激活函数gelus 第18页

pytorch学习：Focal loss

2.损失函数形式Focalloss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉熵损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。

BBB7788·2023-09-05 10:46

一些神经网络的记录

RNN出现梯度消失和梯度爆炸主要体现在长句子中，因为在反向传播BP求导时，当前t时刻隐层输出的梯度包含了所有后续时刻激活函数导数的乘积，所以如果t越小、句子越长，就会出现问题。

一枚小可爱c·2023-09-05 04:04

构建机器学习项目

带刺的小花_ea97·2023-09-04 19:15

李沐-动手学深度学习（4）数值稳定性、模型初始化、激活函数

合理的权重初始值和激活函数的选取可以提升数值稳定性。

minlover·2023-09-04 13:48

【人工智能】—_神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

神经网络、前向传播、反向传播文章目录神经网络、前向传播、反向传播前向传播反向传播梯度下降局部最小值多层前馈网络表示能力多层前馈网络局限缓解过拟合的策略前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后

Runjavago·2023-09-04 13:24

类ChatGPT大模型LLaMA及其微调模型

Transformer/1-1.4Ttokens1.1对transformer子层的输入归一化对每个transformer子层的输入使用RMSNorm进行归一化，计算如下：1.2使用SwiGLU替换ReLU【Relu激活函数

抓个马尾女孩·2023-09-04 08:12

4. 深度学习-损失函数

我们知道神经网络是一种非线性模型，激活函数就是用来映射为非线性的，激活函数是保证神经网络非线性的关键。但是模型的参数我们如何求得最优组合呢？用什么评价标准呢?

李涛AT北京·2023-09-03 11:38

点破ResNet残差网络的精髓

在ＢＰ反向传播的过程中：因为链式法则的缘故，激活函数会存在连乘效应，非线性的激活函数在连乘过程中会最终趋近于0，从而产生梯度消失的问题。我们可以选择

kingtopest·2023-09-03 08:33

【pytorch 】nn.init 中实现的初始化函数 normal, Xavier==》为了保证数据的分布（均值方差一致）是一样的，类似BN

在考虑线性激活函数的情况下,在初始化的时候使各层神经元的方差保持不变,即使各层有着相同的分布.如果每层都用N(0,0.01)随机初始化的话,各层的数据分布不一致,随着层度的增加,神经元将集中在很大的值或很小的值

☞源仔·2023-09-03 05:26

神经网络--感知机

感知机单层感知机原理单层感知机:解决二分类问题，激活函数一般使用sign函数,基于误分类点到超平面的距离总和来构造损失函数,由损失函数推导出模型中损失函数对参数www和bbb的梯度，利用梯度下降法从而进行参数更新

JaxHur·2023-09-03 05:41

2019-10-27

最后:注意看清权值w和偏置b，然后判断他们和激活函数的关系b的那个他没写推导过程。y是实际值和他想加减的x或者函数都是预测值。

Dicondor·2023-09-02 13:24

【人工智能】—_神经网络、M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义、总代价

M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义文章目录M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义M-P神经元模型激活函数(Activationfunction

Runjavago·2023-09-02 11:08

【人工智能】—_深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化

多卷积核、全连接、池化)文章目录深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化)深度神经网络训练训练深度神经网络参数共享卷积神经网络（CNN）卷积多卷积核卷积全连接最大池化卷积+池化拉平向量激活函数优化小结深度神经网络训练

Runjavago·2023-09-02 11:38

工服穿戴检测联动门禁开关算法

YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测boundin

燧机科技·2023-09-02 05:20

神经网络与卷积神经网络

每个神经元都计算输入的加权和，并通过一个非线性激活函数进行转换，然后将结果传递到下一层。全连接神经网络在图像分类、语音识别、机器翻译、自然语言处理等领域经常使用。

牛哥带你学代码·2023-09-01 18:06

深度学习几种常见模型

（1）使用了Relu作为激活函数，比sigmoig和tanh使用的激活函数收敛更快；（2）使用了dropout随机删减神经原，防止过拟合。

邓建雄·2023-09-01 03:48

深度学习(前馈神经网络)知识点总结

用于个人知识点回顾，非详细教程1.梯度下降前向传播特征输入—>线性函数—>激活函数—>输出反向传播根据损失函数反向传播，计算梯度更新参数2.激活函数(activatefunction)什么是激活函数？

bujbujbiu·2023-09-01 02:32

深度学习 - 一问一答

Sigmoid激活函数为什么会出现梯度消失

aaa小菜鸡·2023-08-31 14:07

4 多层感知机-个人理解

除了输入节点，每一个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元。多层感知机在输入层和输出层之间添加了一个或者多个隐藏层，并通过激活函数转换隐藏层输出。以下介绍几种激活函数。

