激活函数gelus

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

关于神经网络中的激活函数

激活函数（ActivationFunction）详解理解首先煮波解释一下这四个字，“函数”相信大家都不陌生，能点进来看这篇文章说明你一定经历至少长达十年的数学的摧残，关于这个概念煮波就不巴巴了，煮波主要说一下

文弱_书生·2025-03-21 15:13

基于python的ansys_基于python的感知机

一、1、感知机可以描述为一个线性方程，用python的伪代码可表示为：sum(weight_i*x_i)+bias->activation#activation表示激活函数，x_i和weight_i是分别为与当前神经元连接的其它神经元的输入以及连接的权重

weixin_39687990·2025-03-19 23:08

部分激活函数可视化

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义激活函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):returnnp.tanh

Keyshal_Wei·2025-03-19 11:02

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。在反向传播时，就需要计算softmax函数的导数，这也就是本文着重介绍的内容。

x-jeff·2025-03-17 21:15

java实现卷积神经网络CNN（附带源码）

实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层

Katie。·2025-03-17 07:38

神经网络完成训练的详细过程

神经元接收输入信号，通过加权求和和激活函数的处理，产生输出信号。这些输出信号又可以作为其他神经元的输入，从而形成一个复杂的网络结构。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-15 04:34

从Swish到SwiGLU：激活函数的进化与革命，qwen2.5应用的激活函数

swiGLU和RMSNorm1.什么是swiGLUSwiGLU（Swish-GatedLinearUnit）是一种结合了Swish激活函数和GLU（GatedLinearUnit）门控机制的激活函数，广泛应用于现代大型语言模型中

KangkangLoveNLP·2025-03-13 09:02

Simple Baselines for Image Restoration

为了进一步简化基线，我们揭示了非线性激活函数，如Sigmoid、ReLU、GELU、Softmax等是不必要的:它们可以用乘法替换或删除。因此，我们从基线推导出一个非线性激活自由网络，即NAFNet。

Adagrad·2025-03-12 15:58

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。

L_cl·2025-03-11 14:44

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？

Wis4e·2025-03-11 07:47

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

【ShuQiHere】解密诺奖得主：约翰·霍普菲尔德与人工神经网络的革命

【ShuQiHere】目录引言：跨界的传奇科学家诺贝尔奖的背后：人工神经网络的崛起约翰·霍普菲尔德的开创性工作神经网络的寒冬与突破霍普菲尔德网络的工作原理代码示例：实现霍普菲尔德网络激活函数的出现与神经网络的复兴杰弗里

ShuQiHere·2025-03-10 03:22

神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练

【1】引言前序学习进程中，除了对基本的神经网络知识进行了学习，还掌握了SOM神经网络原理，文章链接包括且不限于：神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN

西猫雷婶·2025-03-10 02:17

深度学习笔记——神经网络

模拟生物神经元，人工神经元有1个或者多个输入（模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动）；对输入进行加权求和（模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同）；对输入之和使用激活函数计算活性值（模拟细胞体产生兴奋或者抑制

肆——·2025-03-08 16:10

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解

洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

Pytorch实现之LSRGAN，轻量化SRGAN超分辨率SAR

简介简介：在SRGAN的基础上设计了一个轻量化的SRGAN模型结构，通过DSConv+CA与残差结构的设计来减少参数量，同时利用SeLU激活函数构造。与多类SRGAN改进不同的是，很少使用BN层。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 20:37

DiNN学习笔记1-理论部分

DiNN学习笔记1-理论部分背景知识机器学习即服务MLaaS中的全同态加密神经网络Fhe-DiNN中的默认设定Fhe-DiNN方案神经元中的计算离散神经网络DiNN评估步骤自举的引入激活函数的同态评估对

瓜皮37·2025-03-04 00:45

数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题

前向传播：输入数据通过已设定的权重和偏置传递给隐藏层，经过激活函数处理后产生隐藏层的输出。在得到隐藏层输出后，需找到从隐藏层到输出层的最佳权重。隐藏层到输出层的

DesolateGIS·2025-03-03 15:05

pytorch与深度学习随记——AlexNet

激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建

黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2

ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数

阿克兔·2025-03-01 17:34

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

这一章的内容非常重要，因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理，还介绍了激活函数、损失函数和优

环工人学Python·2025-03-01 15:53

机器幻觉产生的原因

所以如果只有线性层而没有非线性激活函数的话，网络将无法处理复杂任务。对于激活函数而言，常见的如ReLU、sigmoid、tanh。激活函数引入非线性，让网络有能力学习复杂的特征。但是如果没有合适的激活

人机与认知实验室·2025-03-01 06:11

深度学习进阶：构建多层神经网络

今天，我们将进一步深入，构建一个更复杂的多层神经网络，并引入更多高级概念，如多隐藏层、激活函数选择、正则化等。我们还会使用更复杂的分类任务来训练模型，并评估其性能。

孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

1.什么是线性激活函数？线性激活函数是一种最简单的激活函数，数学表达式为：即输出与输入保持完全线性关系。这意味着对于任何输入值x，其输出将等于输入值本身，函数图像为一条通过原点的直线。

IT古董·2025-02-27 13:25

深度学习：从神经网络到智能应用

二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

GPT-5内幕解析(二)Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码，在代码中实现了GELU激活函数

