处理python中参数化sigmoid函数中的错误
在Python中，sigmoid函数是一种常用的激活函数，用于将输入值映射到0和1之间的范围。参数化sigmoid函数中的错误可能是由于以下几个方面引起的：
- 参数错误：在使用sigmoid函数时，需要确保传入的参数是数值类型。如果参数类型不正确，可能会导致错误。此外，sigmoid函数的参数范围通常是实数，如果参数超出了范围，也可能引发错误。
- 数值溢出：由于sigmoid函数的计算涉及指数运算，当参数过大或过小时，可能会导致数值溢出的错误。为了避免这种情况，可以使用数值稳定的实现方式，例如将参数限制在一定范围内，或者使用特殊的数值处理函数。
- 编程错误：在编写代码时，可能会出现语法错误、逻辑错误或者其他常见的编程错误，导致sigmoid函数的参数化出现错误。这种情况下，需要仔细检查代码，查找并修复错误。
为了处理参数化sigmoid函数中的错误，可以采取以下步骤：
- 确保参数类型正确：在使用sigmoid函数之前，检查传入的参数类型是否正确，并进行必要的类型转换。可以使用Python的内置函数
isinstance()来检查参数类型。 - 对参数进行范围限制：根据sigmoid函数的定义，参数应该是实数。如果参数有可能超出范围，可以使用条件语句或数值处理函数将参数限制在合理的范围内，以避免数值溢出错误。
- 使用数值稳定的实现方式：为了避免数值溢出错误，可以使用数值稳定的实现方式，例如使用
numpy库提供的expit()函数，它在处理大范围参数时具有更好的数值稳定性。 - 仔细检查代码：如果在参数化sigmoid函数中仍然出现错误，需要仔细检查代码，查找并修复可能存在的语法错误、逻辑错误或其他编程错误。
总结起来，处理python中参数化sigmoid函数中的错误需要确保参数类型正确、对参数进行范围限制、使用数值稳定的实现方式，并仔细检查代码。以下是腾讯云提供的相关产品和产品介绍链接地址：
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3回答
我在python中有这样的类
import numpy as np
class BackPropogationNetwork:
# Static lambdas
sigmoid = lambda x : 1/(1+np.exp(-x))
sigmoid_prime = lambda sigmoid: sigmoid(1-sigmoid)
这就是施工者
def __init__(self):
self.some_attr = self.sigmoid(2)
我得到了这个错误
TypeError: <lambda>() t
浏览 0提问于2015-10-24得票数 7
2回答
不同Sigmoid方程及其实现
、、、、
在回顾神经网络中使用的Sigmoid函数时，我们从中找到了这个方程。
与标准的乙状结肠方程不同：
第一个方程在某种程度上涉及均值和标准差(我希望我没有错误地读到符号)，而第二个方程将负数平均值推广，除以标准差为常数，因为它在向量/矩阵/张量中的所有项中都是相同的。
所以在执行方程时，我得到了不同的结果。
用第二个方程(标准乙状结肠函数)：
def sigmoid(x):
return 1. / (1 + np.exp(-x))
我得到了这些输出：
>>> x = np.array([1,2,3])
>>> print sigmoi
浏览 3提问于2016-04-27得票数 7
我试图编写一个神经网络，并试图使用scipy.optimize_bfgs()最小化成本函数，在尝试使用该函数之后，我得到了一个错误："TypeError: cost()接受3个位置参数，但给出了4个位置参数“。这4个论点从何而来，我又如何纠正呢？成本职能的定义是：
def cost(param,X,y):
Theta1 = np.reshape(param[0:106950:1],(75,1426))
Theta2 = np.reshape(param[106950:112650:1],(75,76))
Theta3 = np.reshape(param[112
浏览 0提问于2018-11-27得票数 0
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我在看一个使用python中的numpy包的初步神经网络例子，我有点困惑于什么似乎是某种神奇的类型强制。
以这个sigmoid函数为参考，它使用numpy的numpy.exp(x)计算e到x的幂：
def sigmoid(z):
return 1.0 / (1.0 + numpy.exp(-z))
这是非常直截了当的-它看起来应该返回一个浮点数，实际上，当给一个浮点数或整数作为参数时会这样做：
