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python中激活函数 pythoncharm激活( 三 )

IT技术输入


ReLU 的输出在正域上是无界的 。这意味着在某些情况下，输出可以继续增长 。因此，使用某种形式的权重正则化可能是一个比较好的方法，比如 l1或 l2向量范数 。这对于提高模型的稀疏表示(例如使用 l 1正则化)和降低泛化误差都是一个很好的方法。
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如何用python激活指定窗口的输入框，方便下一步模拟输出可以使用StringVar()对象来完成python中激活函数，把Entry的textvariable属性设置为StringVar()python中激活函数，再通过StringVar()的get()和set()函数可以读取和输出相应内容，以下为测试代码（python3.x）python中激活函数：
from tkinter import *
def submit():
print(u.get())
p.set(u.get())
root = Tk()
root.title("测试")
frame = Frame(root)
frame.pack(padx=8, pady=8, ipadx=4)
lab1 = Label(frame, text="获取:")
lab1.grid(row=0, column=0, padx=5, pady=5, sticky=W)
#绑定对象到Entry
u = StringVar()
ent1 = Entry(frame, textvariable=u)
ent1.grid(row=0, column=1, sticky='ew', columnspan=2)
lab2 = Label(frame, text="显示:")
lab2.grid(row=1, column=0, padx=5, pady=5, sticky=W)
p = StringVar()
ent2 = Entry(frame, textvariable=p)
ent2.grid(row=1, column=1, sticky='ew', columnspan=2)
button = Button(frame, text="登录", command=submit, default='active')
button.grid(row=2, column=1)
lab3 = Label(frame, text="")
lab3.grid(row=2, column=0, sticky=W)
button2 = Button(frame, text="退出", command=quit)
button2.grid(row=2, column=2, padx=5, pady=5)
#以下代码居中显示窗口
root.update_idletasks()
x = (root.winfo_screenwidth() - root.winfo_reqwidth()) / 2
y = (root.winfo_screenheight() - root.winfo_reqheight()) / 2
root.geometry("+%d+%d" % (x, y))
root.mainloop()
效果如下：
BP神经网络——Python简单实现三层神经网络（Numpy） 我们将在Python中创建一个NeuralNetwork类，以训练神经元以给出准确的预测 。该课程还将具有其他帮助程序功能 。
1. 应用Sigmoid函数
我们将使用 Sigmoid函数 （它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的激活函数 。
【python中激活函数 pythoncharm激活】 2. 训练模型
这是我们将教神经网络做出准确预测的阶段 。每个输入将具有权重（正或负） 。
这意味着具有大量正权重或大量负权重的输入将对结果输出产生更大的影响 。
我们最初是将每个权重分配给一个随机数 。
本文参考翻译于此网站 ——原文
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