精华内容
下载资源
问答
  • Helm 3 完整教程(十五):Helm 函数讲解(9)网络函数、文件路径函数、类型检查函数
    千次阅读
    2021-04-01 15:34:46

    推荐阅读

    Helm3(K8S 资源对象管理工具)视频教程:https://edu.csdn.net/course/detail/32506
    Helm3(K8S 资源对象管理工具)博客专栏:https://blog.csdn.net/xzk9381/category_10895812.html

    Helm 函数大体可以分为如下几类(点击链接可直接查看对应的文章):

    更多相关内容
  • BP神经网络函数逼近

    千次阅读 2020-04-23 21:26:53
    给出一个非线性的函数,建立BP神经网络进行拟合图像,其中隐藏神经元的数目为,可以设定。 %BP神经网络函数逼近 k=2; x=[-1:.05:8]; f=1+sin(k*pi/2*x); %建立BP神经网络结构 %隐藏层为5 未训练参数 n=10; ...

    给出一个非线性的函数,建立BP神经网络进行拟合图像,其中隐藏神经元的数目为,可以设定。

    %BP神经网络的函数逼近
    k=2;
    x=[-1:.05:8];
    f=1+sin(k*pi/2*x);
    
    %建立BP神经网络结构
    %隐藏层为5 未训练参数
    n=10;
    net=newff(minmax(x),[n,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
    y1=sim(net,x);
    figure;
    plot(x,f,'-',x,y1,':');
    title('要逼近的非线性函数');
    xlabel('时间');
    ylabel('原函数和仿真函数');
    
    %训练BP神经网络
    net.trainParam.epochs=200;
    net.trainParam.goal=0.2;
    net=train(net,x,f);
    y2=sim(net,x);
    figure;
    plot(x,f,'-',x,y1,':',x,y2,'--');
    title('训练后的网络输出');
    xlabel('时间');
    ylabel('仿真函数');
    

    第一次建立了BP神经网络,tansig和purelin分别是隐藏层神经元激活函数和输出层神经元激活函数,trainlm是训练函数,但是未经过训练的网络中权值和阈值是随机的,所以误差非常大。
    在这里插入图片描述

    于是开始训练(取神经元个数n为5)
    在这里插入图片描述

    可以看到,训练后呈现出来的逼近曲线已经开始逼近原函数了,但是仍然拟合度较低,所以修改n的值为10,再训练一次。
    在这里插入图片描述
    可以看到,这时的逼近函数已经非常拟合于原函数了,精度达到了一定高度。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    参考资料:
    Matlab的BP神经网络工具箱及其在函数逼近中的应用
    补充:BP神经网络工具箱介绍
    BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小。下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称:

    (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层)

    (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含层有多层)

    (3)train:训练一个神经网络

    (4)sim:仿真一个神经网络

    展开全文
  • 均方误差性能函数 这里用到函数mse,BP神经网络的学习规则是不断调整神经网络的权值和偏值,使得输出的均方误差着性能最小,其调用格式为: perf = mse(net,t,y,ew) 其中,net为建立的神经网络,t为目标向量,y为网络...

    前言

    慢慢来,别着急,先把基础扎实,我们才能写高级的神经网络。

    1.均方误差性能函数

    这里用到函数mse,BP神经网络的学习规则是不断调整神经网络的权值和偏值,使得输出的均方误差着性能最小,其调用格式为:

    perf = mse(net,t,y,ew)
    

    其中,net为建立的神经网络,t为目标向量,y为网络输出向量,ew为所有权值和偏值下暗恋,per

    展开全文
  • 神经网络26 个激活函数汇总

    万次阅读 多人点赞 2018-09-06 20:06:17
    在神经网络中,激活函数决定来自给定输入集的节点的输出,其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化,激活函数需要是可微分(或者至少是几乎完全可微分...