sigmoid(0) # => 0.5
对我来说，奇怪的是(根据numpy上的一些脚注)，当传递一个numpy ndarray时，这个函数将返回一个numpy ndarray，其中sigm
浏览 2提问于2018-05-30得票数 1
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1回答
我正在尝试使用python接口创建一个要在CNTK中使用的自定义层。我正在跟踪，但是继续在类的__init__中抛出一个TypeError异常。请注意，我只是复制粘贴在链接指南中的例子。
import cntk as C
import numpy as np
class MySigmoid(UserFunction):
def __init__(self, arg, name='MySigmoid'):
super(MySigmoid, self).__init__([arg], name=name)
def forward(self, ar
浏览 3提问于2017-05-29得票数 1
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4回答
Numpy纯函数用于性能、缓存
、、、、
我正在用numpy编写一些性能适中的关键代码。这段代码将在内部最循环中，计算的运行时间以小时为单位。快速计算表明，在计算的某些变体中，该代码将执行大约10^12次。
因此，函数是计算sigmoid(X)，另一个计算它的导数(梯度)。Sigmoid具有用于
y=sigmoid(x)，dy/dx= y(1-y)
在python中，numpy如下所示：
sigmoid = vectorize(lambda(x): 1.0/(1.0+exp(-x)))
grad_sigmoid = vectorize(lambda (x): sigmoid(x)*(1-sigmoid(x)))
可以看出，这两种功能都
浏览 8提问于2014-01-14得票数 13
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我正在尝试将一组数字转换为sigmoid：
actualarray = {
'open_cost_1':{
'cost_matrix': [
{'a': 24,'b': 56,'c': 78},
{'a': 3,'b': 98,'c':1711},
{'a': 121,'b': 12121,'c': 12989121},
浏览 3提问于2016-08-29得票数 0
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我试图在python中实现Cour血清分配，同时为logistic回归做Scipy优化。然而，我得到了下面的错误。
有人能帮忙吗！
注：成本，梯度函数运行良好。
#Sigmoid function
def sigmoid(z):
h_of_z = np.zeros([z.shape[0]])
h_of_z = np.divide(1,(1+(np.exp(-z))))
return h_of_z
def cost(x,y,theta):
m = y.shape[0]
h_of_x = sigmoid(np.matmul(x,theta))
t
浏览 2提问于2019-10-19得票数 0
我正在阅读神经网络的反向传播指南，它给出了误差函数如下：
接下来计算出神经元B的错误。这个错误是你想要的--你实际上得到了什么，换句话说: ErrorB = OutputB (1-OutputB)(TargetB - OutputB)
但是，下面写着：
“输出(1-输出)”在方程中是必要的，因为Sigmoid函数--如果我们只使用一个阈值神经元，它就是(目标输出)。
事实上，我正在使用sigmoid函数作为我的网，但我想写的东西尽可能一般。我想试试这样的东西：
public List<Double> calcError(List<Double> expectedOutp
浏览 0提问于2015-07-30得票数 1
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1回答
请检查此链接的这个方程，并将其转换为一个简单的keras模型的python损失函数。
图中方程的最大部分或曲线选择部分为铰链损失，易表示每个例子的标号，φ(x)表示特征表示，b表示偏倚，k是训练示例的总数，w是要学习的分类器。
为了便于检验，样本方程是-
min(w) [
1/k(sum of i to k)
max(0, 1 - y_i(w.φ(x) - b))
]
+
1/2||w||^ 2
.
