我正试图找出S型函数的结果。当我尝试无循环计算时。我没有得到预期的结果。另一方面，使用for循环
我正在训练一个最后一层是单个<code>sigmoid</code>单元的keras模型：
<pre><code>output = Dense(units=1, activation=&
我希望通过此结果获得逻辑回归的最大可能性（我真的不确定这是否是这样）：
<a href="https://i.stack.imgur.
我希望使下面的彩色区域平滑。
<a href="https://i.stack.imgur.com/vq8po.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="http
我正在尝试使用numpy从头开始实现两层MLP，目标是将点分类为1或0。网络体系结构是2个输入（x1，x2），4
我试图在没有seaborn的帮助下将逻辑回归曲线拟合到数据上。我尝试了以下代码，但是输出有很多曲线（
我正在使用TensorFlow 2.2和Keras训练二进制检测架构。以前，如果我将数据加载到与模型训练相同的脚本中
我正在做一个作业，要求我用Python编写Sigmoid函数。我对此很陌生，所以我有点理解Sigmoid函数的工作原理
我有大量的float类型（3.7625745528528893614e-83），必须通过S型函数：
<pre><code>def sigmoid_one(x):#sigmoid computat
我将创建虚拟数据并在其上训练sklearn Logistic回归。然后，我想获取<code>predict_proba</code>的输出，但仅使
我正在学习神经网络课程，教授向我们介绍了XOR问题。我知道XOR问题不是线性可分离的，为什么我们需
我正在尝试将卷积神经网络与线性模型结合在一起的模型。这是它的简化版本：
<pre><code>from tensorflow.
我在一个神经网络上工作，尝试执行Sigmoid函数时，它显示了一个我不理解的错误：对二进制^无效的操作
我是深度学习和ANN的学习者。我正在尝试建立没有框架的神经网络。乙状结肠激活函数的结果为0到1。其
我正在使用python制作ANN，然后进行反向传播。我很快遇到了尝试计算偏差的增量值的问题。这成为一个
我正在探索 Scikit-learn 逻辑回归算法。我知道作为训练的一部分，该算法构建了一条回归曲线，其中 y 变
我应用了 21 个输入数据和 1 个输出数据。
例如，我希望输出结果是
2.82
2.92
2.84
2.79
2.53
2.47
2.47
2.49
我有以下神经网络模型。
<pre><code>nn_classifier = Sequential()
nn_classifier.add(Dense(output_dim = 16 ,activation='re
我需要知道希尔函数是否有任何闭式/显式集成解决方案？
山函数：<br/>
<em>拦截</em> + <em>max</em> * [<
我开始开发一个神经网络，但我真的不明白如何更新隐藏层中的权重和偏差，或者说有一个我不明白的