    在神经网络中,激活函数决定来自给定输入集的节点的输出,其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化,激活函数需要是可微分(或者至少是几乎完全可微分的)。此外,复杂的激活函数也许产生一些梯度消失或爆炸的问题。因此,神经网络倾向于部署若干个特定的激活函数(identity、sigmoid、ReLU 及其变体)。

    下面是 26 个激活函数的图示及其一阶导数,图的右侧是一些与神经网络相关的属性。

    1. Step

    激活函数 Step 更倾向于理论而不是实际,它模仿了生物神经元要么全有要么全无的属性。它无法应用于神经网络,因为其导数是 0(除了零点导数无定义以外),这意味着基于梯度的优化方法并不可行。

    2. Identity

    通过激活函数 Identity,节点的输入等于输出。它完美适合于潜在行为是线性(与线性回归相似)的任务。当存在非线性,单独使用该激活函数是不够的,但它依然可以在最终输出节点上作为激活函数用于回归任务。

    3. ReLU

    修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU)是神经网络中最常用的激活函数。它保留了 step 函数的生物学启发(只有输入超出阈值时神经元才激活),不过当输入为正的时候,导数不为零,从而允许基于梯度的学习(尽管在 x=0 的时候,导数是未定义的)。使用这个函数能使计算变得很快,因为无论是函数还是其导数都不包含复杂的数学运算。然而,当输入为负值的时候,ReLU 的学习速度可能会变得很慢,甚至使神经元直接无效,因为此时输入小于零而梯度为零,从而其权重无法得到更新,在剩下的训练过程中会一直保持静默。

    4. Sigmoid

    Sigmoid 因其在 logistic 回归中的重要地位而被人熟知,值域在 0 到 1 之间。Logistic Sigmoid(或者按通常的叫法,Sigmoid)激活函数给神经网络引进了概率的概念。它的导数是非零的,并且很容易计算(是其初始输出的函数)。然而,在分类任务中,sigmoid 正逐渐被 Tanh 函数取代作为标准的激活函数,因为后者为奇函数(关于原点对称)。

    5. Tanh

    在分类任务中,双曲正切函数(Tanh)逐渐取代 Sigmoid 函数作为标准的激活函数,其具有很多神经网络所钟爱的特征。它是完全可微分的,反对称,对称中心在原点。为了解决学习缓慢和/或梯度消失问题,可以使用这个函数的更加平缓的变体(log-log、softsign、symmetrical sigmoid 等等)

    6. Leaky ReLU

    经典(以及广泛使用的)ReLU 激活函数的变体,带泄露修正线性单元(Leaky ReLU)的输出对负值输入有很小的坡度。由于导数总是不为零,这能减少静默神经元的出现,允许基于梯度的学习(虽然会很慢)。

    7. PReLU

    参数化修正线性单元(Parameteric Rectified Linear Unit,PReLU)属于 ReLU 修正类激活函数的一员。它和 RReLU 以及 Leaky ReLU 有一些共同点,即为负值输入添加了一个线性项。而最关键的区别是,这个线性项的斜率实际上是在模型训练中学习到的。

    8. RReLU

    随机带泄露的修正线性单元(Randomized Leaky Rectified Linear Unit,RReLU)也属于 ReLU 修正类激活函数的一员。和 Leaky ReLU 以及 PReLU 很相似,为负值输入添加了一个线性项。而最关键的区别是,这个线性项的斜率在每一个节点上都是随机分配的(通常服从均匀分布)。

    9. ELU

    指数线性单元(Exponential Linear Unit,ELU)也属于 ReLU 修正类激活函数的一员。和 PReLU 以及 RReLU 类似,为负值输入添加了一个非零输出。和其它修正类激活函数不同的是,它包括一个负指数项,从而防止静默神经元出现,导数收敛为零,从而提高学习效率。

    10. SELU

    扩展指数线性单元(Scaled Exponential Linear Unit,SELU)是激活函数指数线性单元(ELU)的一个变种。其中λ和α是固定数值(分别为 1.0507 和 1.6726)。这些值背后的推论(零均值/单位方差)构成了自归一化神经网络的基础(SNN)。

    11. SReLU

    S 型整流线性激活单元(S-shaped Rectified Linear Activation Unit,SReLU)属于以 ReLU 为代表的整流激活函数族。它由三个分段线性函数组成。其中两种函数的斜度,以及函数相交的位置会在模型训练中被学习。