实际上，我可以在图片中找到方程的最大部分或曲线部分，但我不能找到1/2 **\，w，，x，x，^2部分。
你也要查看这个链接以寻求帮助-
在这里，我附加了一些示例代码来澄清我的问题的概念：
浏览 0提问于2019-10-25得票数 0
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我试图使用库在Clojure中实现一个简单的逻辑回归示例。我已经成功地编写了Sigmoid函数和成本函数，但是Incanter的BFGS最小化函数似乎给我带来了一些麻烦。
(ns ml-clj.logistic
(:require [incanter.core :refer :all]
[incanter.optimize :refer :all]))
(defn sigmoid
"compute the inverse logit function, large positive numbers should be
close to 1, larg
浏览 6提问于2013-11-10得票数 6
1回答
我正在学习python，但是我不能为神经网络创建多个数组，我得到的例子往往只有一个神经数组例子，我想创建更多。下面是一个神经网络，我如何在numpy中扩展它，所以非常感谢advance.Im尝试创建一群神经网络阵列，每个阵列都有自己的输入、隐藏和输出层8)
import numpy as np
epochs = 10000 # Number of iterations
inputLayerSize, hiddenLayerSize, outputLayerSize = 2,2,1
X = np.array([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]])
Y =
浏览 0提问于2017-04-09得票数 0
2回答
LSTM文本分类精度差Keras
、、、、
我在这个项目上要疯了。这是多标签文本分类与lstm在角.我的模型是：
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, embeddings_dim, input_length=max_sent_len, mask_zero=True, weights=[embedding_weights] ))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(LSTM(output_dim=embeddings_dim , activation='sigmoid', inner_activation='
浏览 0提问于2018-08-22得票数 5
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1回答
根据这一条：
https://towardsdatascience.com/the-vanishing-gradient-problem-69bf08b15484
当使用sigmoid激活函数时会出现消失梯度问题，因为sigmoid将大的输入空间映射到小的空间中，所以大值的梯度接近于零。
本文建议采用批归一化层。
我不明白它是怎么工作的？
当使用规范化时，大值仍然在另一个范围内得到较大的值(而不是-inf、inf，它们将得到0..1或-1.1)，因此在相同的情况下，值(在规范化之前或之后)将放置在边缘附近，并且梯度将接近于零，对吗？
浏览 0提问于2021-06-02得票数 3
我正在训练一个复杂的神经网络体系结构，其中我使用RNN对我的输入进行编码，然后，一个具有softmax输出层的深度神经网络。
我现在正在优化我的架构深度神经网络部分(单元数量和隐藏层的数量)。
我目前正在对所有的层使用sigmoid激活。这对于一些隐藏层似乎是可以的，但随着层数的增加，似乎S型不是最好的选择。
你认为我应该先对sigmoid进行超参数优化，然后再使用ReLu，还是直接使用ReLu更好？
另外，你认为在第一个隐藏层中使用Relu，在最后一个隐藏层中使用sigmoid是否有意义，因为我有一个softmax输出。
浏览 17提问于2017-06-27得票数 0
我想在keras model.fit中使用标签平滑，但它给出了错误。如果我尝试 model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=tf.losses.sigmoid_cross_entropy(label_smoothing=0.1)) 它会给出错误 TypeError: sigmoid_cross_entropy() missing 2 required
浏览 84提问于2019-04-29得票数 2
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4回答
我有下面这条矮胖的警犬。
[ -0.54761371 17.04850603 4.86054302]
我想将这个函数应用于数组的所有元素。
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + math.exp(-x))
probabilities = np.apply_along_axis(sigmoid, -1, scores)
这就是我所犯的错误。
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
我做错什么了。
浏览 1提问于2017-03-26得票数 26
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2回答
