¿Se puede utilizar una red neuronal con una función de activación no lineal (como ReLU) para una tarea de clasificación lineal?
Creo que la respuesta sería sí, pero no puedo razonar una buena explicación sobre esto.
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Creo que la respuesta sería sí, pero no puedo razonar una buena explicación sobre esto.
x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) <h2>Puedes ajustar la pendiente e intercepto para verificar los cambios en el gráfico</h2> y = 2*(x) + 3 y_noise = 2 * np.random.normal(size=x.size) ydata = y + y_noise plt.figure(figsize=(6,6)) plt.plot(x, ydata, ‘bo’) plt.plot(x,y, ‘r’) plt.ylabel(‘Variable Dependiente’) plt.xlabel(‘Variable Independiente’) plt.show() y_noise = 2 * np.random.normal(size=x.size) ydata . . . Read more
Tengo un conjunto de datos con Y y X1, X2 que tienen diferentes dimensiones, como X1 = xxxx Volt, X2 = xx hora. Para crear un modelo de regresión con estos datos, utilicé el siguiente código. MODEL <- gam(Y ~ s(X1) + s(X2), data = DATA, method = “REML”) Parece . . . Read more
Utilicé Curve Expert para obtener una ecuación no lineal para una variable Y. Ahora tengo dos variables X, pero no sé cómo fusionarlas en una sola ecuación. En otras palabras, quiero saber cómo puedo hacer una regresión NO lineal múltiple con dos ecuaciones no lineales en R. ¿Existen paquetes para . . . Read more
Estoy intentando resolver este ejemplo en MATLAB pero no puedo obtener la respuesta correcta. Utilizo este código: clear all;clc; x=[4 2.25 1.45 1.0 0.65 0.25 0.006]; y=[ 0.398 0.298 0.238 0.198 0.158 0.098 0.048]; n=length(x); sumx=sum(log10(x)); sumy=sum(log10(y)); sum2x=sum(log10(x)); sum3x=sum(log10(y)); sum4x=sum(log10(x.*y)); sumxy=sum(log10(x.^2)); sumx2y=sum(log10((x.^2) .*y)); m1=[n sumx sum2x;sumx sum2x sum3x;sum2x sum3x sum4x] . . . Read more