激活函数gelus 第12页

自己动手实现一个深度学习算法——二、神经网络的实现

文章目录1.神经网络概述1）表示2）激活函数3）sigmoid函数4）阶跃函数的实现5）sigmoid函数的实现6)sigmoid函数和阶跃函数的比较7）非线性函数8）ReLU函数2.三层神经网络的实现

千里之行起于足下·2023-10-31 17:12

神经网络非线性激活举例————PyTorch

【小土堆】的P20讲讲述了神经网络的非线性激活函数的使用。

running snail szj·2023-10-31 15:32

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-非线性激活

1.激活函数（1）作用引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。

润叶~·2023-10-31 15:59

PyTorch入门学习（十）：神经网络-非线性激活

目录一、简介二、常见的非线性激活函数三、实现非线性激活函数四、示例：应用非线性激活函数一、简介在神经网络中，激活函数的主要目的是引入非线性特性，从而使网络能够对非线性数据建模。

不吃花椒的兔酱·2023-10-31 14:43

深度学习入门（二）之神经网络

文章目录从感知机到神经网络神经网络的例子复习感知机激活函数激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现阶跃函数的图形sigmoid函数的图形sigmoid函数与阶跃函数比较非线性函数ReLU函数多维数组的运算多维数组矩阵乘法神经网络的内积三层神经网络的实现符号确认各层间信号传递的实现代码总结输出层的设计恒等函数和

今天学不学？·2023-10-31 13:03

什么是神经网络，它的原理是啥？（2）

v=mlk0rddP3L4&list=PLuhqtP7jdD8CftMk831qdE8BlIteSaNzD视频3：什么是激活函数？为什么我们需要激活函数？它的类型有哪些？为什么需要激活函数？

shimly123456·2023-10-31 09:59

Pytorch机器学习——3 神经网络（八）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.5反向传播算法在传统的机器学习方法（比如逻辑回归）中，可以通过梯度下降来确定权重的调整

辘轳鹿鹿·2023-10-31 05:29

如何在【逻辑回归】中优化控制正则化程度的超参数C

通过激活函数，也就是sigmoid函数可以将线性回归模型的值缩放到（0,1）之间，公式和图像如下所示：通过这种方式我们就可以将结果靠近1的判定为一类，靠近0的判定为另外一类了。

数字生命Allen·2023-10-31 02:38

常用激活函数

激活函数的基本概念左饱和、右饱和软饱和、硬饱和常用的激活函数及其优缺点tf.sigmoid()S(x)=1/(1+exp(-x))是生物增长模型中的S型曲线。

eftales·2023-10-30 18:34

激活函数作用以及 sigmoid和softmax

激活函数激活函数在神经网络中起着非常重要的作用，它的主要功能是引入非线性性质，使得神经网络可以学习和表示更加复杂的模式和关系。

闪闪发亮的小星星·2023-10-30 12:18

基于遗传算法改进的BP神经网络三桥应变预测，ga-bp的详细原理（附有代码）

目录BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数遗传算法原理遗传算法主要参数遗传算法流程图完整代码包含数据下载链接：https

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-10-30 11:29

快速入门深度学习4.1（用时1h）——多层感知器

速通《动手学深度学习》4.1写在最前面3.线性神经网络3.74.多层感知器4.1.1隐藏层4.1.1.2在网络中加入隐藏层4.1.1.3从线性到非线性（激活函数）4.1.2.激活函数4.1.2.1.ReLU

是Yu欸·2023-10-29 22:55

4.多层感知机

1R1R2R^2R2目录知识框架No.1多层感知机一、感知机1、感知机2、训练感知机3、图形解释4、收敛定理5、XOR问题6、总结二、多层感知机1、XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数

霸时斌子·2023-10-29 20:01

【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络

神经网络基础吴恩达课程笔记——浅层神经网络、深层神经网络四、浅层神经网络1.双层神经网络表示2.双层神经网络的前向传播第一层前向传播第二层前向传播3.双层神经网络的反向传播参数梯度下降反向传播公式第二层反向传播推导4.激活函数

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:00

【深度学习-吴恩达】L1-3 浅层神经网络作业

L1深度学习概论3浅层神经网络作业链接：吴恩达《深度学习》-Heywhale.com0作业任务用1层隐藏层的神经网络分类二维数据目标：实现具有单个隐藏层的2分类神经网络使用具有非线性激活函数的神经元计算交叉熵损失实现前向和后向传播

JackSerin·2023-10-29 16:29

从AlexNet到chatGPT的演进过程

使用ReLU激活函数和Dropout正则化，获得了ImageNet图像分类比赛的胜利。引入了GPU加速训练，大幅提高了深度神经网络的训练速度。

xw555666·2023-10-29 10:08

基于深度学习的水果识别系统

主要介绍了卷积神经网络的几个基本层次结构：卷积层、激活函数、池化层（下采样层）和输出层这几种不同结构之间联系与区别。介绍了比较几种典型的卷积神经网络Alexnet、VGGNet、ResNet及其主要

