激活函数gelus

机器学习&&深度学习——torch.nn模块

机器学习&&深度学习——torch.nn模块卷积层池化层激活函数循环层全连接层torch.nn模块包含着torch已经准备好的层，方便使用者调用构建网络。
布布要成为最负责的男人·2023-07-24 15:38

深度神经网络基础——深度学习神经网络基础 & Tensorflow在深度学习的应用

目录一、二、Tesnsflow入门&环境配置&认识Tensorflow三、线程与队列与IO操作神经网络基础知识1.简单神经网络2.卷积神经网络卷积层新的激活函数-Relu池化层(Pooling)计算案例
Perley620·2023-07-24 15:36

Siren论文阅读笔记：Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions具有周期激活函数的隐式神经表示

ImplicitNeuralRepresentationswithPeriodicActivationFunctionsTitle:具有周期激活函数的隐式神经表示论文地址：论文地址arixvhttps:
出门吃三碗饭·2023-07-24 13:03

【动手学深度学习】--12.深度卷积神经网络AlexNet

文章目录深度卷积神经网络AlexNet1.AlexNet2.模型设计3.激活函数4.模型实现5.读取数据集6.训练AlexNet深度卷积神经网络AlexNet学习视频：深度卷积神经网络AlexNet【动手学深度学习
小d<>·2023-07-24 13:27

动手学深度学习——多层感知机（原理解释+代码详解）

目录一、多层感知机1.隐藏层1.1线性模型可能会出错1.2在网络中加入隐藏层1.3从线性到非线性1.4通用近似定理2.激活函数2.1ReLU函数2.2sigmoid函数2.3tanh函数3.小结二、多层感知机的从零开始实现
緈福的街口·2023-07-23 23:47

【NLP】Gelu高斯误差线性单元解释

GaussianErrorLinerarUnits(GELUS)论文链接：https://arxiv.org/abs/1606.08415不管其他领域的鄙视链，在激活函数领域，大家公式的鄙视链应该是：Elus
zkq_1986·2023-07-23 05:58

神经网络求解线性方程组,人工神经网络激活函数

（1）对于深度神经网络，中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid，常见的有sigmoid、tanh、relu等。
阳阳2013哈哈·2023-07-23 05:26

激活函数在神经网络中的应用

一、激活函数ActivationFunction定义在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端，对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。
Kan SY·2023-07-22 03:47

深度学习笔记(二)——激活函数原理与实现

深度学习笔记(二)——激活函数原理与实现闲聊昨天详细推了下交叉熵，感觉还可以，今天继续加油。ReLU原理定义：ReLU是修正线性单元(rectifiedlinearunit),在0和x之间取最大值。
没有顶会的咸鱼·2023-07-20 16:18

机器学习笔记

神经元神经网络的基本模型是神经元，神经元的基本模型就是数学中的乘、加运算：神经元神经网络两层的神经网络（一个隐藏层）更进一步地，过激活函数以提高表现力的神经元模型：常用的激活函数有:relusigmoidtanh
微雨旧时歌丶·2023-07-20 15:27

【ML】前 9 个最受欢迎的激活函数以及何时使用它们

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录
Sonhhxg_柒·2023-07-20 15:17

TextCNN 实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)

本专栏旨在通过实战案例帮助深度学习初学者通过实战案例快速掌握深度学习的核心概念和技术，这个专栏将覆盖以下关键主题：深度学习基础：介绍深度学习的基本原理以及数学概念，你将了解到神经网络的工作原理、激活函数
K同学啊·2023-07-20 07:27

日撸java三百行day75-76

文章目录说明通用BP神经网络1.通用神经网络2.代码理解2.1FullAnn类2.2forward函数2.3backPropagation函数2.4不同激活函数的对比结果说明闵老师的文章链接：日撸Java
fulisha_la·2023-07-20 01:22

pytorch中损失函数nn.CrossEntropyLoss与激活函数softmax的关系

在多分类单标签任务中，常使用CrossEntropyLoss作为损失函数，而使用softmax作为对应的最后一层的激活函数。
深浅卡布星·2023-07-19 14:44

大数据毕设项目 深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

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4YOLOV56数据集处理7模型训练8
caxiou·2023-07-19 14:42

[神经网络的架构、工作、激活函数]

目录一、前言二、神经网络的架构——以手写数字识别三、神经网络的工作1、单输入单输出感知器函数2、二维输入参数3、三维输入参数四、激活函数1、激活函数2、ReLU激活函数3、非线性激活函数（1）二输入二输出的神经网络的架构
TJUTCM-策士之九尾·2023-07-19 09:08

Softmax函数

  SoftmaxSoftmaxSoftmax函数是一种常用的激活函数，通常用于多类别分类问题中。它的原理是将一个向量的元素转化为概率分布，使得每个元素的取值范围在0到1之间，并且所有元素的和为1。
Make_magic·2023-07-19 00:12