我们使用ReLu代替Sigmoid激活函数，因为它没有已经在sigmoid激活函数中的消失和爆炸梯度问题，
Leaky-ReLU是rely的改进之一。每个人都在谈论Leaky-ReLU的优点。但是Leaky-ReLU的缺点是什么呢？
浏览 5提问于2019-05-24得票数 2
1回答
我正在学习使用NEAT算法的神经网络。为了理解结果，我尝试使用Excel手工重现一些值的计算结果。 运行NEAT-Python的XOR演示，我得到了以下结果和相应的图形： Fitness: 3.93262784315
Nodes:
0 DefaultNodeGene(key=0, bias=-4.28711170619, response=1.0, activation=sigmoid, aggregation=sum)
1197 DefaultNodeGene(key=1197, bias=-1.20497802851, response=1.0, acti
浏览 25提问于2021-05-03得票数 1
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2回答
在使用Sigmoid和BCELoss的同时，我正在实现一个用于二进制分割的UNet。问题是，在几次迭代之后，网络试图预测非常小的每个像素的值，而对于某些区域，它应该预测接近1的值(对于地面真实遮罩区域)。它对错误的行为有什么直觉吗？
此外，还存在用于像素级损失的NLLLoss2d。目前，我只是忽略了这一点，而是直接使用MSELoss()。我应该使用带有Sigmoid激活层的NLLLoss2d吗？
谢谢
浏览 2提问于2017-07-19得票数 1
我在Python3.7中有一个Enum类，定义如下：
# activation functions
def relu(x: float) -> float:
return x * (x > 0)
def sigmoid(x: float) -> float:
return 1 / (1 + math.exp(-x))
class Activation(Enum):
SIGMOID = sigmoid
RELU = relu
def __call__(self, x):
return self.value(x)
浏览 3提问于2020-05-03得票数 4
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我正在为Andrew课程编写Matlab代码，并将其转化为python。我正在进行非正规化的逻辑回归，在编写了梯度和成本函数之后，我需要一些类似fminunc的东西，在couple搜索之后，我找到了几个选项。它们都返回相同的结果，但它们与Andrew的预期结果代码中的内容不匹配。其他人似乎让它正常工作，但我想知道为什么在使用scipy.optimize函数时，我的特定代码似乎没有返回所需的结果，而只返回代码中前面的成本和梯度部分。
我使用的数据可以在下面的链接中找到；
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplo
浏览 1提问于2017-08-15得票数 2
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2回答
这是代码，sigmoid和dot方法返回一个2d数组。在sigmoid和dot方法中，数组(名为outputs )定义为这样；
double[][] outputs = new double[size1][size2];，并与return outputs;一起返回。
代码中的这一部分返回错误“变量输出可能没有被初始化”，这是由这段代码造成的；
System.out.println("Outputs after training are: " + Arrays.toString(outputs));。
double[][] outputs;
for(int i = 0; i &l
浏览 1提问于2019-11-16得票数 0
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模型编译并运行，直到它到达代码末尾评估模型的那一行。我认为错误是它收到了一个字符串，但并不需要字符串，但我不知道如何修复它。提前谢谢。
def data():
train_data_dir = '/home/bjorn/Downloads/CATS_DOGS2/train'
validation_data_dir = '/home/bjorn/Downloads/CATS_DOGS2/test'
return train_data_dir, validation_data_dir
def model_one(train_data_dir, validati
浏览 8提问于2019-07-12得票数 0
我正在尝试使用python实现一个逻辑分类器。目标是使用mnist手写数字数据集训练算法来识别数字0-9。然而，fmin_cg似乎改变了我的输入参数的维度。我尝试过重塑cost()和gradient()中的论据，但没有成功；只是出现了更多错误。
from scipy.io import loadmat
from numpy import shape, zeros, ones, dot, hstack, vstack, log, transpose, kron
from scipy.special import expit as sigmoid
import scipy.optimize
d
浏览 1提问于2015-05-23得票数 0
我用PyTorch构建了一个简单的GRU模型。它包括4个子模块.
