function g = sigmoid(z)
%SIGMOID Compute sigmoid function
%J = SIGMOID(z) computes the sigmoid of z.
g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z));
end
我正在读安德鲁·吴的课程。我怀疑exp(-z)是如何直接计算的,而z是矩阵吗?
我试图创建一个动态分配的输入神经元,在我的训练模型中传递一个numpy.array作为神经元突触的输入。
主函数获取numpy.array,将其.shape传递给神经元构造器,以便为第一次生成的有偏突触创建numpy.array。
神经元对两个数组使用numpy.dot操作,然后将它们传递到sigmoid函数。
不过,我得到了shapes (6,3) and (6,3) not aligned: 3 (dim 1) != 6 (dim 0) 点值错误,但对我来说,这两种形状应该是相同的。
我有什么不知道的关于numpy数组形状的表单?
main.py:
# Training data for
我在C++中有一个函数,它接受一个向量,并用修改后的值构造一个相同大小的向量,然后返回它:
vector<double> sigmoid_from_vector(vector<double> v){
int size = (v.size());//redundant but helps
vector<double> sigvec(size);//Create empty vector to store sigmoid values
for (int i = 1; i<=size; i++) {
sigvec[i] =
我正在尝试用一段特定的代码来解决分类问题,但我无法准确地理解如何将我的数据输入到神经网络中。 我开始使用1-of-C虚拟编码对数据进行编码,这样我就可以在数据中保留分类上下文。我还没有完成对数据的完全编码,因为我不完全理解如何利用手头的代码进行输入。 以下是到目前为止我的编码数据的示例: 'In Raw format, for predicting Political Party Affiliation
'Age Sex Income Area Party
[0] 30 male 38000.00 urban democrat
这篇文章看起来很长,但实际上不是,这是因为我不善于解释事情:)
我正在尝试做一个神经网络,分类O和X字母。每个字母是6x6像素(36个输入),is使用卷积层将字母集合到2x2像素(4个输入)。在我的NN体系结构中,只有一个输出节点,如果输出接近0,那么字母是"O",如果它更接近1,那么字母是"X"。
First NN Architecture:
我为第一个NN架构提供的培训数据:
x= [[0.46931818, 0.44129729, 0.54988949, 0.54295118], #O Letter Max Pooled from 6x6 to
我正在做Andrew Ng在coursera上的机器学习课程的第四周作业。我应该计算正则化逻辑回归的代价函数和梯度。下面是我写的内容:
function [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda)
m = length(y); % number of training examples
J = 0;
grad = zeros(size(theta));
n=length(theta);
thetat=theta';
t=thetat(:,[2:n]);
t=t';
J = (-1/m*(sum((log(sigmoid(X
我有两个单词嵌入。一只经过训练的手套和一只我训练过的医学相关文档。预训练的向量包含更多的单词,但我的单词向量对医学术语有更好的表示。我要融合这两组嵌入。
Glove (200d)有400万个词条,其中大约10%也在我自己的嵌入(也是200d)中找到。我想知道创建一个神经网络,将一个向量从Glove空间映射到我自己的嵌入空间是否会有所帮助,而不是简单地将两者连接起来(这会导致很多0)。特别是:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
model = Sequential()
m