我需要在 sklearn 的 MLPRegressor 中设置属性 activation_out = 'logistic'。 假定此属性可以采用相关激活函数的名称（'relu'、'logistic'、'tanh' 等）。 问题是我找不到您可以控制此属性并将其设置为首选功能的方式。 拜托，如果有人以 ...
我认为这是一个理解问题，但我将不胜感激任何帮助。 我正在尝试学习如何使用 PyTorch 进行自动编码。 在nn.Linear function中，指定了两个参数， nn.Linear(input_size, hidden_size) 当将张量重塑为其最小有意义的表示时，就像在自动编码中所做的那样 ...
我正在创建一个 function，它采用张量值并通过应用以下公式返回结果，有 3 个条件，所以我使用 @tf.functions。 该代码生成以下错误： “false_fn”必须是可调用的。 我做了很多转换，int 到 float 和 float 到 int 但不知道是什么问题。 ...
我正在介绍 Duke 提供的 Coursera 上的 ML，如果您对 ML 感兴趣，我推荐它。 本课程的讲师解释说“我们通常在神经网络的层之间包含非线性。这样做有很多原因。首先，如果它们之间没有任何非线性，连续的线性变换（完全连接的层）会折叠成一个单一的线性变换，这意味着 model 并不比单层更 ...
我正在尝试微调 GPT J，但出现此错误。 我认为它与激活 function 有关并且它就位但我不知道如何对其进行编码以修复它。 是激活里面的参数function需要禁用吗？ 如果有，是哪一个？ 提前谢谢你的帮助！ ...
self.classifier = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(in_features = 32*8*8, out_features = 26), nn.ReLU(), nn.Linea ...
我正在构建一个强化学习 model。 我正在尝试使用 tensorflow 在我的 2D Conv model 中使用 PRelu。 这是演员 Model 的代码。 代码： 我在 LeakyRelu 上工作得很好，但是当我使用 Prelu 时，我会抛出与尺寸相关的错误。 我不明白错误： 现在给任何 ...
我正在尝试在 tensorflow 中实现自定义版本的PElu激活 function。 这种激活的习惯是平滑 relu 的膝盖。 我从这篇论文中得到了方程。 这是代码： 我使用 Data Science SE 的这篇文章中的示例实现了这段代码。 错误： 我不明白这个错误。 我应该如何使用可训练参数a ...
下面提供了 Custom_activation_function 的伪代码： 在上面的两段代码中，Custom_activation_function 是一个自定义激活 function 的 class，多个线性层和激活函数在一个顺序的 Z20F35E630DAF44DBFA4C3F68F5399 ...
在遍历一系列神经元和激活函数时，我一直面临以下错误。 该错误仅在 Prelu 的情况下出现，并且没有其他激活函数会产生相同的影响。 我无法推断出这种现象背后的任何逻辑推理，也无法在在线论坛上找到任何相关问题。 如果我仅使用 Prelu 作为激活 function 的选择来编写此算法，并且不遍历激活 ...
我想使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测多维数组，同时对感兴趣的表面的形状施加限制。 我想通过将输出的某些元素（表面区域）设置为与其他元素（简单缩放条件）的函数关系来实现这一点。 是否可以在 Keras 中为输出设置此类自定义激活函数，其参数是其他输出节点？ 如果没有，是否有任何其他接口允许这 ...
我正在尝试构建一个 Keras 神经网络，其中输出层的激活函数（有条件地）取决于输入。 激活函数相当复杂，因此作为一个更简单的示例，请考虑以下内容： 该网络由一个输入层（即x1 , x2 ）、一个带有输出y的隐藏层和一个输出层组成。 上面的激活对应于输出层的激活。 我将如何实现这样的事情？ 感 ...
我试图弄清楚每个激活层之后的 CNN 架构。 因此，我编写了一个代码来可视化我模型中的一些激活层。 我使用 LeakyReLU 作为我的激活层。 这是Conv2d + BatchNorm后的LeakyRelu图 从图中可以看出，有相当紫色的边框，没有任何显示。 所以我的问题是它是什么意思。 我的模型 ...
我发现tensorflow和pytorch tanh结果不同，我想知道为什么会这样？ 我知道差异很小，所以这可以接受吗？ tensorflow == 2.5.0 手电筒 == 1.9.0 ...
我有一个用 Javascript 编写的感知器，它工作正常，代码如下。 我的问题是关于激活 function 中的阈值。 我见过的其他代码类似于if (sum > 0) {return 1} else {return 0}. 我的感知器仅适用于if (sum > 1) {return 1 ...
是否可以定义激活 function 的 function？ 我试着做： 但是在尝试调用它时出现错误。 这是一个例子： 它输出“TypeError：f() 采用 0 位置 arguments 但给出了 1”。 即使我给了它一个参数x，它也不起作用。 ...
我理解，从计算的角度来看，即使激活 function 的 output 为零，它仍会将零从神经元输出到下一层，因此术语激活和停用神经元是松散描述架构和在模拟我们自己的大脑结构的人工神经网络 (ANN) 中的过程。 但是，我是从语言的角度来问这个的。 换句话说，由于有很多不同的激活函数，有些通过输出 ...
在定义激活 function (tanh) 时，是否需要编写 lambda x: numpy.tanh(x)？ 或者我应该只写激活 function = numpy.tanh？ 这是我的代码 class 神经网络： ...
我正在尝试为可逆可训练 LeakyReLu 编写 class ，其中 model 在每次迭代中修改negative_slope， 但是我设置requires_grad=True ，负斜率不会更新。 还有其他需要修改的地方吗？ ...
我正在尝试编写分段激活 function，其 -6 和 0 之间的斜率为 0.1，其他地方为 1。 输入（X）大小为（B，C，H，W）。 所以我得出结论，最好的方法是简单的行代码： 但我面临这个错误： 有没有解决此错误的解决方案？ ...