局部响应归一化LRN（Local Response Normalization）

LRN主要用于激活函数后的归一化过程，它对局部神经元响应进行归一化，使得响应较大的神经元抑制响应较小的神经元，从而增强模型的泛化性能。  
Make_magic·2023-07-19 00:42

ReLU激活函数

  ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函数是一种常用的非线性激活函数，其原理是在输入小于等于零时输出为零，在输入大于零时输出等于输入值。
Make_magic·2023-07-19 00:39

高斯误差线性单元激活ReLU以外的神经网络

高斯误差线性单位（GELU）激活函数由加州大学伯克利分校的DanHendrycks和芝加哥丰田技术研究所的KevinGimpel于2018年引入。
大伟先生·2023-07-18 23:16

python与深度学习(一):ANN和手写数字识别

目录1.神经网络2.线性回归3.激活函数3.1Sigmoid函数3.2Relu函数3.3Softmax函数4.ANN(全连接网络)模型结构5.误差函数5.1均方差误差函数5.2交叉熵误差函数6.手写数字识别实战
菜yuan~·2023-07-18 20:37

BiLSTM(双向LSTM)实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)

本专栏旨在通过实战案例帮助深度学习初学者通过实战案例快速掌握深度学习的核心概念和技术，这个专栏将覆盖以下关键主题：深度学习基础：介绍深度学习的基本原理以及数学概念，你将了解到神经网络的工作原理、激活函数
K同学啊·2023-07-18 18:17

学习笔记

学习笔记softmaxsigmod1/1+exp(-x)交叉熵损失函数Relu激活函数相较于sigmoid和tanh，Relu的主要优势是计算效率高且不会出现梯度消失问题ReLu函数是一个通用的激活函数
Xy_42f4·2023-07-18 18:23

机器学习15：神经网络-Neural Networks

本文主要介绍神经网络的结构、隐藏层、激活函数等内容。
Jin_Kwok·2023-07-18 12:49

机器学习 day25（softmax在神经网络模型上的应用，提高数据精度的方法）

输出层采用softmax在识别手写数字的模型中，预测y只有两个结果，所以输出层采用sigmoid激活函数且只有一个神经元。
丿罗小黑·2023-07-18 10:52

BiLSTM(双向LSTM)实现股票预测(TensorFlow2版)｜时间序列预测

你将了解到神经网络的工作原理、激活函数、优化算法等基本概念。常用神经网络架构：我将探索一些常用的神经网络架构，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。
晨星同行·2023-07-18 05:33

TextCNN 实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)

本专栏旨在通过实战案例帮助深度学习初学者通过实战案例快速掌握深度学习的核心概念和技术，这个专栏将覆盖以下关键主题：深度学习基础：介绍深度学习的基本原理以及数学概念，你将了解到神经网络的工作原理、激活函数
晨星同行·2023-07-18 05:33

10 从0开始学PyTorch | 多层神经网络、激活函数、学习能力

前面的训练过程我们已经了解的差不多了，但是我们所用到的模型还是一个线性模型，这一小节就让我们正经开始神经网络的搭建，研究怎么把之前的线性模型替换成神经网络来解决我们的问题。为了更好的理解神经网络，这里我们把假设的关系改成一个二次函数，接下来的事情就是研究怎么用神经网络来找到其中的参数，模拟这个二次函数。image.png人工神经网络要学习写代码，我们先来学一些概念知识。看看神经网络模型和我们前面用
机器学习之禅·2023-07-18 05:59

常用激活函数及偏导

常用激活函数及偏导derivative.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.subplots_adjust(hspace=0.5,wspace
科技ing·2023-07-17 21:22

权重量化的流程

1、对网络的权重进行随机初始化2、对网络做前向计算，即将输入数据经过卷积、Batchnorm，Scale、激活函数、池化等层后，得到网络的输出值。
学不会代码的研究僧·2023-07-17 20:18

使用matlab里的神经网络进行数据回归预测

选择合适的网络结构，并设置每个层的节点数和激活函数。使用f
晓林爱学习·2023-07-17 18:40

使用matlab里的神经网络进行数据分类预测

选择合适的网络结构，并设置每个层的节点数和激活函数。使用p
晓林爱学习·2023-07-17 18:39

【人工智能与机器学习】基于卷积神经网络CNN的猫狗识别

文章目录1引言2卷积神经网络概述2.1卷积神经网络的背景介绍2.2CNN的网络结构2.2.1卷积层2.2.2激活函数2.2.3池化层2.2.4全连接层2.3CNN的训练过程图解2.4CNN的基本特征2.4.1
日常脱发的小迈·2023-07-17 02:57

激活函数》

一.常用激活函数1.Sigmoid函数优点与不足之处对应pytorch的代码importtorchimporttorch.nnasnn#Sigmoid函数print('*'*25+"Sigmoid函数"
访风景于崇阿·2023-07-16 23:57

