激活函数gelus

激活函数总结（五）：Shrink系列激活函数补充(HardShrink、SoftShrink、TanhShrink)

激活函数总结（五）：Shrink系列激活函数补充1引言2激活函数2.1HardShrink激活函数2.2SoftShrink激活函数2.3TanhShrink激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了一系列激活函数
sjx_alo·2023-08-15 01:24

激活函数总结（七）：激活函数补充(Softsign、Threshold、Sinc)

激活函数总结（七）：激活函数补充1引言2激活函数2.1Softsign激活函数2.2Threshold(Unitstepactivationfunction)激活函数2.3Sinc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·2023-08-15 01:54

七 动手学深度学习v2 ——数值稳定性+模型初始化和激活函数

1.数值稳定性2.如何让训练更加稳定目标：让梯度值在合理的范围内方法：将乘法变成加法ResNetLSTM归一化梯度归一化梯度裁剪合理的权重初始和激活函数
王二小、·2023-08-14 18:30

pytorch 基本操作（五）——激活函数和梯度

激活函数和梯度激活函数Sigmod激活函数TanhReLusoftmaxLossFunctionlossL2-norm梯度autograd向后传播backwardSoftmax举例激活函数激活函数（ActivationFunction
WuRobb·2023-08-14 15:50

pytorch中的激活函数（代码和绘制）

importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotasplt#fakedatax=torch.linspace(-5,5,200)#使用torch生成500个等差数据x=Variable(x)x_np=x.data.numpy()#转换成np类型y_relu=F
贪玩老学长·2023-08-14 15:20

pytorch5：pytorch常用激活函数图像绘制

记录一下importnumpyasnpimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltdefsigmod():x=np.arange(-10,10,0.1)print(x)y=[]fortinx:y_1=1/(1+math.exp(-t))y.append(y_1)print(y)plt.plot(x,y,label="sigmoid")plt.xlabel("x")p
吴大炮·2023-08-14 15:20

Python可视化神经网络常见的激活函数

1引言所谓激活函数,就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,主要负责将神经元的输入映射到输出端.在神经网络中,激活函数是神经元的一部分,在输入和输出信号之间的正向传播中引入了非线性,可以帮助神经网络学习到数据中的复杂模式
赵卓不凡·2023-08-14 15:19

python绘制ReLU激活函数的图像

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义ReLU函数defReLU(x):returnnp.maximum(0,x)#生成数据x=np.linspace(-5,5,100)y=ReLU(x)#绘制图像plt.plot(x,y,linewidth=2)plt.xlabel('x')plt.ylabel('ReLU(x)')plt.title('Re
lokk111·2023-08-14 15:48

pytorch激活函数代码

importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotasplt#fakedatax=torch.linspace(-5,5,200)#使用torch生成500个等差数据x=Variable(x)x_np=x.data.numpy()#转换成np类型y_relu=F
糖尛果·2023-08-14 15:48

pytorch各种激活函数绘制

pytorch各种激活函数绘制1.nn.ELU2.nn.Hardshrink3.Hardsigmoidn.nn.Sigmoid为了更清晰地学习Pytorch中的激活函数，并对比它们之间的不同，这里对最新版本的
落花逐流水·2023-08-14 15:17

分类预测 | Python实现LR逻辑回归多输入分类预测

Python实现LR逻辑回归多输入分类预测基本介绍模型描述源码设计学习小结参考资料基本介绍逻辑回归是一种广义线性的分类模型且其模型结构可以视为单层的神经网络，由一层输入层、一层仅带有一个sigmoid激活函数的神经元的输出层组成
机器学习之心·2023-08-14 09:50

深度学习基础知识笔记

深度学习要解决的问题1深度学习要解决的问题2应用领域3计算机视觉任务4视觉任务中遇到的问题5得分函数6损失函数7前向传播整体流程8返向传播计算方法1梯度下降9神经网络整体架构11神经元个数对结果的影响12正则化和激活函数
longerVR·2023-08-13 11:22

