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如何避免溢出数字.exp()
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<p>我读了很多关于堆栈溢出的文章,但是我仍然不明白如何避免溢出错误。我正在建立一个使用<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function" rel="nofollow noreferrer">sigmoid function</a>的神经网络。 但我不能不转换或找到解决这些错误的方法。在</p> <pre><code>def activation(x): return 1/(1+np.exp(-x)) def dactivation(x): return activation(x)*(1-activation(x)) def propagateb(self, target, lrate=8.1, momentum=0.1): deltas = [] error = target - self.layers[-1] delta = error*dactivation(self.layers[-1]) deltas.<a href="https://www.cnpython.com/list/append" class="inner-link">append</a>(delta) for i in range(len(self.shape)-2,0,-1): delta =np.dot(deltas[0],self.weights[i].T)*dactivation(self.layers[i]) deltas.insert(0,delta) for i in range(len(self.weights)): layer = np.atleast_2d(self.layers[i]) delta = np.atleast_2d(deltas[i]) dw = np.dot(layer.T,delta) self.weights[i] += lrate*dw + momentum*self.dw[i] self.dw[i] = dw # Return error return (error**2).sum() </code></pre> <p>提高</p> ^{pr2}$
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>似乎传入的数据必须是整数,尽管这个激活函数应该返回一个浮点值。我想解决方法很简单</p> <pre><code>return 1./(1.+np.exp(-x)) </code></pre> <p>我想如果没有这种改变,代码就会尝试进行整数除法,从而产生错误。在</p>
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