激活函数gelus

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解0.前言1.常用激活函数1.1Sigmoid激活函数1.2Tanh激活函数1.3ReLU激活函数1.4线性激活函数1.5Softmax激活函数
盼小辉丶·2023-07-15 08:59

【深度学习笔记】浅层神经网络

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：https://mooc.study.163.com/course/2001281002也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1神经网络的结构2激活函数
洋洋Young·2023-07-15 02:27

神经网络中，前向传播、反向传播、梯度下降和参数更新是怎么完成的

在前向传播过程中，每一层都将接收来自上一层的输入数据，并对其进行加权求和并应用激活函数来产生该层的输出。
BRYTLEVSON·2023-07-15 01:44

人脸表情识别

目录1.前言2.1卷积神经网络基本原理2.1.1局部感受野2.1.2权值共享2.2卷积神经网络的特性2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3激活函数2.3.1ReLU函数2.3.2Softmax
进步小白·2023-07-15 01:43

神经网络之VGG

的简单介绍1.2结构图3.参考代码VGGNet-16架构：完整指南|卡格尔(kaggle.com)1.VGG的简单介绍经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：带填充以保持分辨率的卷积层；非线性激活函数
进步小白·2023-07-15 01:11

各种激活函数, 图像, 导数及其特点

文章目录sigmoid特点缺点sigmoid导数tanh特点导数Relu导数优点缺点LeakyRelu(PRelu)导数特点ELU导数特点SELU导数特点SoftMax导数特点本人博客:https://xiaoxiablogs.topsigmoidf(z)=11+e−zf(z)=\frac1{1+e^{-z}}f(z)=1+e−z1其图像如下:特点能够将输入的连续实值变换为0到1之间的输出缺点在深
小夏refresh·2023-07-14 23:02

神经网络初谈

文章目录简介神经网络的发展历程神经网络的初生神经网络的第一次折戟神经网络的新生，Hinton携BP算法登上历史舞台命途多舛，神经网络的第二次寒冬神经网络的重生，黄袍加身，一步封神神经网络的未来，众说纷纭其他时间点神经网络简介激活函数的作用偏置项的作用输出层
经年藏殊·2023-07-14 23:31

神经网络万能近似定理探索与实验

关于万能近似定理呢，就是说，对这个神经元的输出进行非线性激活函数处理，单层的神经网络就可以拟合任何一个函数。
Mr Gao·2023-07-14 21:33

python pytorch 纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）

pythonpytorch纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）下面这个代码大家可以学习学习，这个代码难度最大的在于反向传播推导，博主推了很久，整个过程都是纯算法去实现的，除了几个激活函数，可以学习一下下面的代码
Mr Gao·2023-07-14 21:22

激活函数 | 神经网络

1为什么使用激活函数（ActivationFunction）1.数据角度：由于数据是线性不可分的，如果采用线性化，那么需要复杂的线性组合去逼近问题，因此需要非线性变换对数据分布进行重新映射;2.线性模型的表达力问题
算法工程师小云·2023-07-14 20:03

深度学习疑难面经整理

4.训练神经网络时，选择激活函数需要考虑什么？5.神经网络有哪些初始化方法？6.将网络参数全部初始化为0可以吗？
CVplayer111·2023-07-14 19:42

人工智能-神经网络

目录1神经元2MP模型3激活函数3.1激活函数3.2激活函数作用3.3激活函数有多种4、神经网络模型5、神经网络应用6、存在的问题及解决方案6.1存在问题6.2解决方案-反向传播1神经元神经元是主要由树突
爱吃面的猫·2023-07-14 18:03

Pytorch基本使用—激活函数

✨1介绍⛄1.1概念激活函数是神经网络中的一种数学函数，它被应用于神经元的输出，以决定神经元是否应该被激活并传递信号给下一层。常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等。
白三点·2023-07-14 14:50

详解Python中常用的激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU等)

目录一、激活函数定义二、梯度消失与梯度爆炸1.什么是梯度消失与梯度爆炸2.梯度消失的根本原因3.如何解决梯度消失与梯度爆炸问题三、常用激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU5
·2023-07-14 10:15

机器学习-sigmoid函数和relu函数-个人解读

我想这两个常用的激活函数内在的本质，很多同学应该不是很理解，今天博主就给出自己的一些解读。
Mr Gao·2023-07-14 09:36

【TensorFlow&PyTorch】loss损失计算

均方差差不多是万金油，什么都可以套一套，通常与sigmoid激活函数搭配使用。交叉熵则更加适合分类问题，简单来说，交叉熵越低，事物发生的确定性越大
折途·2023-07-14 09:08

