoid 또는 다른 활성화 함수를 사용하여 비선형 성을 도입하고 데이터를 정규화하지만 마지막 레이어는 softmax와 함께 sigmoid를 사용합니까? 나는 그것이 중요하지 않으며 네트워크가 어느 방향 으로든 훈련 될 것이라고 생각하지만 - softmax 레이어 만 사용해야합니까? 또는 시그 모이 드 함수를 먼저
    neural-network classification softmax sigmoid 2017-10-06

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    완전히 연결된 피드 포워드 신경 회로망 XOR 함수를 가르치기

    나는 다중 신경망에 XOR 함수를 가르치려고합니다. 나는 구조가있는 네트워크를 가지고있다 [2, 2, 1]. 나는 손실을 제곱 오차의 합으로 정의한다 (이상적이지는 않다는 것을 알고 있지만, 나는 그것을 필요로한다). Sigmoid 함수로 모든 레이어에 대한 활성화 함수를 설정하면, 나는 항상 로컬 최적 (약 0.25 어딘가, 모든 출력은 약 0.5입니다)
    neural-network tensorflow sigmoid 2016-12-13

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    아키텍처

    내가 논문을 읽고 있었다 다음과 같이 저자가 자신의 네트워크를 설명했다. "해당 깊은 네트워크, 하나 숨겨진 레이어와 완벽하게 연결된 네트워크를 양성하는를 사용하는 네트워크는 아홉을 가지고 숨겨진 레이어는 하나의 시그 모이 드 노드를 포함하고 출력 레이어에는 하나의 내부 제품 이 있습니다. 따라서 네트워크에는 10 개의 변수가 있습니다. " 네트워크는 연속
    neural-network sigmoid 2017-02-04

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    Sigmoid 활성화가있는 신경망이 모두 1을 생성합니다.

    저는 길쌈 신경 네트워크를 Python으로 구현하려고합니다. 아키텍처는 다음과 같습니다 : INPUT->[Convolution->Sigmoid->Pooling]->[Convolution->Sigmoid->Pooling]->Fully Connected Layer-> Hidden Layer->Ouput. 입력 형태 20 * 1 * 5 * 5 필터/가중치 컨벌루
    python neural-network conv-neural-network sigmoid 2017-12-02

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    Sigmoid를 계산하는 가장 빠른 방법은 무엇입니까?

    sigmoid이 활성화 기능으로 선택되는 반복적 인 신경망을 구현하려고합니다. 내 첫 번째 프로토 타입은 python으로 작성되었으며 sigmoid은 프로그램의 병목 현상으로 전체 실행 시간의 30 %를 차지합니다. # x is a fixed size vector here def sigmoid(x): return numpy.reciprocal(1
    python c++ numpy sigmoid 2017-02-09

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    시스템 Verilog의 float 값에 대해 e^x를 계산 하시겠습니까?

    저는 FPGA에서 실행되는 신경망을 구축하고 있으며 퍼즐의 마지막 부분은 하드웨어에서 시그 모이 드 기능을 실행하고 있습니다. 이 중 하나입니다 1/(1 + e^-x) 또는 (atan(x) + 1)/2 불행하게도, 여기에 X float 값 (SystemVerilog를에 real 값)입니다. SystemVerilog에서 이러한 함수 중 하나를 구현하는
    neural-network verilog fpga system-verilog sigmoid 2016-11-21
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