激活函数gelus 第19页

深度学习基础

文章目录1.数学基础1.1标量和向量1.2向量运算1.3矩阵1.4张量1.5导数2.numpy常用操作3.梯度下降算法4.反向传播4.1完整的反向传播过程4.2代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数

@kc++·2023-08-23 20:10

激活函数总结（十七）：激活函数补充(PELU、Phish)

激活函数总结（十七）：激活函数补充1引言2激活函数2.1ParametricExponentialLinearUnit（PELU）激活函数2.2Phish激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数

sjx_alo·2023-08-23 17:24

激活函数总结（十五）：振荡系列激活函数补充(SQU、NCU、DSU、SSU)

激活函数总结（十五）：激活函数补充1引言2激活函数2.1ShiftedQuadraticUnit(SQU)激活函数2.2Non-MonotonicCubicUnit(NCU)激活函数2.3DecayingSineUnit

sjx_alo·2023-08-23 17:23

激活函数总结（十四）：激活函数补充(Gaussian 、GCU、ASU)

激活函数总结（十四）：激活函数补充1引言2激活函数2.1Gaussian激活函数2.2GrowingCosineUnit(GCU)激活函数2.3AmplifyingSineUnit(ASU)激活函数3.

sjx_alo·2023-08-23 17:53

激活函数总结（十六）：激活函数补充(SReLU、BReLU)

激活函数总结（十六）：激活函数补充1引言2激活函数2.1S-shapedRectifiedLinearActivationUnit（SReLU）激活函数2.2BipolarRectifiedLinearUnit

sjx_alo·2023-08-23 17:51

＜深度学习基础＞激活函数

为什么需要激活函数？激活函数的作用？激活函数可以引入非线性因素，可以学习到复杂的任务或函数。如果不使用激活函数，则输出信号仅是一个简单的线性函数。

thisiszdy·2023-08-23 15:06

Lnton羚通视频算法算力云平台【PyTorch】教程：torch.nn.SELU

torch.nn.SELU原型CLASStorch.nn.SELU(inplace=False)torch.nn.SELU是PyTorch中的一个激活函数，它代表了自归一化的整流线性单元（ScaledExponentialLinearUnit

LNTON羚通科技·2023-08-23 13:57

深度学习入门（三）：卷积神经网络（CNN）

（car、truck、airplane、ship、horse）一、卷积神经网络整体架构CONV：卷积计算层，线性乘积求和RELU：激励层，激活函数POOL：池化层，取区域平均或最大（MAXPOOL）PC

一个很菜的小猪·2023-08-23 08:01

深度学习3：激活函数

一、激活函数的简介与由来激活函数：是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。线性函数的组合解决的问题太有限了，碰到非线性问题就束手无策了。如下图。通过激活函数映射之后，可以输出非线性函数。

学术菜鸟小晨·2023-08-23 07:19

前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

目录一、前馈神经网络概述什么是前馈神经网络前馈神经网络的工作原理应用场景及优缺点二、前馈神经网络的基本结构输入层、隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法反向传播算法详解避免过拟合的策略四

TechLead KrisChang·2023-08-22 21:51

走进大模型

上一篇文章对深度学习进行了初步介绍，首先是深度学习的神经元起源，引发了基于线性函数的模拟，又因为线性函数无法习得逻辑异或，因此引入了非线性的激活函数，再通过三层神经网络给出了MNIST手写数字识别的模型

·2023-08-22 18:04

AI_Start2.1_神经网络入门

Keeper当前项目建立起一个由上至下的完整定位方法，并书写至文档中1.1.神经网络1.权重，W2.特征，X，类似于房屋面积，价格等3.激活函数，引入非线性化4.偏置，可以让其不从零点出发1.2一个神经网络的例子

望望明月·2023-08-22 14:17

Lnton羚通云算力平台【PyTorch】教程：torch.nn.SiLU

torch.nn.SiLU原型CLASStorch.nn.SiLU(inplace=False)torch.nn.SiLU是PyTorch深度学习框架中的一个激活函数，它代表Sigmoid-WeightedLinearUnit