    12. Hard Sigmoid

    Hard Sigmoid 是 Logistic Sigmoid 激活函数的分段线性近似。它更易计算,这使得学习计算的速度更快,尽管首次派生值为零可能导致静默神经元/过慢的学习速率(详见 ReLU)。

    13. Hard Tanh

    Hard Tanh 是 Tanh 激活函数的线性分段近似。相较而言,它更易计算,这使得学习计算的速度更快,尽管首次派生值为零可能导致静默神经元/过慢的学习速率(详见 ReLU)。

    14. LeCun Tanh

    LeCun Tanh(也被称作 Scaled Tanh)是 Tanh 激活函数的扩展版本。它具有以下几个可以改善学习的属性:f(± 1) = ±1;二阶导数在 x=1 最大化;且有效增益接近 1。

    15. ArcTan

    视觉上类似于双曲正切(Tanh)函数,ArcTan 激活函数更加平坦,这让它比其他双曲线更加清晰。在默认情况下,其输出范围在-π/2 和π/2 之间。其导数趋向于零的速度也更慢,这意味着学习的效率更高。但这也意味着,导数的计算比 Tanh 更加昂贵。

    16. Softsign

    Softsign 是 Tanh 激活函数的另一个替代选择。就像 Tanh 一样,Softsign 是反对称、去中心、可微分,并返回-1 和 1 之间的值。其更平坦的曲线与更慢的下降导数表明它可以更高效地学习。另一方面,导数的计算比 Tanh 更麻烦。

    17. SoftPlus

    作为 ReLU 的一个不错的替代选择,SoftPlus 能够返回任何大于 0 的值。与 ReLU 不同,SoftPlus 的导数是连续的、非零的,无处不在,从而防止出现静默神经元。然而,SoftPlus 另一个不同于 ReLU 的地方在于其不对称性,不以零为中心,这兴许会妨碍学习。此外,由于导数常常小于 1,也可能出现梯度消失的问题。

    18. Signum

    激活函数 Signum(或者简写为 Sign)是二值阶跃激活函数的扩展版本。它的值域为 [-1,1],原点值是 0。尽管缺少阶跃函数的生物动机,Signum 依然是反对称的,这对激活函数来说是一个有利的特征。

    19. Bent Identity

    激活函数 Bent Identity 是介于 Identity 与 ReLU 之间的一种折衷选择。它允许非线性行为,尽管其非零导数有效提升了学习并克服了与 ReLU 相关的静默神经元的问题。由于其导数可在 1 的任意一侧返回值,因此它可能容易受到梯度爆炸和消失的影响。

    20. Symmetrical Sigmoid

    Symmetrical Sigmoid 是另一个 Tanh 激活函数的变种(实际上,它相当于输入减半的 Tanh)。和 Tanh 一样,它是反对称的、零中心、可微分的,值域在 -1 到 1 之间。它更平坦的形状和更慢的下降派生表明它可以更有效地进行学习。

    21. Log Log

    Log Log 激活函数(由上图 f(x) 可知该函数为以 e 为底的嵌套指数函数)的值域为 [0,1],Complementary Log Log 激活函数有潜力替代经典的 Sigmoid 激活函数。该函数饱和地更快,且零点值要高于 0.5。

    22. Gaussian

    高斯激活函数(Gaussian)并不是径向基函数网络(RBFN)中常用的高斯核函数,高斯激活函数在多层感知机类的模型中并不是很流行。该函数处处可微且为偶函数,但一阶导会很快收敛到零。

    23. Absolute

    顾名思义,绝对值(Absolute)激活函数返回输入的绝对值。该函数的导数除了零点外处处有定义,且导数的量值处处为 1。这种激活函数一定不会出现梯度爆炸或消失的情况。

    24. Sinusoid

    如同余弦函数,Sinusoid(或简单正弦函数)激活函数为神经网络引入了周期性。该函数的值域为 [-1,1],且导数处处连续。此外,Sinusoid 激活函数为零点对称的奇函数。

    25. Cos

    如同正弦函数,余弦激活函数(Cos/Cosine)为神经网络引入了周期性。它的值域为 [-1,1],且导数处处连续。和 Sinusoid 函数不同,余弦函数为不以零点对称的偶函数。

