python sgn
时间: 2024-01-06 16:25:49 浏览: 37
SGN是一种用于视频动作识别的深度学习模型。根据引用,你可以使用Python 3.6和PyTorch 1.0环境来训练SGN模型。训练脚本可以通过以下命令运行:
```shell
cd SGN
python train.py
```
请注意,你需要修改数据集路径以适应你自己的数据。这个SGN模型的训练策略与论文中描述的相同。
另外,根据引用,正则化方法是一种用来控制模型复杂度并防止过拟合的技术。常用的正则化方法包括L1范数和L2范数正则化方法。L_p范数是一种衡量向量大小的方法,对于n维向量x={x^(1),x^(2),…,x^(n)},其L_p范数定义为:
<<引用:L_p范数公式>>
如果你想了解更多关于SGN模型的细节或者如何使用正则化方法,请提出具体的问题。
相关问题
python的sgn函数
引用\[1\]中提到了阶跃函数的实现,而sgn函数是另一种常见的阶跃函数。sgn函数的定义是:当输入大于0时,输出1;当输入等于0时,输出0;当输入小于0时,输出-1。在Python中,可以使用numpy.sign函数来实现sgn函数。该函数的使用方法是numpy.sign(x),其中x是输入的数组或数值。函数会返回一个与x形状相同的数组,其中的元素根据x的正负情况分别为1、0或-1。以下是一个示例代码:
import numpy as np
def sgn(x):
return np.sign(x)
x = np.array(\[-1, 0, 1\])
y = sgn(x)
print(y)
输出结果为\[-1, 0, 1\],即符合sgn函数的定义。可以看出,当输入为负数时,输出为-1;当输入为0时,输出为0;当输入为正数时,输出为1。这就是Python中实现sgn函数的方法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python实现阶跃函数、sigmoid函数、ReLU函数](https://blog.csdn.net/weixin_45272908/article/details/115299091)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python 量化交易日常积累 2019/1/22](https://blog.csdn.net/xt_ecnu/article/details/86590464)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python调用函数sgn
要调用一个名为sgn的函数,你可以使用以下代码:
```python
def sgn(x):
if x > 0:
return 1
elif x < 0:
return -1
else:
return 0
result = sgn(5)
print(result) # 输出: 1
```
该函数会判断输入的值x是大于0、小于0还是等于0,并返回相应的结果。在上面的例子中,我们调用sgn函数并传递参数5,然后打印结果1。
请问还有其他问题吗?
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)