阿里云文档 2024-11-20

为函数配置VPC网络访问能力实现网络安全隔离

您在函数计算创建的函数,默认可以访问公网,无法访问VPC内的资源。如果您需要函数能够访问VPC内的资源,或允许指定的VPC来调用函数,那么需要手动为函数配置网络和权限。本文介绍如何通过函数计算控制台为函数配置网络。

文章 2024-10-10 来自:开发者社区

激活函数与神经网络------带你迅速了解sigmoid,tanh,ReLU等激活函数!!!

神经网络 什么是神经网络 人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。人脑可以看做是一个生物神经网络,由众多的神经元连接而成。各个神经元传递复杂的电信号,树突接收到输入信号,然后对信号进行处理,通过轴突输出信号。下图是生物神经元示意图: ...

激活函数与神经网络------带你迅速了解sigmoid,tanh,ReLU等激活函数!!!
问答 2024-07-22 来自:开发者社区

小李怀疑函数实例与远端服务网络链接不稳定,他应该如何进入实例内部进行网络情况分析?

怀疑函数实例与远端服务网络链接不稳定,应该如何进入实例内部进行网络情况分析?

文章 2024-07-07 来自:开发者社区

基于负相关误差函数的4集成BP神经网络matlab建模与仿真

1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.部分核心程序 Index jj=1; error2 = zeros(Len,KER); while(jj<=Len) for k=1:No; d(k)=T(jj); end for i=1:NI; ...

基于负相关误差函数的4集成BP神经网络matlab建模与仿真
文章 2024-06-27 来自:开发者社区

激活函数:神经网络的生命之花

1. 什么是激活函数? 激活函数是神经网络中的一种数学运算,它决定了神经元输出的形式。在深度学习中,神经网络通过激活函数引入非线性因素,使其能够学习和逼近更为复杂的函数关系。 2. 为什么需要激活函数? a. 引入非线性 激活函数引入非线性是其最主要的作用之一。如果神经网络中没有激活函数,无论多少层的网络都等价于单层线性网络,无法应对复杂的非线性问题。 b...

激活函数:神经网络的生命之花
问答 2024-05-19 来自:开发者社区

请问下大数据计算MaxCompute执行udf函数,向外请求接口,是不允许的吗,报错是网络不可达?

请问下大数据计算MaxCompute执行udf函数,向外请求接口,是不允许的吗,报错是网络不可达?

文章 2024-05-02 来自:开发者社区

【AI 初识】激活函数在神经网络中的作用是什么?

引言:激活函数在神经网络中的关键作用 激活函数是神经网络中至关重要的组成部分之一,它在信息传递过程中扮演着关键的角色。作为一个具备AI前沿科学研究的工程师,深入理解激活函数的作用对于优化神经网络的性能至关重要。在本文中,我们将详细分析激活函数在神经网络中的作用以及其在不同类型的网络中的应用。 1. 提供非线性映射:解决线性模型的局限性 线性模型只能学习到线性关系,而神经网络之所以强大,正是...

【AI 初识】激活函数在神经网络中的作用是什么?
文章 2024-02-28 来自:开发者社区

【激活函数】基础回顾:带你认识神经网络中常见的激活函数

前言   神经网络中的激活函数是神经网络中至关重要的一环,它们决定了神经网络的非线性特性,能够让神经网络学习非常复杂的函数。激活函数的种类也非常丰富,从最早的sigmoid、tanh,到后来的ReLU、LeakyReLU、ELU等,再到最近的GELU、SE-ReLU、SiLU等,每种激活函数都有其独特的优点和适用场景。   在本篇博客中,我们将对神经网络中常见的激活函数进行总结和...

【激活函数】基础回顾:带你认识神经网络中常见的激活函数
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【机器学习】算法术语、决策函数、概率模型、神经网络的详细讲解(图文解释)

一、机器学习算法术语1)数据集(Data Set),训练集(Training Set),验证集(Validation Set)和测试集(Test Set)数据集分为训练数据和测试数据。测试数据集合即为测试集,是需要应用模型进行预测的那部分数据,是机器学习所有工作的最终服务对象。为了防止训练出来的模型只对训练数据有效,一般将训练数据又分为训练集和验证集,训练集用来训练模型,而验证集一般只用来验证模....

【机器学习】算法术语、决策函数、概率模型、神经网络的详细讲解(图文解释)
问答 2023-10-10 来自:开发者社区

在函数计算FC日本地区的stable diffusion函数是不是可以解决国外网络环境问题?

在函数计算FC日本地区的stable diffusion函数是不是可以解决国外网络环境问题?国内地区很多插件在初始化下载各种模型的时候,好像很容易出错。

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