01图灵科技·2023-10-29 10:11

DL Homework 4

目录1整理一下理论收获1.1基础理论1.2应用到机器学习1.3参数学习1.4反向传播算法2.激活函数3.神经网络流程推导(包含正向传播和反向传播)4.数值计算-手动计算5.代码实现-numpy手推6.代码实现

熬夜患者·2023-10-29 10:54

前馈神经网络

此文建议看完基础篇再来，废话不多说，进入正题目录1.神经元1.1活性值1.2激活函数1.2.1Sigmoid函数1.2.2Relu函数2.基于前馈神经网络的二分类任务2.1数据集的构建2.2模型的构建2.2.1

熬夜患者·2023-10-29 10:20

word2vec及其优化

（2）神经概率语言模型：将单词映射为embedding，输入隐藏层，激活函数用tanh，输出层为一个s

码一码码码·2023-10-29 09:03

神经网络与深度学习第四章前馈神经网络习题解答

首先看一下CSDN的解释：如果输入x恒大于0，使用sigmoid作为激活函数的神经元的输出值将会处于饱和状态，导致其梯度接近于0，这会使得梯度下降算法的收敛速度变慢。

小鬼缠身、·2023-10-28 22:19

NNDL：作业五

习题4-1对于一个神经元,并使用梯度下降优化参数w时,如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢.证明：激活函数以sigmoid为例。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-28 22:48

深度学习：激活函数曲线总结

深度学习：激活函数曲线总结在深度学习中有很多时候需要利用激活函数进行非线性处理，在搭建网路的时候也是非常重要的，为了更好的理解不同的激活函数的区别和差异，在这里做一个简单的总结，在pytorch中常用的激活函数的数学表达形式

一支绝命钩·2023-10-28 21:00

DL01-1：神经网络与感知器

摘要：1、神经网络来自大脑的神经生理结构，感知器来自于神经元；2、根据神经元抽象建模，形成感知器数学模型，并形成复杂的神经网络数学模型；3、理解感知器，激活函数与神经网络模型。

杨强AT南京·2023-10-28 21:32

主流大语言模型的技术细节

mp.weixin.qq.com/s/P1enjLqH-UWNy7uaIviWRA比较LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的细节：tokenizer、位置编码、LayerNormalization、激活函数等

Kun Li·2023-10-28 09:53

线性神经网络

目录线性神经网络概述Delta学习规则解决异或问题线性神经网络概述线性神经网络在结构上与感知器非常相似，只是激活函数不同，是在模型训练时把原来的sign函数改成了purelin函数：y=x。

xiaoming1999·2023-10-28 07:59

深度学习| U-Net网络

U-Net网络基础知识和CNN的关系反卷积ReLU激活函数U-Net入门U-Net网络结构图为什么需要跳跃连接U-Net的输入U-Net的应用基础知识理解U-Net网络结构需要相关知识点。

魔法自动机·2023-10-27 23:07

38 深度学习（二）：tensorflow基础介绍

文章目录tensorflow基础介绍基础张量自定义损失函数自定义模型和激活函数图函数（略）自动求导机制自定义fittensorflow基础介绍基础张量importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspd

Micoreal·2023-10-27 20:13

[论文阅读]centerpoint——基于Center的三维目标检测与跟踪

centerpointcenterpoint前向传播过程1.输入:点云数据P2.经过3D编码器(如VoxelNet或者PointPillars),生成俯视图特征图M3.进入检测头,首先是一个可学习的3x3卷积层、BN层、ReLU激活函数

一朵小红花HH·2023-10-27 19:39

PyTorch卷积神经网络各层实现与介绍

本文将讲解，PyTorch卷积神经网络各层实现与介绍，包括：基本骨架–nn.Module的使用、卷积操作、卷积层、池化层、激活函数、全连接层的介绍。

北山啦·2023-10-27 09:12

【深度学习】梯度下降（通俗易懂）

文章目录1、前言2、理论与代码1、求极值问题2、梯度下降3、实例演示1、前言最近有朋友问到我，损失函数与激活函数的问题，由于工作等原因有段时间没接触深度学习没有回答的很好。

读书猿·2023-10-27 04:23

批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降 2020-02-25

1.对全连接层做批量归一化位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。全连接：批量归一化：这⾥ϵ>0

allen成·2023-10-26 18:47

第一章：神经网络中的名词解释

激活函数一般来讲每个神经元都可以对应一个激活函数，简言之，激活函数就是模拟信息在神经元之间传递的激活或者抑制状态。当信息达到了激活函数的阈值，该信息将神经元激活，否则神经元处于抑制状态。

Strive_LiJiaLe·2023-10-26 03:33

Tensorflow：介绍常见激活函数和池化，并用Tensorflow搭建前向神经网络

Tensorflow：介绍常见激活函数和池化，并用Tensorflow搭建前向神经网络一、常见激活函数和池化1激活函数激活函数通常用于卷积层和全连接层的末端，为神经网络提供非线性变化。