顺顺不吃竹笋·2023-08-30 21:38

机器学习-神经网络（西瓜书）

一段刺激经过加权汇总再减去神经元的阈值后，经过激活函数fff处理，就是一个输出y，它如果不为0，那么y就会作用

极恶狒狒·2023-08-30 06:46

安全帽人脸联动闸机开关算法

YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测boundingbox的位置

燧机科技·2023-08-30 05:41

神经网络不收敛的原因

此外，大部分神经网络流程都假设输入输出是在0附近的分布，从权值初始化到激活函数、从训练到训练网络的优化算法。使用过大的样本原理：使用太

wzNote·2023-08-30 04:52

数学建模：BP神经网络模型及其优化

神经网络算法流程代码实现神经网络的超参数优化代码实现神经网络的分类BP神经网络算法流程设x1,x2,...,xix_1,x_2,...,x_ix1,x2,...,xi为输入变量，yyy为输出变量，uju_juj为隐藏层神经元的输出，f为激活函数的映射关系

HugeYLH·2023-08-30 00:35

RNN中的门控循环结构---lSTM和GRU

一：门控循环神经网络简介门控循环神经网络是在经典RNN基础之上调整而出的网络结构，通过加入门控机制（非线性激活函数，通常是sigmoid），用来控制神经网络中的信息传递。

【敛芳尊】·2023-08-29 13:04

ResNet详解：网络结构解读与PyTorch实现教程

激活函数初始化方法网络深度如何解决梯度消失问题三、残差块（ResidualBlocks）基础残差块的核心思想结构组成残差块的变体四、ResNet架构架构组成4.1初始卷积层功能和作用结构详解为何不使用多个小

TechLead KrisChang·2023-08-29 10:10

算法工程师面试常见代码题汇总

主要参考：《深度学习入门：基于python的理论和实现》文章目录激活函数sigmoidrelusoftmaxbettersoftmax损失函数meansquarederrorcrossentropyerrordetailedcrossentropyerror

江米江米·2023-08-29 09:51

2019-03-18机器学习——梯度消失和爆炸

反向传播的迭代公式为其中f是激活函数，常用sigmoid激活函数求导为导数值域都小于1，误差经过每一层传递都会减小，层数很深的时候，梯度就会不停衰减，甚至消失，使网络很难训练，这就是梯度消失问题。

hhhhlyy·2023-08-29 05:56

统计学补充概念-13-逻辑回归

逻辑回归的基本思想是，通过一个线性组合的方式将输入特征与权重相乘，然后通过一个称为“逻辑函数”或“Sigmoid函数”的激活函数将结果映射到一个0到1之间的概率值。这个概率值可以被

丰。。·2023-08-29 03:02

飞桨中的李宏毅课程中的第一个项目——PM2.5的预测

所谓的激活函数，就是李宏毅老师讲到的sigmoid函数和hardsigmoid函数，ReLU函数那些现在一点点慢慢探索，会成为日后想都做不到的经历，当你啥也不会的时候，才是慢慢享受探索的过程。

诚威_lol_中大努力中·2023-08-29 02:53

YoloV8改进策略：VanillaNet极简主义网络，大大降低YoloV8的参数

文章目录摘要论文翻译论文摘要1、简介2、普通的神经网络架构3、普通网络的训练3.1、深度训练策略3.2、串联的激活函数4、实验4.1、消融研究4.2、注意可视化4.3、与SOTA体系结构的比较4.4、COCO

静静AI学堂·2023-08-28 22:57

一文速学-让神经网络不再神秘，一天速学神经网络基础-激活函数（二）

前言思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多，我考虑了很久决定还是得出神经网络系列文章，不然如果以后数学建模竞赛或者是其他更优化模型如果用上了神经网络（比如利用LSTM进行时间序列模型预测），那么就更好向大家解释并且阐述原理了。但是深度学习的内容不是那么好掌握的，包含大量的数学理论知

fanstuck·2023-08-28 21:54

2.神经网络的实现

创建神经网络类importnumpy#scipy.special包含S函数expit(x)importscipy.special#打包模块importpickle#激活函数defactivation_func

Falling_Asteroid·2023-08-28 18:52

机器学习，深度学习一些好文

文章目录1、CNN1.1、卷积层：1.2、池化层：1.3、全连接层：1.4、Softmax：2、激活函数3、Dropout4、反向传播4.1计算图、手推反向传播4.2、梯度下降与反向传播4.3、学习率α