深度学习与神经网络

文章目录引言1.神经网络1.1什么是神经网络1.2神经元1.3多层神经网络2.激活函数2.1什么是激活函数2.2激活函数的作用2.3常用激活函数解析2.4神经元稀疏3.设计神经网络3.1设计思路3.2对隐含层的感性认识
@kc++·2023-07-13 20:36

第3章 Python 数字图像处理(DIP) - 灰度变换与空间滤波1 - 灰度变换和空间滤波基础、Sigmoid激活函数

转载请注明出处-jasnei本节的目标了解空间域图像处理的意义，以及它与变换域图像处理的区别熟悉灰度变换所有的主要技术了解直方图的意义以及如何操作直方图来增强图像了解空间滤波的原理importsysimportnumpyasnpimportcv2importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportPILfromPILimportImageprint(
jasnei·2023-06-24 11:56

bert中文文本摘要代码（2）

bert中文文本摘要代码写在最前面关于BERT使用transformers库进行微调model.py自定义参数激活函数geluswish定义激活函数字典BertConfig类参数配置vocab_size_or_config_json_filefrom_dict
是Yu欸·2023-06-24 00:03

深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-23 21:30

激活函数ReLU和SiLU的区别

文章目录前言ReLU（RectifiedLinearUnit）LeakyReLUFReLU（FlattenReLU）SiLU（SigmoidLinearUnit）总结前言在这里，我就简单写一下两个激活函数的概念以及区别
帅帅帅.·2023-06-23 14:18

快速exp算法

介绍在实现Sigmoid激活函数的时候，有一个exp(-x)的操作，这个函数是非常耗时的，但是在神经网络中一般权值是比较小的，那么就有了这种快速计算算法。
just_sort·2023-06-23 14:47

一种快速的幂运算方法（底数是自然数e，指数是浮点数）

在深度学习（DeepLearning）中经常需要花费大量时间进行幂运算，典型场景是使用激活函数和计算概率分布的时候。例如在SoftMax层通
Yemiekai·2023-06-23 14:16

【机器学习】机器学习的基本概念

目录机器学习定义机器学习过程假设关系训练数据损失函数（正向传播）优化（反向传播）激活函数函数和向量化训练深度学习机器学习定义机器学习总的来说就是寻找一种适合的映射关系f，帮助我们将某些输入信息按照我们的需求转化输出为另外一种信号
KKK3号·2023-06-23 14:36

大模型基础之神经网络

【神经网络的构成】神经元激活函数层feedforwardcomputation前向计算：从输入开始依次计算每一层的结果。隐层：在输入之上添加的多层通常被称为隐层。
只要开始永远不晚·2023-06-23 08:20

三、多层感知机及模型优化

文章目录前言一、多层感知机1.1隐藏层1.1.1什么叫隐藏层1.1.2为什么需要隐藏层1.2激活函数1.2.1ReLU函数1.2.2Sigmoid函数1.2.3tanh函数1.3多层感知机的代码实现二、
穆_清·2023-06-23 05:45

d2l_第五章学习_Multilayer Perceptrons多层感知机

但是现实中很多的关系并不仅仅是简单的线性关系，这个时候就需要引入非线性关系，而非线性关系由以下两个部分组成：HiddenLayer隐藏层和ActivicationFunction激活函数。
樱木之·2023-06-22 22:27

深度学习神经网络中隐藏层的作用

线性模型只能处理线性可分的问题，而隐藏层可以引入非线性函数（如激活函数），从而使得神经网络能够逼近任意非线性函数。特征提取和表示学习：隐藏层可以将输入
稻壳特筑·2023-06-22 21:02

激活函数总结

简介因为神经网络是线性组合,激活函数给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中.好用的激活函数具有可求且方便求导,单调平滑.下面简单介绍一下常用的激活函数
hiyoung·2023-06-22 15:33

用计算图理解和计算BP神经网络的梯度

本文所讲的也是计算图的一个应用场景：计算神经网络的梯度，包括计算激活函数和典型神经结构（也叫卷积核）的梯度：1、用计算图分解和解决激活函数的导数的计算2、用计算图分解和解决神经网络在反向传播路径上梯度的计算
科技与文明·2023-06-22 11:33