LNTON羚通科技·2023-08-22 13:31

深度学习基本理论上篇：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播）、深度学习面试

1、MLP、FCN、DNN三者的关系？多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一个概念？FCN：FullyConnectedNeuralNetwork，全连接神经网络，也称为密集连接神经网络，其每个节点都与上一层的所有节点相连，也就是说每个神经元都和上一层所有的神经元都有连接，是最简单的神经网络结构，它不一定要求有隐藏层。MLP：Multi-LayerPerceptron，多层

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:14

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器

·2023-08-21 10:18

PReLU——Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

一方面，由于网络复杂性的增加（比如增加深度、扩大宽度）、小步长的使用、新的激活函数和更成熟的网络层设计，神经网络变得更加能够拟合

seniusen·2023-08-21 10:21

神经网络基础-神经网络补充概念-26-前向和反向传播

激活函数：将加权求和的结果输入激活函数（如Sigmoid、ReLU等），得到神经元的输出。传

丰。。·2023-08-21 09:40

三、深层神经网络

2.参数和超参数参数：即W和b超参数：学习率循环的次数隐藏层数目激活函数正则化batchsize……..超参数的取值会决定W和b的值，从而影响神经网络的效果以及其训练速度等。

屉屉·2023-08-20 09:42

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，卷积神经网的原理，长短期神经网络的原理

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的传递函数长短期神经网络的原理基于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·2023-08-20 08:53

计算机竞赛卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4

Mr.D学长·2023-08-20 06:16

常用的激活函数

什么是激活函数如下图所示：f则表示激活函数完整的神经元通常由线性部分和非线性部分组成。如上图所示：表示神经元的线性部分。x表示输入向量。w表示权重向量。b表示偏移向量。表示神经元的非线性部分。

QUIZ_JS·2023-08-20 05:53

激活函数总结（十三）：Tanh系列激活函数补充(LeCun Tanh、TanhExp)

激活函数总结（十三）：Tanh系列激活函数补充1引言2激活函数2.1LeCunTanh激活函数2.2TanhExp激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh

sjx_alo·2023-08-20 00:06

神经网络基础-神经网络补充概念-52-正则化网络的激活函数

概念正则化是一种用于减少过拟合（overfitting）的技术，可以在神经网络的各个层次中应用，包括激活函数。

丰。。·2023-08-19 20:31

神经网络简单理解：机场登机

目录神经网络简单理解：机场登机编辑激活函数：转为非线性问题编辑激活函数ReLU通过神经元升维（神经元数量）：提升线性转化能力通过增加隐藏层：增加非线性转化能力编辑模型越大，容易在机场迷失方向过拟合编辑神经网络简单理解

ZhangJiQun&MXP·2023-08-19 19:12

常用激活函数及其优缺点的总结与比较

文章目录1、sigmoid2、Tanh3、ReLU4、LeakyReLU5、Softmax1、sigmoid优点：将很大范围内的输入特征值压缩到0~1之间，适用于将预测概率作为输出的模型；缺点：1）当输入非常大或非常小的时候，容易导致梯度消失问题2）输出不是0均值，进而导致后一层神经元将得到上一层输出的非0均值的信号作为输入。随着网络的加深，会改变原始数据的分布趋势，一般是放在最后的输出层中使用。

masterleoo·2023-08-19 14:29

梯度爆炸和梯度消失的原因以及解决方法

文章目录1、原因：2、解决方法1、原因：梯度消失和梯度爆炸的根本原因是因为在反向传播过程中，使用链式法则计算时，累积相乘效应导致梯度过大或者过小主要原因有：1）激活函数：例如sigmoid或者tanh激活函数

masterleoo·2023-08-19 14:58

卷积神经网络

CNN不同于传统的神经网络只有线性连接，CNN包括卷积（convolution）操作、汇合（pooling）操作和非线性激活函数映射（即线性连接）等等。

LYRIQ777·2023-08-19 12:21

卷积神经网络全解！CNN结构、训练与优化全维度介绍！

卷积神经网络概述二、卷积神经网络层介绍2.1卷积操作卷积核与特征映射卷积核大小多通道卷积步长与填充步长填充空洞卷积（DilatedConvolution）分组卷积（GroupedConvolution）2.2激活函数

