問題タブ [sigmoid]

論理 AND 演算を計算できる tensorflow カスタム推定器を使用して単純な 1 レイヤー/1 ユニット nn を作成しようとしていますが、シグモイド アクティベーションに問題があります - しきい値を設定したい

ここに私のコードがあります

しかし、これはエラーをスローします

どうすればこれを修正できますか? 助けてください..

私が持っている別の質問 - なぜ Tensorflow にはシグモイド アクティベーションのしきい値が組み込まれていないのですか? バイナリ分類 (シグモイド/tanh を使用) に最も必要なものの 1 つではありませんか?

機械学習におけるアクティベーション関数とは 私はほとんどの記事とビデオを読んでいますが、誰もがそれを述べたり、ニューラル ネットワークと比較したりしています。私は機械学習の初心者であり、深層学習やニューラル ネットワークにはあまり詳しくありません。それで、アクティベーション関数とは正確には何なのか説明してもらえますか？ニューラルネットワークで説明する代わりに。ロジスティック回帰のシグモイド関数を学習しているときに、このあいまいさに気づきました。

i want to use your neural network for addition of integer/float with output > 1 ou <0. I thnik i don't use sigmoid function but use ReLU function

i implement in python and numpy my neural network with ReLU method et i have this :

the problem is that my code returns 0 instead of 5 why ? thanks for advance for your help

Matlab (アンドリュー ng による Coursera の ML コース) で学んだ tensorflow を使用して、Python で単変量ロジスティック回帰モデルを作成しようとしています。モデルは、最初の theta0 および theta1 変数が小さく (約 1.00) 定義されている場合にのみ収束しますが、初期値が 100.00 に設定されている場合は収束値を nan として返します。また、学習率を上げても同じことが起こります。パイソンコードは

説明されているコードの動作と修正の説明、または上記の目的のためのより良いコードでさえも深く感謝します。