visio怎么画激活函数

画激活函数需要以下步骤：

1. 打开Visio软件，创建一个新的流程图。

2. 从“基本流程图”选项卡中选择“图形”进行搜索，找到“矩形”形状。

3. 在左侧菜单栏中选择“线条连接器”，用连接器将矩形形状连接起来，组成函数的形状。

4. 在矩形内添加激活函数的公式。可从“插入”选项卡中的“对象”栏中选择“公式”，进入公式编辑器，输入激活函数的公式，例如sigmoid函数，可输入“1/（1 + e^-x）”。

5. 如需增加文字描述，可在矩形形状上方添加一个文本框，输入函数的名称和相关描述。

6. 可通过调整形状和文本框的大小、颜色等属性，美化绘图效果。

7. 最后，保存绘制好的激活函数图形，即可在需要的地方使用。

综上所述，使用Visio软件画激活函数需要基本操作技巧，同时要注意公式准确性和美化效果的协调性。

相关问题

visio神经网络流程图怎么画

在Visio中，可以使用以下步骤来绘制神经网络流程图：

1. 打开Visio并选择"流程图"模板。

2. 从左侧的工具栏中选择"基本流程图"，然后拖动"开始/结束"图形到画布中。

3. 在画布上单击右键并选择"格式化形状"。

4. 在弹出菜单中选择"形状数据"，然后单击"添加"按钮。

5. 在"名称"字段中输入"神经元"，然后单击"确定"。

6. 点击"开始/结束"图形，在菜单栏中选择"复制"。

7. 在画布上单击右键并选择"粘贴"。

8. 将第二个开始/结束图形与第一个图形连接。

9. 从左侧工具栏中选择"流程"，然后拖动"过程"图形到画布中。

10. 将"过程"图形连接到第二个开始/结束图形。

11. 在画布上单击右键并选择"格式化形状"。

12. 在弹出菜单中选择"形状数据"，然后单击"添加"按钮。

13. 在"名称"字段中输入"权重"，然后单击"确定"。

14. 点击"过程"图形，然后在菜单栏中选择"复制"。

15. 在画布上单击右键并选择"粘贴"。

16. 将第二个"过程"图形连接到第一个"过程"图形。

17. 在画布上单击右键并选择"格式化形状"。

18. 在弹出菜单中选择"形状数据"，然后单击"添加"按钮。

19. 在"名称"字段中输入"偏差"，然后单击"确定"。

20. 点击"过程"图形，然后在菜单栏中选择"复制"。

21. 在画布上单击右键并选择"粘贴"。

22. 将第二个"过程"图形连接到第一个"过程"图形。

23. 在画布上单击右键并选择"格式化形状"。

24. 在弹出菜单中选择"形状数据"，然后单击"添加"按钮。

25. 在"名称"字段中输入"激活函数"，然后单击"确定"。

26. 从左侧工具栏中选择"流程"，然后拖动"决策"图形到画布中。

27. 将"决策"图形连接到最后一个"过程"图形。

28. 在画布上单击右键并选择"格式化形状"。

29. 在弹出菜单中选择"形状数据"，然后单击"添加"按钮。

30. 在"名称"字段中输入"输出"，然后单击"确定"。

31. 点击"决策"图形，在菜单栏中选择"复制"。

32. 将第二个"决策"图形连接到第一个"决策"图形。

33. 在画布上单击右键并选择"格式化形状"。

34. 在弹出菜单中选择"形状数据"，然后单击"添加"按钮。

35. 在"名称"字段中输入"误差"，然后单击"确定"。

36. 点击"误差"图形，在菜单栏中选择"复制"。

37. 在画布上单击右键并选择"粘贴"。

38. 将第二个"误差"图形连接到第一个"误差"图形。

39. 在画布上单击右键并选择"格式化形状"。

40. 在弹出菜单中选择"形状数据"，然后单击"添加"按钮。

41. 在"名称"字段中输入"反向传播"，然后单击"确定"。

42. 在画布上单击右键并选择"格式化形状"。

43. 将所有图形按照神经网络的结构连接起来。

44. 保存并导出神经网络流程图。

这样，您就可以使用Visio绘制神经网络流程图了。

visio transformer

Vision Transformer是一个基于Transformer的图像识别模型，由Google在2020年的CVPR会议上发表的论文《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》中提出。Transformer设计中一个具有挑战性的问题是，全局自注意力的计算成本非常高，而局部自注意力通常会限制每个词向量的交互域。为了解决这个问题，作者提出了CSWin Transformer，它在常见的视觉任务上取得了很好的效果。

Vision Transformer的网络结构主要包括多个Transformer Encoder块的堆叠。在Encoder Block中，首先通过Layer Norm对Embedding层的输出进行归一化，然后经过Mutli-Head Attention得到的输出与捷径分支的输出进行相加操作。接着再次通过Layer Norm操作，然后经过MLP Block得到输出。MLP Block包括全连接层、GELU激活函数、Dropout、全连接层和最后的Dropout层。整个Transformer Encoder的输出形状与输入形状保持不变，例如在ViT-B/16模型中，输入和输出的形状都是[197, 768]。最后，通过MLP Head将输出分类。

总之，Vision Transformer是一种基于Transformer的图像识别模型，通过堆叠多个Transformer Encoder块来提取图像特征并进行分类。它在图像识别任务中取得了很好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Vision Transformer(ViT) 1: 理论详解](https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/126341262)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [CSWin Transformer](https://download.csdn.net/download/qq_36758270/88233972)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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