机器学习 day26（多标签分类，Adam算法，卷积层）

这种情况下，输出层有三个神经元，且每个神经元的激活函数设为sigmoid，因为每个神经元的判断都是独立的
丿罗小黑·2023-07-16 18:38

深度学习常用激活函数总结

激活函数的特点非线性。引入非线性能提升模型的表达能力可微分。如果激活函数不可微，那就无法使用梯度下降方法更新参数非饱和性。饱和指在某些区间上激活函数的梯度接近于零，使参数无法更新取值范围有界。
chen_zn95·2023-07-16 18:42

【动手学深度学习】--07.数值稳定性、模型初始化、激活函数

文章目录数值稳定性、模型初始化、激活函数1.数值稳定性1.1举例1.2数值稳定性的常见两个问题1.3梯度爆炸1.4梯度消失1.5打破对称性2.模型初始化2.1让训练更加稳定2.2权重初始化2.3Xavier
小d<>·2023-07-16 17:37

深度前馈网络(DNN)：理解、应用和Python示例

目录1.引言2.什么是深度前馈网络3.深度前馈网络的原理3.1神经元和激活函数3.2前馈传播3.3反向传播和参数更新4.深度前馈网络的应用4.1图像分类4.1.1数据预处理4.1.2模型选择与训练4.1.3
轩Scott·2023-07-16 14:04

【动手学深度学习】--03.多层感知机MLP

文章目录多层感知机1.原理1.1感知机1.2多层感知机MLP1.3激活函数2.从零开始实现多层感知机2.1初始化模型参数2.2激活函数2.3模型2.4损失函数2.5训练3.多层感知机的简洁实现3.1模型
小d<>·2023-07-16 13:01

常见的激活函数（Sigmoid，tanh双曲正切，ReLU修正线性单元，Leaky ReLU函数）

激活函数在神经元之间作为信息传递的隐射函数，是为了将我们神经元这样的线性模型进行非线性转换的重要存在，使得我们最终的神经网络模型才能够表达出强大的非线性数据拟合能力。这里简单几种常见的激活函数。
Guapifang·2023-07-16 12:49

基于FPGA的softmax函数优化及实现

而AI推理中有一个组件被广泛使用，各种网络模型中都有其身影，那就是激活函数。激活函数中又分很多种，其中softmax是使用最多的一种，但由于其是非线性函数，而FPGA不擅长处理非线性函数，所以如
AI浪潮下FPGA从业者·2023-07-16 09:22

基于FPGA的一维卷积神经网络算法实现（1D-CNN、BNN的FPGA加速实现）

运算过程包含了卷积层、池化层、批标准化层、全局池化、二值化卷积、全连接层、激活函数层，均采用RTL级代码实
AI浪潮下FPGA从业者·2023-07-16 09:47

如何训练自己的大语言模型

定义模型的输入形状、网络层、激活函数等。确定模型的训练参数和超参数，如学习
a315823806·2023-07-16 08:01

tensorflow softmax输出只有0或1

12017年12月07日11:21:52HaHa_33阅读数：1658softmax层输出理应是0~1的小数，一旦只输出0或1，那表明模型对自己的判断相当“自信”可供参考的改善措施如下：1、使用非线性的激活函数
菜的真真实实·2023-07-16 07:33

CrossEntroy的计算

tensorflow2.0+中提供了计算方法：y_true=tf.constant([[0,1,0],[0,0,1]])#这里的y_pred是经过softmax激活函数运算后的值y_pred=tf.constant
zzm8421·2023-07-16 05:27

关于吴恩达深度学习总结(一)

costfunction(成本函数)二、lossfunction(损失函数)三、sigmoidfunction（sigmoid函数）四、yhat五、参数的更新规则六、w，b的导数七、向量化logistic回归八、激活函数
南阳北海·2023-07-16 03:16

pytorch深度学习 之二 拟合数据 从线性到非线性

目的深入了解线性回归的使用方法，使用非线性激活函数，同时使用pytorch的nn模块，最后使用神经网络来求解线性拟合，只有深入了解了基础，才能做出更高水平的东西。
qianbo_insist·2023-07-16 00:03

《动手学深度学习》——多层感知机

参考资料：《动手学深度学习》4.1多层感知机4.1.1隐藏层隐藏层+激活函数能够模拟任何连续函数。
MaTF_·2023-07-15 19:04

PyTorch: 池化-线性-激活函数层

文章目录nn网络层-池化-线性-激活函数层池化层最大池化：nn.MaxPool2d()nn.AvgPool2d()nn.MaxUnpool2d()线性层激活函数层nn.Sigmoidnn.tanhnn.ReLU
timerring·2023-07-15 19:13

机器学习概括

[激活函数](https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/11484
笔下万码生谋略·2023-07-15 08:33
上一页 18 19 20 21 22 23 24 25 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他