我注意到，一些字典由state_dict()返回他们的训练是空的，而其他的子模块肯定有一些重量和偏见。
守则：
class GruModel(nn.Module):
def __init__(self, inputs, nodes, layers=2):
super(GruModel, self).__init__()
self.gru_m = nn.GRU(input_size=inputs, num_layers=layers, hidden_size=nodes,
浏览 8提问于2022-09-26得票数 -1
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当我这么做时：
summing += yval * np.log(sigmoid(np.dot(w.transpose(), xi.transpose()))) + (1-yval)* np.log(1-sigmoid(np.dot(w.transpose(), xi.transpose())))
在没有除法的情况下，为什么要得到“在日志中遇到的零除”错误？因此，summing变成了[nan]。
浏览 8提问于2016-03-25得票数 20
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1回答
虽然只使用numpy库实现逻辑回归，但我为成本函数编写了以下代码： #sigmoid function
def sigmoid(z):
sigma = 1/(1+np.exp(-z))
return sigma
#cost function
def cost(X,y,theta):
m = y.shape[0]
z = X@theta
h = sigmoid(z)
J = np.sum((y*np.log(h))+((1-y)*np.log(1-h)))
J = -J/m
return J θ是一个(3,1)数组，X是形状(m,3)的训练数据。X的第一列是1。
浏览 8提问于2020-04-25得票数 0
1回答
我正在尝试从头开始编写逻辑回归代码。在我的代码中，我认为我的成本导数是我的正则化，但我的任务是添加L1norm正则化。如何在python中添加它？应该在我定义了成本导数的地方添加这一点吗？任何在正确方向上的帮助都是值得感谢的。
def Sigmoid(z):
return 1/(1 + np.exp(-z))
def Hypothesis(theta, X):
return Sigmoid(X @ theta)
def Cost_Function(X,Y,theta,m):
hi = Hypothesis(theta, X)
_y = Y.reshap
浏览 12提问于2018-02-14得票数 3
回答已采纳
在文档中：中有class SimpleCV.MachineLearning.SVMClassifier.SVMClassifier(featureExtractors, properties=None)
mSVMProperties = {
'KernelType':'RBF', #default is a RBF Kernel
'SVMType':'NU', #default is C
'nu':None, # NU for SVM NU
&#
浏览 1提问于2015-06-08得票数 1
回答已采纳
我用Python和Keras一起为图像分类器制作了一个卷积神经网络(CNN)。我拍摄了大约50张文档图像和150张非文档图像进行培训。我缩小了分辨率，使用scipy.misc.imresize(small, (32,32))来标准化图像，当我查看这些像素化的图像时，我认为我仍然可以分辨照片和文档之间的区别，所以我认为ML算法也应该能够。
我的问题是有关划期的数目和批数。我目前正在使用model.fit(X_train_temp, y_train_temp, epochs=N_epochs, batch_size=batch_size, verbose=verbose)。我在这里看到了这个关于这
浏览 0提问于2018-05-09得票数 4
我正在用python实现Andrew ng的机器学习课程。在编程练习2中，关于第一个问题，我得到了代价函数和梯度的答案，但是当计算优化θ时，我得到了一个灾难性的答案！
我已经尽力了，但找不到错误。
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def cost_compute( theta,x, y):
J = (-1/m) * np.sum(np.multiply(Y, np.log(sigmoid(X @ theta)))
+ np.multiply((1-Y), np.log(1 - sigmoid(X @
浏览 1提问于2019-06-13得票数 1
回答已采纳
2回答
在Keras中，对于密集层，我们可以使用参数activity_regularizer。在Tensorflow中，没有类似的参数。
喀拉斯：
from keras import regularizers
encoding_dim = 32
input_img = Input(shape=(784,))
# add a Dense layer with a L1 activity regularizer
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu', activity_regularizer=regularizers.l1(10e-
浏览 0提问于2018-04-30得票数 4