    26. Sinc

    Sinc 函数(全称是 Cardinal Sine)在信号处理中尤为重要,因为它表征了矩形函数的傅立叶变换(Fourier transform)。作为一种激活函数,它的优势在于处处可微和对称的特性,不过它比较容易产生梯度消失的问题。

     

     

    展开全文
  • 神经网络算法中的三种函数

    千次阅读 2020-04-13 19:30:59
    神经网络——三种函数 1、激活函数     进行非线性变换,假如我们构建了一个多层的神经网络,那它每一层做的其实都是一个线性加权求和的运算,因此这个神经网络就只能做线性分类。当我们对每层网络中的各个节点...
  • 为什么说神经网络可以逼近任意函数

    万次阅读 多人点赞 2020-07-22 08:39:18
    本文主要介绍神经网络万能逼近理论,并且通过PyTorch展示了两个案例来说明神经网络函数逼近功能。 大多数人理解“函数”为高等代数中形如“f(x)=2x”的表达式,但是实际上,函数只是输入到输出的映射关系,其形式...
  • 神经网络是如何拟合任意函数

    千次阅读 2020-06-09 16:27:57
    神经网络是如何拟合任意函数的 一个最原始粗暴的拟合任意函数的思路,是将函数切成很多段线性函数,之后用逻辑门控制当x在哪一个区间时,某些逻辑门被激活,对应的线性函数的权重w与偏移量b在逻辑门的包裹下变成非...
  • 神经网络-损失函数是不是凸的

    千次阅读 多人点赞 2020-04-22 23:24:03
    损失函数是不是凸的? 不是 全局最优不一定是好的解,局部最优不一定是差的解 NN中设计得激活函数是为了引入非线性变换,凸不凸都可以 NN不凸,是多个隐藏层导致的,即使每一层激活函数都是凸的,目标函数依旧...
  • 前六篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络、theano正规化处理,这篇文章讲解加速神经网络训练的方法,为什么有激励函数以及过拟合,均是...
  • legend('预测输出','期望输出','fontsize',12) title('BP网络预测输出','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) ylabel('输出','fontsize',12) print -dtiff -r600 4-3 %预测误差 error=BPoutput-output_test...
  • 深度学习-神经网络函数拟合

    千次阅读 2020-02-01 17:28:34
    理论上神经网络可以拟合任意的函数(应该用逼近更贴切一些)。 定义好神经网,送进去x和y,模型就学完了。但实际上,远没有这么简单。 不信,我们来看个简单例子。拟合一个y=cos(x),这样一个简单的函数。 这似乎...
  • 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 前馈神经网络:一种最简单的神经网络,各神经元分层排列...
  • 神经网络:简单的函数拟合

    万次阅读 2018-06-20 14:41:27
    在Python中使用神经网络算法拟合函数,使用梯度下降算法优化模型参数。提供了详细的代码,并详细解释了实现过程。可以帮助读者更好地理解神经网络算法如何拟合函数
  • 神经网络常见的激活函数汇总

    万次阅读 多人点赞 2018-08-14 10:15:29
    在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。 比如在下面的这个问题中: 如上图所示,这是一个简单的线性分类问题,只需要一条直线就可以很好...
  • 神经网络隐藏层的激活函数的选择,一步步理解并实现全连接神经网络——激活函数的选择
  • 用BP神经网络逼近正弦函数

    万次阅读 多人点赞 2018-03-09 22:09:03
    上一篇文章中用BP神经网络解决了一个简单的分类问题,接着我又尝试着试验了一下用BP神经网络去逼近正弦函数网络的结果设计如下图所示。 网络中设置输入层与输出层均为一个神经元,并且考虑到正弦函数的值域分布...
  • newelm函数的使用格式为: net = newelm(P,T, [S1…SN] , {TF1…TFN},BTF,BLF,PF,IPF,OPF) 输入参数如下: P , RQ1矩阵,包含Q1个长度为R的典型输入向量。 T , SNQ2矩阵,包含Q2个长度为SN的典型目标向量,SN决定了...
  • 为神经网络选择正确的激活函数