TechLead KrisChang·2023-08-19 09:39

fnn手动实现和nn实现(包括3种激活函数、隐藏层)

原文网址：https://blog.csdn.net/m0_52910424/article/details/127819278fnn手动实现:importtimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorch.nn.functionalimport

satadriver·2023-08-19 08:11

深度学习入门初探——C语言版的激活函数

下面是Python版的激活函数：深度学习入门初探——简单的激活函数C语言是过去几十年软件和硬件两个阵营之间签署的最坚实的契约。

clyfk·2023-08-19 03:28

激活函数总结（十一）：激活函数补充(Absolute、Bipolar、Bipolar Sigmoid)

激活函数总结（十一）：激活函数补充1引言2激活函数2.1Absolute激活函数2.2Bipolar激活函数2.3BipolarSigmoid激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数

sjx_alo·2023-08-18 16:45

激活函数总结（十）：激活函数补充(Identity、LogSigmoid、Bent Identity)

激活函数总结（十）：激活函数补充1引言2激活函数2.1Identity激活函数2.2LogSigmoid激活函数2.3BentIdentity激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数

sjx_alo·2023-08-18 16:45

激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充(Softmin、Softmax2d、Logsoftmax)

激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充1引言2激活函数2.1Softmin激活函数2.2Softmax2d激活函数2.3Logsoftmax激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数

sjx_alo·2023-08-18 16:15

激活函数总结（十二）：三角系列激活函数补充(Sinusoid、Cosine、Arcsinh、Arccosh、Arctanh)

激活函数总结（十二）：三角系列激活函数补充1引言2激活函数2.1Sinusoid激活函数2.2Cosine激活函数2.3Arc系列激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid

sjx_alo·2023-08-18 16:14

神经网络适用于分类问题的最后一层-Softmax和交叉熵损失介绍及梯度推导

在深度学习模型中，区分回归还是分类，往往只需要看最后一层的激活函数以及损失函数。这里有一个定式：凡是采用Softmax+CrossEntrop

宇日辰·2023-08-18 12:46

神经网络基础-神经网络补充概念-61-单层卷积网络

概念单层卷积网络是一种简单的神经网络结构，它仅包含一个卷积层，通常紧跟着一个激活函数以及可能的池化层和全连接层。这种结构可以用来提取输入数据的特征，适用于一些简单的任务。

丰。。·2023-08-18 12:45

神经网络中为什么要用激活函数

如果不运用激活函数，输出信号仅仅是一个简单的线性函数，此时神经网络就是一个线性回归模型，无法学习和模拟如图像、语言等复杂数据。

浅笑梨涡1022·2023-08-18 00:04

BCE loss和 CE理解

其中x是预测值，取值范围(0,1),target是标签，取值为0或1.在Retinanet的分类部分最后一层的激活函数用的是sigmoid，损失函数是BCEloss.BCEloss可以对单个类别进行求损失

huluhuluwa123·2023-08-17 20:37

PReLU, LReLU, ReLU

PReLU新的激活函数(ParametricRectifiedLinearUnit)，该激活函数可以自适应地学习矫正线性单元的参数，并且能够在增加可忽略的额外计算成本下提高准确率。

ciki_tang·2023-08-17 13:04

DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week4深层神经网络

深层神经网络深层神经网络的符号与浅层的不同，记录如下：-用L表示层数,该神经网络L=4-n[l]表示第l层的神经元的数量，例如n[1]=n[2]=5,n[3]=3,n[4]=1-a[l]表示第l层中的激活函数

marsggbo·2023-08-17 07:46

神经网络基础-神经网络补充概念-27-深层网络中的前向传播

2加权求和和激活函数：对于每个隐藏层，进行以下步骤：3计算加权输入，即将输入数据与权重矩阵相乘并加上偏置向量。将加权输入传递给激活函数，得到该隐藏层的激活值（输出）。常用的激活函数