Pytorch使用

卷积等操作需要保存参数，因此Linear,conv2d等一般需要使用torch.nn中的模块，并在_init_函数中提前新建；（torch.nn.function中的通常为单纯的函数，如果有参数需要自己维护）Relu等激活函数本身没有参数
trcheng·2023-08-11 18:20

[深度学习]note for Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition（Ch04-Ch06）【日常更新】

AnAlgorithmicPerspective,SecondEdition——Part24.多层感知器4.1前向4.1.1偏置4.2后向：误差的反向传播4.2.1多层感知器算法4.2.2初始化权重4.2.3不同的输出激活函数
LiongLoure·2023-08-11 15:44

激活函数

一、常用激活函数Sigmoid函数每个激活函数（或非线性函数）的输入都是一个数字，然后对其进行某种固定的数学操作。
大豆油·2023-08-11 00:24

现代C++中的从头开始深度学习：【4/8】梯度下降

一、说明在本系列中，我们将学习如何仅使用普通和现代C++编写必须知道的深度学习算法，例如卷积、反向传播、激活函数、优化器、深度神经网络等。
无水先生·2023-08-10 15:03

MachineLearningWu_14/P65-P69_Multiclass

decisionboundary较为简单，而实际生活中会有很多问题是多分类问题，例如MNIST手写数字识别，从特征空间上来看，二分类和多分类的区别在于边界函数的不同，但是表现在实际的神经网络的代码中，只是最后一层采用的激活函数不同
樱木之·2023-08-10 08:26

关于融云IM的集成题

那么这个点击事件会消失VSTS.然后在文件夹空白处按住ctrlshift点击右键讨论命题,老师.3这个阶段出现了以jQuery为代表的1系列前端辅助工具利用快速堆归并排序按照出现次数进行排序.表示第j层第i个单元的激活函数神经元这样又得到了
bohujin5817·2023-08-10 03:57

现代C++中的从头开始深度学习：【5/8】卷积

二、关于本系列我们将学习如何仅使用普通和现代C++对必须知道的深度学习算法进行编码，例如卷积、反向传播、激活函数、优化器、深度神经网络等。这个故事是：在C++中编码2D卷积查看其他故事：0—现代C+
无水先生·2023-08-09 23:58

神经网络原理概述

文章目录1.神经元和感知器1.1.什么是感知器1.2.什么是单层感知器1.3.多层感知机（Multi-LayerPerceptron，MLP）2.激活函数2.1.单位阶跃函数2.2.sigmoid函数2.3
铃音.·2023-08-09 20:43

《动手学深度学习+PyTorch》3.9多层感知机（MLP）从零开始实现 学习笔记

文章目录前言一、引入库二、步骤1.读取数据2.参数设置2.激活函数3.损失函数4.训练模型总结前言我们已经学习了包括线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。
稚晖君的小弟·2023-08-09 09:12

动手学DL——MLP多层感知机【深度学习】【PyTorch】

文章目录4、多层感知机（MLP）4.1、多层感知机4.1.1、隐层4.1.2、激活函数σ4.2、从零实现多层感知机4.3、简单实现多层感知机4.4、模型选择、欠拟合、过拟合4.5、权重衰退4.6、丢失法
来杯Sherry·2023-08-09 09:24

sigmoid & ReLU 等激活函数总结

sigmoidReLUsigoid和ReLU对比1.sigmoid有梯度消失问题：当sigmoid的输出非常接近0或者1时，区域的梯度几乎为0，而ReLU在正区间的梯度总为1。如果Sigmoid没有正确初始化，它可能在正区间得到几乎为0的梯度。使模型无法有效训练。2.sigmoid需要复杂的求幂运算。
computer_vision_chen·2023-08-09 09:51

