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51cto学院_hessian_神经网络案例-cifar分类任务_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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-1。,0.,1.,2.],dtype = float32), 数组([0.26894143,0.5,0.7310586,0.88079703],dtype = float32)] 在此示例中,将整数范围转换为浮点值(1表示1.0),并运行了S型函数。通过S型曲线传递0.0的变量时的结果高,结果是0.5,这是类比域的中点。需要注意的是,由于0.5是S型曲线的中点,因此可以将负值用作S型曲线的输入。 tf.tanh 双曲线正切函数(tanh)是乙状结肠的硅藻土,具有一些相同的优点和缺点。ts.sigmoid和tf.tanh之间的主要区别在于 tf.tanh的范围为[-LO,1.0]。否定协商的意愿可能是 某些网络架构中的使用。 #注意,tf.tanh(tf.nn.tanh)当前仅限于浮点值 功能= tf.to_float(tf.range(-1,3))sess.run([功能,tf.tanh(功能)]) 执行示例代码的结果是: [array([-1。,0.,1.,2.],dtype = float32),array([-0.76159418,0.,0.76159418
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