丰。。·2023-08-17 07:09

西瓜书之神经网络

M-P神经元M-P神经元：接收n个输入(通常是来自其他神经元)，并给各个输入赋予权重计算加权和，然后和自身特有的阈值θ进行比较(作减法)，最后经过激活函数f(模拟“抑制"和“激活”)处理得到输出(通常是给下一个神经元

Allenspringfestival·2023-08-17 07:56

深度学习（RNN系列、CNN、 Attention系列 + 激活函数 + 损失函数 + 优化器 + BN + Transformer+Dropout）

过拟合和欠拟合欠拟合的话，模型对训练集本身学习能力就不足，增大模型复杂度过拟合的话，一般体现在测试集上，训练集效果和测试集效果差别太大，一般操作是降低模型复杂度，增大数据集的量。。降低模型复杂度：（1）正则化，损失函数中加入正则项，惩罚模型的参数，L1正则化（获得参数较稀疏，贡献不大的参数都为0），L2正则化（不稀疏，贡献不大的参数只是很小）。。（控制模型参数大小来降低模型复杂度。。）（2）ear

William张·2023-08-17 03:22

Image super-resolution using deep convolutional networks(SRCNN)解读与实现

Imagesuper-resolutionusingdeepconvolutionalnetworks(SRCNN)一、总结网络结构SRCNN网络结构比较简单，就是一个三层的卷积网络，激活函数选用Relu

leon.shadow·2023-08-17 01:24

神经网络-单个神经元代码实现

#这里的激活函数用的是sigmod/逻辑回归函数defprediction(row,weights):activation=weights[0]foriinrange(len(row)-1):activation

丰。。·2023-08-16 23:29

动手学深度学习—卷积神经网络LeNet（代码详解）

每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个sigmoid激活函数和平均汇聚层；每个卷积层使用5×5卷积核和一个sigmoid激活函数；这些层将输入映射到多个二维特征输出，通常同时增加通道的数量；每个4×4

緈福的街口·2023-08-16 13:48

神经网络基础-神经网络补充概念-32-神经网络与大脑

尽管神经网络的设计和工作原理与大脑有一些相似之处，但它们并不完全相同，以下是神经网络和大脑之间的一些关系和区别：相似之处神经元结构：神经网络的基本单元称为神经元，它由输入、权重、激活函数等组成，与生物神经元的结构有一定的类似性

丰。。·2023-08-16 10:32

神经网络基础-神经网络补充概念-20-激活函数

概念激活函数是神经网络中的一个重要组成部分，它引入了非线性性质，使得神经网络可以学习和表示更复杂的函数关系。激活函数对于将输入信号转换为输出信号起到了关键作用，它在神经元的计算过程中引入了非线性变换。

丰。。·2023-08-16 04:37

激活函数总结（八）：基于Gate mechanism机制的激活函数补充(GLU、SwiGLU、GTU、Bilinear、ReGLU、GEGLU)

激活函数总结（八）：基于Gatemechanism机制的激活函数补充1引言2激活函数2.1GLU激活函数2.2SwiGLU激活函数2.3GTU激活函数2.4Bilinear激活函数2.5ReGLU激活函数

sjx_alo·2023-08-15 01:55

激活函数总结（六）：ReLU系列激活函数补充(RReLU、CELU、ReLU6)

激活函数总结（六）：ReLU系列激活函数补充1引言2激活函数2.1RReLU激活函数2.2CELU激活函数2.3ReLU6激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid

sjx_alo·2023-08-15 01:25

推荐频道

激活函数gelus