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带参数的自定义激活
我正在尝试在 Keras 中创建一个可以接受参数的激活函数beta像这样 from keras import backend as K from keras utils generic utils import get custom obj
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Keras
keraslayer
activationfunction
C# 中的激活函数列表
我可以在数学中找到激活函数列表 但在代码中却找不到 所以我想如果应该有这样一个列表的话 这将是代码中放置这样一个列表的正确位置 从这两个链接中算法的翻译开始 https en wikipedia org wiki Activation fu
c
neuralnetwork
derivative
activationfunction
有没有一种简单的方法来扩展现有的激活函数?我的自定义 softmax 函数返回: 操作具有“无”梯度
我想通过仅使用向量中的前 k 个值来实现使 softmax 更快的尝试 为此 我尝试为张量流实现一个自定义函数以在模型中使用 def softmax top k logits k 10 values indices tf nn top k
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tensorflow
Keras
Softmax
activationfunction
每个时期隐藏层的输出并将其存储在 keras 的列表中?
我有一个带有单个隐藏层的 keras MLP 我正在使用多层感知器 在单个隐藏层中具有特定数量的节点 我想在一批通过时提取该隐藏层所有神经元的激活值 并且我想为每个时期执行此操作并将其存储在列表中以进行探索 我的表述如下 class myN
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tensorflow
Keras
neuralnetwork
activationfunction
如何用python实现Leaky Relu的导数?
在不使用 Tensorflow 的情况下 如何在 Python 中实现 Leaky ReLU 的导数 还有比这更好的方法吗 我希望该函数返回一个 numpy 数组 def dlrelu x alpha 01 return alpha if
python
neuralnetwork
activationfunction
如何在 Keras 中使用 categorical_hinge?
也许是一个非常愚蠢的问题 但我找不到如何在 Keras 中使用 categorical hinge 的示例 我进行分类 我的目标是shape 1 值为 1 0 1 所以我有 3 个类别 使用函数式 API 我设置了输出层 如下所示 输出 密
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activationfunction
在简单的多层 FFNN 中,只有 ReLU 激活函数不收敛
我正在学习张量流 深度学习并尝试各种激活函数 我为 MNIST 问题创建了一个多层 FFNN 大部分基于tensorflow官方网站的教程 只是添加了3个隐藏层 我实验过的激活函数有 tf sigmoid tf nn tanh tf nn
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activationfunction