文章目录1.基于神经网络计算心理健康程度2.添加激活函数的神经网络计算3.使用神经网络预测小胖是否会变胖4.激活函数选择的讨论5.神经网络的设计6.深度线性模型的表达能力=线性模型7.神经网络退化主要讨论的内容什么是人工神经网络，相关计算反向传播算法的原

在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，人工智能尤其是神经网络技术正以前所未有的速度革新着各个领域。而在C++神经网络算法的构建进程中，激活函数的选定无疑是一项极具策略性与技巧性的关键环节，它宛如神经网络的“智慧开关”，深刻左右着模型的学习效能、适应性以及整体的表现水准

简介在前两篇文章中，我们详细探讨了如何利用采样数据来估计回归曲线。接下来，在本节中，我们将深入讨论如何处理分类问题。章节安排背景介绍数学方法程序实现背景介绍线性可分线性可分是指在多维空间\(\mathbb{R}^D\)中，对于任意两个类别的数据，总是存在一个超平面，可以将这两

根据《PMBOK®指南》（项目管理知识体系指南），项目干系人是指“受到项目决策、活动或结果影响，或自认为会受到影响的个人、群体或组织”。这意味着项目干系人不仅包括那些直接影响项目的人员，还包括那些可能受到项目成果影响的外部群体。由于干系人分布在不同的地理位置或组织层级，沟通

CyclicBarrier 有两个构造函数，CyclicBarrier(int)，CyclicBarrier(int,Runnable)目的：通过输入任务数实现线程同步； 使用场景： 多线程计算：当多个线程需要分阶段并行处理数据，但在每一阶段结束时需要所有线程同步，以便开始下一阶段的处理。 并行任务协调：例如，在并行搜索或并行数

第一部分：基本含义神经网络（NeuralNetwork）是一种模仿人脑神经元连接方式的机器学习模型，用于处理复杂的非线性问题。通过大量的参数和层级结构，神经网络可以学习数据中的特征，应用于分类、回归等任务。机器学习和人类实现人生巅峰的例子对比：如果把人比作神经网络，一次次摔倒就是

 1人工神经网络全连接神经网络2激活函数隐藏层激活函数由人决定输出层激活函数由解决的任务决定：二分类：sigmoid多分类：softmax回归：不加激活（恒等激活identify）2.1sigmoid激活函数x为加权和小于-6或者大于6，梯度接近于0，会出现梯度消失的问题即使取值[-6

     BP神经网络每种传递函数都有自己的特点，输入输出值不同，线性和非线性不同，对于有些模型，需要做出有针对性的调整，需要自定义传递函数，这是修改的原因之一，有些模型，数据有一定的物理意义，或者其他特殊要求，有些因子需要单独处理，这个时候也需要自定义传递函数，这是修改的原因

我们从Sigmoid函数的定义出发，逐步推导出这一公式。让我们详细说明这个推导过程。1.Sigmoid函数的定义首先，Sigmoid函数定义为：σ(x

上一章我们学习了感知机。关于感知机，既有好消息，也有坏消息。好消息是，即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性。上一章已经介绍过，即便是计算机进行的复杂处理，感知机（理论上）也可以将其表示出来。坏消息是，设定权重的工作，即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之激活函数激活函数基本概念分类常见的激活函数2.Tanh/双曲正切激活函数3.ReLU激活函数4.Softmax激活函数PyTorch中如何使用1.线性激活函数2.非线性激活函数SigmoidTanhReLULeakyReLUParametricReLU(PReLU)使用激

        神经网络和深度学习是现代机器学习的重要组成部分，它们在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了显著的成功。本文将详细介绍神经网络和深度学习的基本函数概念，并通过一个简单的例子来展示如何使用Python和Keras库构建一个神经网络模型。1、前置库

Sigmoid激活函数是一种广泛应用于机器学习和深度学习中的非线性函数，特别是在二分类问题中。它的作用是将一个实数值映射到(0,1)区间，使得输出可以被解释为概率值，这在处理二分类问题时非常有用。Sigmoid函数的定义Sigmoid函数的数学表达式为：

今天学的有些小兴奋，终于解锁了很多熟悉但不明就里的术语。天呢，原来ReLU是“修正线性单元”的意思！RectifiedLinearUnit！但是呢，也有不大对付的地方：好几个地方前言不搭后语。容我一一道来。今天就顺序边读边记：线性模型（linearmodel）==把模型输入的特征x乘上一个权重，再加

神经网络/深度学习1.综述        动机：建立软件模仿大脑应用：语音识别到计算机视觉到文本（自然语言过程NLP）        传统机器学习：线性回归，逻辑回归2.需求预测        层：一层可以有多个/一个神经元，以相同或相似特征作为输出，输出几个数字   

目录一、学习资料二、学习笔记（一）线性模型1、考虑周期性2、修改模型（二）模型变形之分段线性曲线1、分段线性直线2、分段线性曲线的图像和表达式（机器学习第一步：写出带有未知数的函数）（1）如何构成（2）如何表达（3）如何改进3、分段线性曲线的损失（机器学习第二步：定义损失）4、分段

在本节提到线性模，我第一反应是我学过的线性代数。曾经学过的简单的数学概念如线性方程被演化成了复杂而强大的工具，用于解决现实世界中的预测问题。这里不仅解释了线性模型的基础原理，还探讨了如何通过添加非线性组件如ReLU函数或Sigmoid函数，将模型提升到一个新的层次。线性模型的局

引入上一篇文章中我们了解了机器学习中最基本的模型线性模型（Linearmodels），由于其过于简单（只能调整其斜率w与截距b）无法反映真实数据中多数折线或曲线情况这种限制称为模型偏差（modelbias）。下文介绍：如何构建更复杂，误差更小的函数解决问题。注：此处的bias与线性模型中的b不同。