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我试图用hyperas库对这个keras模型进行超参数优化，我以前从来没有这样做过，所以我基本上遵循了逐步完成的示例，但是我得到了提到的错误。提前谢谢。
model = Sequential()
model.add(Conv2D({{choice(32, 64, 128, 256, 512, 1024)}}, 3, 3, border_mode='same',
input_shape=input_shape, activation={{choice('relu', 'sigmoid', 'softmax
浏览 1提问于2019-07-11得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在构建一个二进制分类，其中我想要预测的类只出现在<2%的时间。我用的是火把
最后一层可能是logosftmax或softmax。
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)或self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
我的问题
我应该使用softmax，因为它将提供总结为1的输出，并且我可以检查各种prob阈值的性能。这样理解正确吗？
如果我使用softmax，那么我可以使用cross_entropy loss吗？这似乎认为使用它是可以的。
如果我使用logsoftmax，那么我可以使用cross_entropy loss吗？这似乎建
浏览 0提问于2022-03-03得票数 0
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1回答
周二，我将向我的同学web开发人员做一个关于神经网络的简短演示。我希望将 (在第1部分中，一个小型玩具神经网络:2层网络)转换为JavaScript，这样我的读者就可以更容易识别它。
import numpy as np
# sigmoid function
def nonlin(x,deriv=False):
if(deriv==True):
return x*(1-x)
return 1/(1+np.exp(-x))
# input dataset
X = np.array([ [0,0,1],
[0,1,1],
浏览 5提问于2017-06-19得票数 0
这就是我所拥有的：
use activation::Activation;
use activation::Sigmoid;
pub struct MainStruct<T> {
activation: T
}
impl<T: Activation> MainStruct<T> {
pub fn new(activation: Option<T>) -> MainStruct<T>
where T: Activation
{
// default
let
浏览 1提问于2017-04-29得票数 0
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我得到了想要的输出(输出在第一个“1.0”左右的垂直线上对齐)：
heaviside(1.0) = 1.0
sigmoid(1.0) = 1.0
但代码在我看来很难看。
System.out.printf("%10s%.1f) = %.1f","heaviside(", x, x);
System.out.printf("%10s%.1f) = %.1f","sigmoid(", x, x);
是否有可能不将"heaviside("和"sigmoid("作为参数传递，而是以某种方式将其包含在格式
浏览 1提问于2022-02-04得票数 -1
试图通过神经网络转发一些数据
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class Neural_Network(object):
def __init__(self):
#Define Hyperparameters
self.inputLayerSize = 2
self.outputLayerSize = 1
self.hiddenLayerSize = 3
#Weights (parameters)
self.W1 = np.random.randn(self
浏览 4提问于2016-08-09得票数 0
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关于python 3逻辑回归的实现，我有两个问题(Andrew课程)：
当我取alpha=0.01时，我得到两个错误：
a.获取日志时遇到的零值
b.矩阵乘法误差
我知道sigmoid函数只会返回(0,1)之间的值，但是在运行梯度下降时打印假设时，我意识到一些值被舍入为1(使1- hyp=0，从而产生了误差)。所以，我认为把θ的精度提高到np.float128是有帮助的，但是没有！
但是，将alpha作为0.001并不会产生任何错误，但是我必须将迭代增加到1000000，这样才能将成本从0.693降低到0.224。
，，我也尝试使用the的优化器来得到θ的最优值。但是，它给出了我在代码中附加的
浏览 0提问于2020-08-09得票数 2
1回答
I想训练回归模型(而不是分类)，它的输出是连续数。
假设我有输入变量X，它的范围在-70到70之间。我有输出变量Y，范围在-5到5.x之间。x有39个特征，Y有16个特性，它们每个都有50000个示例。然后，我想用python的深层信念网络(DBN)来训练他们。
我在theano主页中使用了描述DBN的MNIST数据(分类)脚本。
你能告诉我，为了应用我上面解释过的回归问题，我必须修改哪些具体的行吗？