YOLO相关原理（文件结构、视频检测等）

YOLOv5的文件结构images文件夹内的文件和labels中的文件存在一一对应关系激活函数：非线性处理单元activationfunctions四种激活函数YOLO视频检测对于视频检测，使用YOLO
牛哥带你学代码·2023-08-09 09:21

Day 72-73 固定激活函数的BP神经网络 (1. 网络结构理解 2. 训练与测试过程理解)

代码：packagedl;/***Back-propagationneuralnetworks.Thecodecomesfrom*/publicclassSimpleAnnextendsGeneralAnn{/***Thevalueofeachnodethatchangesduringtheforwardprocess.Thefirst*dimensionstandsforthelayer,and
Bobbyeyy·2023-08-08 17:13

集中管理激活函数)

代码：packagedl;/***Activator.*/publicclassActivator{/***Arctan.*/publicfinalcharARC_TAN='a';/***Elu.*/publicfinalcharELU='e';/***Gelu.*/publicfinalcharGELU='g';/***Hardlogistic.*/publicfinalcharHARD_LOG
Bobbyeyy·2023-08-08 17:13

深度学习常用的激活函数

深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络结构，逐步抽取和表示数据中的高级特征，从而实现对复杂数据模式的学习和识别。神经网络结构：深度学习使用多层次的神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。这些网络结构允许模型自动学习数据中的特征层次。反向传播算法：反向传播是一种优化算法，用于调整神经网络中连接权重，以使模型的预测结果更加准确。它通过计算损失函数对权重的梯度，并使用梯度信息来更新权重。大规模数据和计算
飞大圣·2023-08-08 06:41

激活函数总结（一）：ReLU及其变体

激活函数介绍（一）1引言2常用激活函数介绍2.1Sigmoid激活函数2.2Tanh激活函数2.3ReLU激活函数2.4LeakyReLU激活函数2.5ParametricReLU（PReLU）激活函数
sjx_alo·2023-08-08 02:00

深度学习基础知识扫盲

监督学习分类无监督学习（Non-supervisedlearning）无监督学习的算法无监督学习使用场景术语特征值特征向量特征工程（Featureengineering）特征缩放Sigmodfunction决策边界激活函数过拟合
羊羊羊i·2023-08-06 12:58

机器学习算法学习-多层感知机与后向传播算法（MLP、BP）

1.1感知机与激活函数其实在介绍支持向量机和逻辑回归的时候，我们就已经接触过感知机的概念了。感知机接收多个输入信号，输出一个信
Kiroro·2023-08-06 12:20

基于自适应变异粒子群优化BP神经网络 的风速预测，基于IPSO-BP神经网络里的风速预测

目录摘要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粒子群算法的原理及步骤基于自适应变异粒子群算法改进优化BP神经网络的风速预测完整代码下载
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-06 11:32

PyTorch中nn-XXX与F-XXX的区别

nn.XXX与F.XXXPyTorch中torch.nn**（以下简写为nn）中的模块和torch.nn.functional（以下简写为F）**中的模块都提供了常用的神经网络操作，包括激活函数、损失函数
header-files·2023-08-06 07:03

基于麻雀算法改进BP神经网络的多分类预测，ssa-bp多分类识别

目录背影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麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码基于麻雀算法改进的
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-05 15:30

基于粒子群改进BP神经网络的时间序列预测，pso-bp时间序列预测

目录摘要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粒子群算法的原理及步骤基于粒子群算法改进优化BP神经网络的时间序列预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-05 15:29

【PKU-TensorFlow】激活函数

激活函数的概念对于简化的神经元模型，没有设计激活函数，因此无论设计多少层神经结构，最终得到的都是线性结构。因此，我们在神经元进行乘加运算的神经元体后面增加一个激活函数，以增强模型的表达力。
SuperSources·2023-08-05 10:33

2019-09-28 MTCNN代码讲解3

1、激活函数：preluimage.pngimage.pngimage.png加入了一个平滑层flattenimage.png2、处理图像，生成图像金字塔image.pngimage.pngimage.png
sharer7717·2023-08-05 09:41