段智华·2025-02-25 09:35

浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络（CNN）中的激活函数

激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，其主要作用包括但不限于以下几点：引入非线性：如果没有激活函数或仅使用线性激活函数，无论神经网络有多少层或多复杂，整个模型仍然只能表达线性映射。

cjl30804·2025-02-24 15:31

【CUDA】Pytorch_Extensions

当我们在PyTorch中实现自定义算子时，通常有两种选择：使用纯Python实现（简单但效率低）使用C++/CUDA扩展（高效但需要编译）对于计算密集型的操作（如神经网络中的自定义激活函数），使用CUDA

joker D888·2025-02-20 15:28

DeepSeek和ChatGPT的全面对比

LLAMA架构改进GPT-4优化版本参数量级开放7B/35B/120B闭源175B+位置编码RoPE+NTK扩展ALiBiAttention机制FlashAttention-3FlashAttention-2激活函数

陈皮话梅糖@·2025-02-20 12:00

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

先看原理：AlexNet网络特点采用ReLU激活函数，使训练速度提升6倍采用dropout层，防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化，限制数据大小，防止梯度消失和爆炸。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法

Bin二叉·2025-02-19 19:37

2.19 图像技术识别与应用

2.多层感知机（MLP）：-通过引入隐藏层和激活函数来解决感知机的局限性。

不要不开心了·2025-02-19 19:04

神经网络常见激活函数 10-GELU函数

GELU高斯误差线性单元（Gaussianerrorlinearunit）函数+导函数GELU函数的公式(近似表达式)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)\rmGELU(x)=x*P(X<=x)=x*\Phi(x)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)其中Φ(x)\Phi(x)Φ(x)指的是x的高斯正太分布的累积分布函数(CDF),进一步地，可得该函数的具体表达为x∗P(X<

亲持红叶·2025-02-18 15:11

如何解决RNN梯度爆炸和弥散的问题

2.使用ReLU激活函数：相比于tanh或sigmoid，ReLU激活函数（及其变种如LeakyReLU）在正区间内梯度恒定，这有助于缓解梯度爆炸问题。

路野yue·2025-02-18 12:40

神经网络常见激活函数 12-Swish函数

Swish函数+导函数Swish函数Swish(x)=x⋅σ(βx)=x1+e−βx\begin{aligned}\rmSwish(x)&=x\cdot\sigma(\betax)\\&=\frac{x}{1+e^{-\betax}}\end{aligned}Swish(x)=x⋅σ(βx)=1+e−βxxSwish函数导数ddxSwish=(x⋅σ(βx))′=σ(βx)+x⋅(σ(βx))′∵

亲持红叶·2025-02-17 05:37

神经网络常见激活函数 9-CELU函数

CELU函数tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元：CELU（ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit）,是一种连续可导的激活函数

亲持红叶·2025-02-13 15:37

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

在使用这个非线性激活函数的时候，其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播，以及反向怎么传递的。如下图所示：第一：relu函数的正向传播函数是：当输入值（隐藏层）值大于了，就输出自己本身的值。

小宇爱·2025-02-13 13:22

DeepSeek模型架构及优化内容

DeepSeekv1版本模型结构DeepSeekLLM基本上遵循LLaMA的设计：采⽤Pre-Norm结构，并使⽤RMSNorm函数.利⽤SwiGLU作为Feed-ForwardNetwork（FFN）的激活函数

开出南方的花·2025-02-12 19:39

BP神经网络学习内容分享：学习激活函数和损失函数

一、激活函数1.激活函数的作用激活函数（ActivationFunction）在神经网络中扮演着至关重要的角色。

强哥带你学BP神经网络·2025-02-12 19:32

神经网络常见激活函数 7-ELU函数

文章目录ELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的ELU函数tensorflow中的ELU函数ELU指数线性单元：ELU（ExponentialLinearUnit）函数+导函数ELU函数ELU={xx>=0α(ex−1)x=0\\\alpha(e^x-1)\quad&x=0x=0αexx=0\\\alphae^x\quad&x=0x0,x,alpha*(np.exp(x)-1))

亲持红叶·2025-02-12 19:30

深入解析ReLU激活函数的优缺点及其平衡策略

ReLU（RectifiedLinearUnit）是一种常用的激活函数，广泛应用于深度神经网络中。它有其优缺点，在不同场景下需要权衡使用。

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

常见目录和文件

激活函数、损失函数常见文件detec.py——传入参数，调用modelstrain.py——传入参数，调用models，学习率test.py——复现最佳结果main.py——定义一些参数。

被放养的研究生·2025-02-12 10:35

了解深度神经网络模型（Deep Neural Networks, DNN）

隐藏层：包含多个层，每层有多个神经元，通过非线性激活函数处理数据。输出层：生成最终预测或分类结果。主要特点多层次结构：通过多个隐藏层逐步提取高层次特征。非线性变换：使用激

huaqianzkh·2025-02-11 05:02

神经网络（Neural Network）

神经网络的基本构建单元是神经元，每个神经元接收多个输入信号，通过加权求和并应用激活函数来生成输出。通过将这些神经元分层组织，

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

神经网络常见激活函数 6-RReLU函数

中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元：RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层

亲持红叶·2025-02-10 22:40

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

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