努力不秃头的小仙主·2023-10-25 11:19

PyTorch学习笔记（8）--神经网络：非线性激活

PyTorch学习笔记（8）–神经网络：非线性激活本博文是PyTorch的学习笔记，第8次内容记录，主要介绍神经网络非线性激活函数的基本使用。

我这一次·2023-10-25 11:18

机器学习：神经网络激活函数总结

神经网络各种激活函数总结1.激活函数基本概念1.1激活函数的作用激活函数向神经元中引入了非线性因素，使得神经网络可以逼近任意非线性函数，能应用到诸多非线性场景中。

SanFanCSgo·2023-10-25 11:17

【1.2】神经网络：神经元与激活函数

个人主页：Meteors.的博客当前专栏：神经网络（随缘更新）✨特色专栏：知识分享本文内容：【1.2】神经网络：神经元与激活函数**ps**：阅读这篇文章如果有问题或者疑惑，欢迎各位在评论区提问或指出！

Meteors.·2023-10-25 11:38

损失函数总结（一）：损失函数介绍

损失函数总结（一）：损失函数介绍1引言2损失函数是什么3为什么要使用损失函数4总结1引言在网络模型进行训练时，激活函数、损失函数、优化器都会成为影响模型最终效果的关键因素。

sjx_alo·2023-10-25 10:31

史上最全激活函数总结篇（持续更新ing......）

史上最全激活函数总结篇（持续更新ing......）1引言2文章和对应的激活函数2.1激活函数总结（一）：ReLU及其变体2.1.1Sigmoid2.1.2Tanh2.1.3ReLU2.1.4LeakyReLU2.1.5PReLU2.1.6Swish

sjx_alo·2023-10-25 10:00

Relu

image.png优点ReLU是神经网络中最常用的激活函数，尤其是在CNN中。如果您不确定要在网络中使用哪种激活功能，通常最好选择ReLU。

VvAvV·2023-10-25 09:25

python毕业设计深度学习动物识别系统 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

kooerr·2023-10-25 08:46

激活函数总结（sigmoid、tanh、RELU、LRel、PReLU、ELU、GELU和SELUS）

sigmoid函数特点：函数值介于（0，1）之间，x在负无穷和正无穷之间。缺点：1、有饱和区域，是软饱和，在大的正数和负数作为输入的时候，梯度就会变成零，使得神经元基本不能更新。2、只有正数输出（不是zero-centered），这就导致所谓的zigzag现象3、计算量大（exp）tanh(x)函数值介意（-1，1）之间。tanh和sigmoid函数是具有一定的关系的，可以从公式中看出，它们的形状

qq_41627642·2023-10-24 23:26

【学习笔记】Sigmoid, Relu, Swish, Gelus, Maxout等常用激活函数的分析学习

Sigmoid,Relu,Swish,Gelus,Maxout等常用激活函数的分析学习本文主要针对邱锡鹏老师《NNDL》中3.1节中提及的集中激活函数做了一下对比记录，并不较少激活函数本身，只是从发展和优缺点的角度去评价他们

JinyuZ1996·2023-10-24 23:25

深度学习中常用的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、GELU等。

深度学习中常用的激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数4.LeakyReLU函数5.PReLU函数6.ELU函数：7.GELU函数：深度学习中常用的激活函数有sigmoid、tanh

ywfwyht·2023-10-24 23:18

【机器学习合集】激活函数合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录综述1.S激活函数(sigmoid&Tanh)2.ReLU激活函数3.ReLU激活函数的改进4.近似ReLU激活函数5.Maxout激活函数6.自动搜索的激活函数Swish综述这些都是神经网络中常用的激活函数

slience_me·2023-10-24 20:33

机器学习（深度学习）Softmax和Sigmoid函数

无敌阿强·2023-10-24 17:34

神经网络常用的sigmoid和softmax激活函数

1、Sigmoid--函数公式：公式中，z是单个原始输出值，如原始输出值为[-0.5，0.3，1.5，-2.0]，则z1=-0.5，z2=0.3，z3=1.5，z4=-2.0；sigmoid函数连续，光滑，严格单调，以(0,0.5)中心对称，是一个非常良好的阈值函数。sigmoid函数把一个实数压缩到(0,1)，当z无穷大时，函数值趋于1，反之趋于0；我们知道(0,1)与概率值的范围是相对应的，这

Echo-z·2023-10-24 17:03

sigmoid和softmax函数

转载：https://blog.csdn.net/CFH1021/article/details/104841428添加链接描述激活函数简介从事或对人工智能行业有了解的人员来说，相信对softmax和sigmoid

菠萝王先生·2023-10-24 17:32

sigmoid和softmax激活函数的区别

一、简单说下sigmoid激活函数解析：常用的非线性激活函数有sigmoid、tanh、relu等等，前两者sigmoid/tanh比较常见于全连接层，后者relu常见于卷积层。

xiaojiuwo168·2023-10-24 17:46

sigmoid和softmax函数的区别；神经网路常用的损失函数以及对应的应用场景；softmax的作用

一、Sigmoid函数和Softmax函数是常用的激活函数，它们在神经网络中经常用于实现非线性映射。

医学小达人·2023-10-24 17:15

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