【深度学习_TensorFlow】激活函数

写在前面上篇文章我们了解到感知机使用的阶跃函数和符号函数，它们都是非连续，导数为0的函数：建议回顾上篇文章，本篇文章将介绍神经网络中的常见激活函数，这些函数都是平滑可导的，适合于梯度下降算法。
畅游星辰大海·2023-08-05 02:18

从零构建深度学习推理框架-3 手写算子relu

Relu介绍：relu是一个非线性激活函数，可以避免梯度消失，过拟合等情况。我们一般将thresh设为0。
库达ZT·2023-08-04 21:52

常见激活函数特点分析

一.什么是激活函数神经网络中，输入神经元线性组合后，传入的非线性函数就是激活函数（大多是非线性的）。二.激活函数的主要功能给神经网络引入非线性元素，使神经网络可以完成非线性映射。
躺在稻田里的小白菜·2023-08-04 16:13

零基础强化学习入门分享

内容：卷积概念，实现原理，激活函数，全连接；bp,cnn，bnn稍微了解一下（2）深度学习途径：某站的吴恩达深度学习全
YWXonline·2023-08-04 14:22

基于粒子群改进BP神经网络的血压评估系统，血压预警系统，pso-bp神经网络

目录摘要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粒子群算法的原理及步骤基于粒子群算法改进优化BP神经网络的血压评估系统
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-04 10:05

【深度学习面试八股文】-- 1-5

目录1.如何处理样本不均衡问题2.数据增强方法3.过拟合的解决办法4.正则化5.激活函数6.梯度爆炸，梯度消失，梯度弥散是什么，为什么会出现这种情况以及处理办法1.如何处理样本不均衡问题a.样本的过采样和欠采样欠采样
羽峰码字·2023-08-03 22:05

《深度学习之PyTorch物体检测实战》读书笔记（二）神经网络的基本组成

激活函数层的作用是为网络引入非线性，提升整个网络的表达能力。Sigmoid函数Sigmoid可以用来做二分类，但计算量较大，且容易出现梯度消失的现象。ReLU函数计算简单速度快。
pzb19841116·2023-08-03 18:02

5--残差网络（ResNet)

每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。然后通过跨层数据通路，跳过这2个卷积运算，将输入直接加在最后的ReLU激
pepsi_w·2023-08-03 17:46

【AI底层逻辑】——篇章6：人工神经网络（深度学习算法）

①第一代神经网络——单层感知器（MP）模型，感知器模型实际就是将神经元模型中的激活函数作为符号函数，
柯宝最帅·2023-08-03 14:23

分类任务与激活函数

分类任务可分为:二分类,多分类,多标签分类1.分类任务二分类多分类多标签分类2.建模上的区别3.代码实现#激活函数练习#sigmoidimportnumpyasnp#输入的数字越小越靠近0,数字越大越靠近
Cocktail_py·2023-08-02 19:31

计算机毕设 深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络
DanCheng-studio·2023-08-02 12:40

激活函数

参考https://blog.csdn.net/kangyi411/article/details/78969642Sigmoid\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}求导为\sigma(x)(1-\sigma(x))tanh\tanh(x)=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}求导为1-\tanh^2(x)reluf(x)=max\{0,x\}
reeuq·2023-08-02 11:06

YOLO

对于卷积层和全连接层，采用LeakyReLU激活函数：。最后一层采用线性激活函数。网络结构算法流程将一幅图像分成个网格(gridcell)，如
claude_vip·2023-08-01 13:47

深度学习，神经网络介绍

目录1.神经网络的整体构架2.神经网络架构细节3.正则化与激活函数4.神经网络过拟合解决方法1.神经网络的整体构架ConvNetJSdemo:Classifytoy2Ddata我们可以看看这个神经网络的网站
Williamtym·2023-08-01 11:17
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