例如我必须改变..。
sigmoid函数到tanh函数。：我听说tanh激活功能在回归中比乙状结肠更有效。对吗？
我必须使用最小二乘的错误.？
输入和输出数据的归一化？
如果
浏览 6提问于2015-11-15得票数 2
1回答
我很困惑，我知道CUDA和其他图书馆允许使用模板结构作为函子。因此，我为一个神经网络类设计了其中几个：
struct sigmoid
{
sigmoid()=default;
__device__ float operator()(const float x) const
{
浏览 3提问于2015-12-01得票数 0
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1回答
给定时间序列数据，我希望找到最适合的对数曲线。在Python或SQL中，有哪些好的库可以做到这一点？
编辑:具体地说，我正在寻找的是一个库，它可以拟合类似于sigmoid函数的数据，具有上下水平渐近线。
浏览 0提问于2010-09-21得票数 1
回答已采纳
尝试使用collections.defaultdict()在google引擎中创建直方图：
class myDS(ndb.Model):
values = ndb.PickleProperty()
hist = ndb.PickleProperty()
class Handler:
my_ds = myDS()
my_ds.values = {}
my_ds.hist = defaultdict(lambda : 0)
并得到错误(从日志)
File "/base/alloc/tmpfs/dynamic_runtimes/python
浏览 0提问于2018-06-13得票数 2
回答已采纳
当我在Matlab中遇到警告时，我正在为Andrew编写课程的一个函数。我还没有写出答案应该是什么，但是开始的代码都在这里，除了一行解释。问题不在于寻找问题的答案，而在于解释Matlab的警告。
我收到的警告(不是错误)说：
Line 6: The variable 'g' appears to be preallocated but preallocation is not recommended here
这是密码
function g = sigmoid(z)
%SIGMOID Compute sigmoid function
% g = SIGMOID(z) co
浏览 7提问于2017-06-21得票数 5
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我是中立网络的新手&试图找出乙状结肠function.please的导数，帮助我修复这个错误。我的代码就像；
将numpy导入为np
def sigmoid_derivative(x)：
a=1/np.exp(x) +1
s=1/a
ds=s(1-s)
return ds
X= np.array(1，2，3)
打印("sigmoid_derivative(x) =“+str(sigmoid_derivative(X)
输出:错误，numpy.ndarray不可调用。
浏览 5提问于2020-05-26得票数 1
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3回答
分类问题，如logistic回归或多项式logistic回归，优化了一个交叉熵损失.通常情况下，交叉熵层遵循软最大层，产生概率分布.
在tensorflow中，至少有一打不同的交叉熵损失函数()。
tf.losses.softmax_cross_entropy
tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy
tf.losses.sigmoid_cross_entropy
tf.contrib.losses.softmax_cross_entropy
tf.contrib.losses.sigmoid_cross_entropy
tf.nn.
浏览 19提问于2017-10-31得票数 99
回答已采纳
问题概要:当试图使用scipy.optimize.fmin_bfgs最小化(优化)函数时，该函数将抛出一个
derphi0 = np.dot(gfk，pk) ValueError：矩阵不对齐
错误。根据我的错误检查，这发生在通过fmin_bfgs进行的第一次迭代的末尾--就在返回任何值或调用回调之前。
Configuration: Windows Python3.2.2 SciPy 0.10IDE=
详细描述：，我正在使用scipy.optimize.fmin_bfgs来最小化简单逻辑回归实现的成本(从Octave转换到Python)。基本上，成本函数称为cost_arr函数，梯度下降在g
浏览 3提问于2012-01-06得票数 15
2回答
卷积层特征映射的权值分配
、、、
我使用了一个类SE_Block (压缩和激励块)，并给出了一个卷积层的N特征映射(通道)作为这个SE_Block的输入。我的目标是在使用SE_Block之后，每个输入功能映射都获得自己的权重。换句话说，SE_Block的目标是为每个特征映射分配一个权重。但我面临以下错误：
TypeError：init()缺少一个必需的位置参数：'c‘
class SE_Block(nn.Module):
"credits: https://github.com/moskomule/senet.pytorch/blob/master/senet/se_module.py#L4"
de
浏览 11提问于2022-04-20得票数 1
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