神经网络：激活函数

在计算机视觉中，激活函数是神经网络中的一种非线性函数，用于引入非线性变换和非线性特性到网络中。
Make_magic·2023-06-22 09:35

卷积神经网络--全连接层

我们讲到激活函数（ActivationFunction）,假设我们经过一个Relu之后的输出如下Relu:然后开始到达全连接层以上图为例，我们仔细看上图全连接层的结构，全连接层中的每一层是由许多神经元组成的
拉普拉斯的小妖·2023-06-22 07:43

神经网络全连接层

如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”（下面会讲到这个分布式特征）映射到样本标记空间的作用。
#free-fly·2023-06-22 07:13

神经网络：全连接层

它通过将输入数据与权重矩阵进行线性组合，并通过激活函数引入非线性变换，从而提取高层次的抽象特征。
Make_magic·2023-06-22 07:38

深入解析神经网络（Neural Networks）工作原理

目录1.神经网络的基本组成部分2.神经元和激活函数3.前向传播4.反向传播5.神经网络的层次结构6.神经网络的应用7.使用Python和TensorFlow库实现简单神经网络神经网络（NeuralNetworks
旧言.·2023-06-22 06:14

深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用场景

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-22 00:13

Softmax 函数和它的误解

[导读]Softmax是个大家都熟悉的激活函数，然而，很多人只知道它的表达式，它在网络中的位置，而对一些具体的原因和细节却回答不上来。这篇文章给了相应的介绍。
数据派THU·2023-06-22 00:07

深度学习中的gelu激活函数详解

论文：gaussianerrorlinearunits(一)、什么是激活函数？
.我心永恒_·2023-06-21 21:05

GELU激活函数

GELU是一种常见的激活函数，全称为“GaussianErrorLinearUnit”,作为2020年提出的优秀激活函数，越来越多的引起了人们的注意。
ZATuTu丶·2023-06-21 21:04

GELU激活函数介绍和笔记

GELU是一种常见的激活函数，全称为“GaussianErrorLinearUnit”,作为2020年提出的优秀激活函数，越来越多的引起了人们的注意。这里做个笔记，以便自己查找。
夜晓岚渺渺·2023-06-21 21:04

深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-21 04:44

深度学习--常见激活函数的实现

常见激活函数简介激活函数的初衷激活函数必须是非线性函数常见的激活函数与实现Step跃阶函数公式优点缺点应用场景代码实现效果图Sigmoid函数与代码实现公式Sigmoid函数优点Sigmoid函数缺点代码实现效果图
码上有前·2023-06-20 13:55

神经网络中的损失函数

在《神经网络中常见的激活函数》一文中对激活函数进行了回顾，下图是激活函数的一个子集——而在神经网络领域中的另一类重要的函数就是损失函数，那么，什么是损失函数呢？
半吊子全栈工匠·2023-06-20 08:58

YOLOv3

2、LeakyRelu作为激活函数，斜率是0.1。
Mr_Stark的小提莫·2023-06-19 19:32

理解神经网络的数学原理（三）激活函数的作用

概述理解激活函数的作用能更好的解释神经网络的运行逻辑，在以前的章节中只简单概述了激活函数的作用，但是其实结论是比较草率的，这篇文章希望能谨慎的证明这些结论。
_pinnacle_·2023-06-19 12:08

【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

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，最终得到输出结果的过程。在前向传播中，神经网络会将每一层的输出作为下一层的输入，直到输出层得到最终的结果。
之墨_·2023-06-19 06:23

【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

【人工智能】—神经网络神经网络的历史NeuralNetworkIntroM-P神经元模型激活函数(Activationfunction)神经网络结构举例训练神经网络学习网络参数代价定义均方误差交叉熵（CrossEntropy
之墨_·2023-06-19 06:48

华为又开始放大招了？CV新架构：VanillaNet: the Power of Minimalism in Deep Learning 论文阅读笔记

论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、单个Vanilla的神经结构四、训练VanillaNet4.1深度训练策略4.2SeriesInformedActivationFunction五、实验5.1消融实验激活函数中
乄洛尘·2023-06-19 02:27

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】

文章目录感知机神经网络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登场激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较ReLU函数3层神经网络的实现符号确认代码实现输出层的设计恒等函数和
CaraYQ·2023-06-18 18:09

【深度学习】tensorflow 卷积神经网络 实现手写数字识别

激活函数：tf.nn.relu(features,name=None)features:卷积后加上偏置的结果return:结果卷积层：tf.nn.conv2d(input,filter,strides=
♚人间海·2023-06-18 18:35
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