激活函数：原理和应用-数据分析知识图谱-CDA数据分析师

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卷积神经网络训练图像的时候，像素值都是大于0的，那么激活函数relu还有什么作用呢？: 2023-04-13; 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是现代深度学习中最为常用的一种模型，在图像处理、语音识别等领域取得了很多重要的成果。在卷积神经网络的训练过程中，激活函数是一个非常重要的组成部分，其中R ...

每天一个数据分析题（五百零九）- 逻辑回归: 2024-08-29; 当激活函数为sigmoid时，如何以类神经网络仿真逻辑回归（Logistic Regression）" A. 输入层节点个数设定为3 B. 隐藏层节点个数设定为 ...

数据科学家需要掌握哪些深度学习技能？: 2024-06-04; 作为数据科学家，深度学习是必不可少的技能之一。深度学习是机器学习领域的一个子领域，通过建立和训练多层神经网络来模拟人类大脑的工作原理。在数据科学的实践中，掌握深度学习技能对于处理复杂的数据和解决现实世 ...

数据分析中常用的人工智能算法有哪些？: 2024-05-13; 在数据分析领域，人工智能算法扮演着重要的角色。这些算法利用大数据和机器学习技术，帮助我们从海量数据中提取有价值的信息以支持决策和洞察。以下是一些常用的人工智能算法：逻辑回归（Logistic Regression） ...

如何在深度学习中处理图像和文本数据？: 2024-04-15; 在深度学习中，处理图像和文本数据是非常重要的任务。随着计算机视觉和自然语言处理领域的快速发展，图像和文本数据已经成为广泛应用于各种领域的主要数据类型。本文将介绍如何使用深度学习方法有效地处理图像和文本 ...

数据挖掘中最常用的算法模型有哪些？: 2024-01-30; 在数据挖掘领域中，有许多常用的算法模型被广泛应用于数据分析、预测和模式识别等任务。以下是一些最常见的算法模型：决策树：决策树是一种基于树状结构的分类和回归方法。它通过对数据进行逐步分割来构建一棵树 ...

如何解决梯度消失和梯度爆炸的问题？: 2023-11-02; 梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练中常见的问题，它们可能导致模型无法有效学习或训练过程变得不稳定。在本文中，我们将探讨一些解决这些问题的方法。激活函数选择：梯度消失和梯度爆炸通常与使用不合适的激 ...

数据挖掘中最常用的算法有哪些？: 2023-08-08; 在数据挖掘领域，有许多常用的算法可用于发现隐藏在大量数据背后的有价值信息。这些算法能够帮助我们从数据集中提取模式、关联、趋势和规律，以支持决策制定、预测分析和问题解决。本文将介绍数据挖掘中最常用的几种 ...

机器学习模型中的超参数是什么？: 2023-07-19; 超参数是机器学习模型中的一类参数，它们用于控制模型的训练过程和性能。与模型的权重不同，超参数在训练之前需要手动设置，并且通常在交叉验证或验证集上进行优化。在机器学习中，超参数的选择对于模型的性能和泛 ...

常用的卷积神经网络模型有哪些？: 2023-07-17; 常用的卷积神经网络模型有很多，每个模型都有不同的结构和应用领域。以下是一些常见的卷积神经网络模型： LeNet-5：LeNet-5 是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun等人在1998年提出。它主要应用于手写数字识别， ...

有哪些常用的机器学习算法？: 2023-06-30; 机器学习是计算机科学中的一个分支，它利用统计学、人工智能和计算机科学等领域的知识和技术，通过训练模型从数据中提取有用的信息。机器学习算法可以大致分为三类：监督学习、非监督学习和半监督学习。在本文中，我 ...

神经网络的经典结构是怎么设计出来的？: 2023-04-18; 神经网络是一种模拟大脑神经元之间相互作用的计算模型，它可以对输入数据进行高效的分类、识别、预测等任务。神经网络的设计源于对生物神经元与神经系统运作的研究，而其经典结构则是通过不断的实验和优化得来的。 ...

神经网络输出层为什么通常使用softmax?: 2023-04-11; 神经网络是一种强大的机器学习模型，其中输出层扮演着非常重要的角色。在通常情况下，神经网络输出层使用softmax激活函数，这是因为softmax具有许多有用的属性，使其成为一个优秀的选择。首先，softmax函数能够将任 ...

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