一只菜得不行的鸟·2023-08-28 13:18

前向传播与反向传播涉及到的知识点

目录引入：一、神经网络（NN）复杂度空间复杂度时间复杂度二、学习率三、指数衰减学习率——解决lr的选择1.总结经验2.公式引入四、激活函数1.简单模型：最初的理解2.激活函数MP模型3.优秀的激活函数的特点

孤狼灬笑·2023-08-28 12:48

Dynamic ReLU：根据输入动态确定的ReLU

这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU(DynamicReLU,DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数。

·2023-08-28 10:20

基于深度神经网络的分类--实现与方法说明

隐含层的激活函数

12134·2023-08-28 05:40

深度Q学习的收敛性分析：通过渐近分析方法

深度Q学习收敛性分析：通过渐近分析方法1.概述1.1.理论的相关研究1.2.主要贡献1.2.1.目标网络1.2.2.经验回放2.神经网络2.1.前馈网络2.2.激活函数σ2.3.深度Q网络3.深度Q学习

Yingjun Mo·2023-08-27 15:09

BatchNormalization & LayerNormalization

BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布深度神经网络随着网络深度加深，训练起来越困难，收敛越来越慢，很多论文都是解决这个问题的，比如ReLU激活函数，再

orangerfun·2023-08-27 10:24

激活函数总结（十九）：激活函数补充(ISRU、ISRLU)

激活函数总结（十九）：激活函数补充1引言2激活函数2.1InverseSquareRootUnit（ISRU）激活函数2.2InverseSquareRootLinearUnit(ISRLU)激活函数3

sjx_alo·2023-08-26 13:11

机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法总览

关键词交叉熵，KL散度（相对熵），NLLloss（负对数似然损失），BCELoss，Contrastiveloss，tripletloss，n-pairloss，focallosssigmoid，tanh，ReLU，PReLU，ELU，GeLUBGD，SGD，momentum，NAG，AdaGrad，RMSprop，Adam，AdamW损失函数一、信息熵系列熵entropy熵（entropy）描述

noobiee·2023-08-26 11:41

深度学习：Sigmoid函数与Sigmoid层区别

深度学习：Sigmoid函数与Sigmoid层1.Sigmoid神经网络层vs.Sigmoid激活函数在深度学习和神经网络中，“Sigmoid”是一个常见的术语，通常用来表示两个相关但不同的概念：Sigmoid

一支绝命钩·2023-08-26 09:22

yolo系列之yolo v3

采用"leakyReLU"作为激活函数。端到端进行训练。一个lossfunction搞定训练，只需关注输入端和输出端。

叫我老村长·2023-08-26 04:27

激活函数总结

leakyRelu()激活函数ReLU函数在输入大于0时返回输入值，否则返回0。LeakyReLU在输入小于0时会返回一个较小的负数，以保持一定的导数，使得信息可以继续向后传播。

computer_vision_chen·2023-08-26 03:07

机器学习之前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Back propagation）

步骤：在前向传播中，数据从输入层经过各个中间层（隐层）的神经元，经过加权和激活函数的计算，传递到输出层，最终得到模型的预

奋进的大脑袋·2023-08-25 21:11

机器学习之softmax

Softmax是一个常用于多类别分类问题的激活函数和归一化方法。它将一个向量的原始分数（也称为logits）转换为概率分布，使得每个类别的概率值在0到1之间，同时确保所有类别的概率之和等于1。

奋进的大脑袋·2023-08-25 14:11

LLaMA细节与代码解析

AI生成式曾小健2·2023-08-25 07:44

动手学深度学习—深度卷积神经网络AlexNet（代码详解）

AlexNet1.学习表征1.1缺少的成分：数据1.2缺少的成分：硬件2.AlexNet2.1模型设计2.2激活函数2.3容量控制和预处理3.读取数据集4.训练AlexNetImageNetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks

緈福的街口·2023-08-25 02:39

基于BP神经网络的火焰识别，基于BP神经网络的火灾识别

目标背影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代码链接：基于BP神经网络的火焰识别，基于BP神经网络的火灾识别资源-

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-25 00:45

基于卷积神经网络的种子等级识别

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数基于GUI的卷积神经网络和长短期神经网络的语音识别系统代码下载链接

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-25 00:14

【飞浆AI创造营】四：数据获取与处理

完整流程概述图像处理完整流程图片数据获取图片数据清洗----初步了解数据，筛选掉不合适的图片图片数据标注图片数据预处理datapreprocessing标准化：中心化，即去均值，将各个维度中心化到0，目的是加快收敛速度,在某些激活函数上表现更好

坚硬果壳_·2023-08-24 20:51

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