英文字典中文字典


英文字典中文字典51ZiDian.com



中文字典辞典   英文字典 a   b   c   d   e   f   g   h   i   j   k   l   m   n   o   p   q   r   s   t   u   v   w   x   y   z       







请输入英文单字,中文词皆可:

indetermination    
n. 不确定,无法断力

不确定,无法断力

indetermination
n 1: the quality of being vague and poorly defined [synonym:
{indefiniteness}, {indeterminateness}, {indefinity},
{indetermination}, {indeterminacy}]


请选择你想看的字典辞典:
单词字典翻译
indetermination查看 indetermination 在百度字典中的解释百度英翻中〔查看〕
indetermination查看 indetermination 在Google字典中的解释Google英翻中〔查看〕
indetermination查看 indetermination 在Yahoo字典中的解释Yahoo英翻中〔查看〕





安装中文字典英文字典查询工具!


中文字典英文字典工具:
选择颜色:
输入中英文单字

































































英文字典中文字典相关资料:


  • 用 sigmoid 函数有什么优点和缺点? - 知乎
    Sigmoid 函数的输出值在 0 到 1 之间,又可能会导致梯度爆炸的问题。 总的来说,Sigmoid 函数是一种常用的激活函数,但是也有一些缺点需要注意。 在使用 Sigmoid 函数时,应注意梯度消失和梯度爆炸的问题,并在必要的情况下使用一些技巧来解决这些问题。
  • 损失函数|交叉熵损失函数
    该得分经过 sigmoid (或softmax)函数 获得概率输出; 模型预测的类别概率输出与真实类别的one hot形式进行交叉熵损失函数的计算。 学习任务分为二分类和多分类情况,我们分别讨论这两种情况的学习过程。 3 1 二分类情况 二分类交叉熵损失函数学习过程
  • 神经网络中的SIGMOID函数的意义? - 知乎
    神经网络中的SIGMOID函数的意义? 为什么神经元的激励函数常常选SIGMOID函数 有什么特殊的意义 和信息熵有什么联系 联系到EXP (ax)是微分算子的特征方程 还有正太分布里面的指数… 显示全部 关注者 546 被浏览
  • 为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数,背后的数学原理是什么?
    为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数,背后的数学原理是什么? 这个问题经常被问到,但一直没找到较好的资料。 Ng的视频里提到过Exponential Family相关的东西,但觉得并不能很好的解释这个问题。
  • 逻辑回归为什么用Sigmoid? - 知乎
    逻辑回归使用 Sigmoid 函数作为激活函数的主要原因是它能将任意值映射到 (0, 1) 区间内,非常适合用来表示概率。这个特性使得 Sigmoid 函数成为二分类问题中,预测样本属于某一类的概率的理想选择。以下是使用 Sigmoid 函数的一些关键理由: 1 输出范围 Sigmoid 函数的输出范围是 (0, 1),非常适合表示
  • 在神经网络中,激活函数sigmoid和tanh除了阈值取值外有 . . .
    从公式看出,其实tanh函数就是sigmoid沿x轴缩小一倍,沿y轴伸展一倍,然后平移一格得到的,所以它们注定有很多相似点。 1 有饱和区,在输入较大或较小的地方,梯度变为0,神经元无法更新 2 都有指数运算,运算量很大
  • LR为什么用sigmoid函数?这个函数有什么优点和缺点?为 . . .
    逻辑回归之所以用sigmoid函数,是由他的假设决定的。 Logistic regression was developed by statistician David Cox in 1958 [2][3] The binary logistic model is used to estimate the probability of a binary…
  • 二分类问题,应该选择sigmoid还是softmax? - 知乎
    既然如此,那我就来讲讲Sigmoid和softmax的区别在哪。 一、Sigmoid:非黑即白的开关(用于二分类问题,最后输出两种类别各自的概率) 场景:就像判断一个苹果是否坏了,只有两种可能(坏 不坏) 工作原理: 输入:苹果的各种特征(其实就是一些数字矩阵) 输出:一个0-1之间的数,比如0 8 → 80%
  • 为什么注意力机制的激活函数有的使用softmax,而有的使用 . . .
    因此,当有大量注意力权重需要优化时,用sigmoid,如SE、CBAM等,或者用改进的softmax;当需要特别区分特征之间差别或网络学有余力的时候用softmax,如轻量化网络、分类层;当然,还有一些加权和要为1的要用softmax,如SKnet。 那么self-attention为什么不用sigmoid呢?
  • 二分类问题,应该选择sigmoid还是softmax? - 知乎
    Sigmoid得到的结果是“分到正确类别的概率和未分到正确类别的概率”,Softmax得到的是“分到正确类别的概率和分到错误类别的概率”。 一种常见的错法(NLP中): 即错误地将Softmax和Sigmoid混为一谈,再把BERT输出层压缩至2维的情况下,却用Sigmoid对结果进行计算。





中文字典-英文字典  2005-2009