    千次阅读 2022-01-21 10:02:43
    我们都知道神经网络模型中使用激活函数的主要目的是将非线性特性引入到我们的网络中,强化网络的学习能力。激活函数应用于隐藏层和输出层中每个节点的称为 z 的输入加权和(此处输入可以是原始数据或前一层的输出)...
  • 《MATLAB神经网络编程》 化学工业出版社 读书笔记 第四章 前向型神经网络 4.3 BP传播网络 本文是《MATLAB神经网络编程》书籍的阅读笔记,其中涉及的源码、公式、原理都来自此书,若有不理解之处请参阅原书
  • Matlab传统神经网络函数:Newff的使用方法记录

    万次阅读 多人点赞 2016-04-12 18:51:19
    newff,已经obsolete,新函数似乎自动可以分割training set和testing set,实验中不想要这个功能,所以暂时还是使用习惯的newff,等有时间再熟悉新函数。 newff似乎也更新过一次使用方法,所以有些old的资料中的方法...
  • 利用BP神经网络逼近函数——Python实现

    万次阅读 多人点赞 2018-08-15 21:22:18
    在此基础上,利用Python实现BP网络函数的逼近。对于BP神经网络的基本原理以及推导,这里就不再赘述,可以查阅相关文献。 代码如下:相应部分都有注释 ###function approximation f(x)=sin(x) ##...
  • 神经网络之损失函数

    千次阅读 2021-10-31 19:12:59
    什么是损失函数 损失函数(loss function)或代价函数(cost ...损失函数是表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标,即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合,在多大程度上不一致。 均方误差(MSE) yk
  • 一个简单的BP神经网络matlab程序(附函数详解)

    万次阅读 多人点赞 2017-03-06 10:53:42
    2、本人对其中涉及到的函数进行了详细说明。 3、此程序中部分函数的使用方式是高版本Matlab中不推荐的 文中给出了当前高版本Matlab中的使用方式,并给出了相关博客地址,具体如下: 归一化方式mapminmax ...
  • 建一个新的前向神经网络 net.trainFcn= 'trainlm' ; %设 置训练方法及参数 net.trainParam.epochs= 500 ; net.trainParam.goal= 1 e- 6 ; net=init(net); %初 始化网络 [net, tr ]=train(net,t,R); %调 用...
  • 日常 coding 中,我们会很自然的使用一些激活函数,比如:sigmoid、ReLU等等。不过好像忘了问自己: 1. 为什么需要激活函数? 2. 激活函数都有哪些?都长什么样?有哪些优缺点? 3. 怎么选用激活函数? 本文...
  • 神经网络中的激活函数

    千次阅读 2022-01-05 10:32:28
    分析不同激活函数的构成,帮助读者深刻理解不同激活函数的优缺点
  • 神经网络激活函数的作用是什么?

    万次阅读 多人点赞 2017-12-03 21:22:29
    在看到激活函数的时候,突然不知道激活函数是干嘛用的!立马翻遍手里的纸质资料,都说的模糊不清。无奈,赶紧来网上看看!下面,我就把在网上看到的知识点,总结一下,形成读书笔记,方便大家学习!由于本人知识有限...
  • 1. traingd:批梯度下降训练函数,沿网络性能参数的负梯度方向调整网络的权值和阈值. 2. traingdm:动量批梯度下降函数,也是一种批处理的前馈神经网络训练方法,不但具有更快的收敛速度,而且引入了一个 动量项,有效避免...
  • 例如以下例子:“ 设定网络隐层和输出层激励函数分别为tansig和logsig函数, 网络训练函数为traingdx, 网络性能函数为mse,隐层神经元数初设为6。设定网络参数。网络迭代次数epochs为5000次, 期望误差goal为0....
  • matlab神经网络函数(feedforwardnet,fitnet,patternet)

    万次阅读 多人点赞 2013-10-17 17:23:16
    feedforward网络可以用作输入和输出的映射,只含有一个隐含层的的神经网络可以拟合任意有限的输入输出映射问题。输入的变量有两个可以选择 feedforwardnet(hiddenSizes,trainFcn)  hiddenSizes

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,387,322
精华内容 554,928
关键字:

网络函数

友情链接: flcx.rar