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激活函数gelus
【YOLO系列】 YOLOv4之Mish函数
一、简述一个新的stateoftheart的
激活函数
,ReLU的继任者。
江湖小张
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2024-01-09 17:57
目标检测
YOLO
python
Mish
机器学习(三):神经网络
·三层神经网络模型由以上神经网络,可以计算得到隐含层参数:输出层参数:其中,
激活函数
为:考虑正则化的代价函数为:其中表示层数,表示第层的神经元个数,表示输出层有个神
fromeast
·
2024-01-09 13:28
BP神经网络
输出层:神经网络的最终输出结果,可以用来分类和回归预测用于拟合(预测)和分类因此权值和阈值得确定尤为重要接下来是神经元的信息传递f是信号加工,建立x和y之间关系的过程激活量和净激活量
激活函数
是对净激活量与输出进行映射的函数一般用这两个网络模型分类前馈反馈自组
爱静的龙猫
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2024-01-08 22:20
神经网络
人工智能
深度学习
反向传播
线性反向传播的原理和算法Python实现:线性反向传播是指在神经网络中只有线性
激活函数
的情况下,通过链式法则计算每个参数的梯度。具体步骤如下:前向传播:计算网络的输出值。
人工智能教学实践
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2024-01-08 14:18
教学改革
神经网络
算法
人工智能
如何选择神经网络的超参数?
神经网络的超参数分类神经网路中的超参数主要包括:学习率η,正则化参数λ,神经网络的层数L,每一个隐层中神经元的个数j,学习的回合数Epoch,小批量数据minibatch的大小,输出神经元的编码方式,代价函数的选择,权重初始化的方法,神经元
激活函数
的种类
Imagination官方博客
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2024-01-08 11:55
网络
神经网络
大数据
python
机器学习
【Python】全连接神经网络
在全连接神经网络中,每一层的神经元都与前一层的所有神经元相连,并通过权重和
激活函数
来处理输入
Jc.MJ
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2024-01-08 10:56
Python
python
神经网络
开发语言
lesson5 part 2 协同过滤
协同过滤之前的协同过滤例子在本例中,fit_one_cycle方法值传入了一个数字,这是合理的,因为在协同过滤里面,只有一层,里面有几部分,但是没有做矩阵相乘,传入
激活函数
,再做矩阵相乘。
不愿透露身份的美凌格
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2024-01-08 08:52
目标检测-One Stage-YOLOv4
、目标检测网络组成二、BoF(BagofFreebies)1.数据增强2.语义分布偏差问题3.损失函数IoUGIoUDIoUCIoU三、BoS(BagofSpecials)增强感受野注意力机制特征融合
激活函数
后处理四
学海一叶
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2024-01-08 08:11
目标检测
目标检测
YOLO
人工智能
计算机视觉
深度学习
PyTorch的核心模块介绍
常用函数:torch.add(加法操作)torch.relu(
激活函数
)torch.equ
MechMaster
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2024-01-08 07:39
深度学习
pytorch
深度学习
人工智能
第二、三周周报12.17.2022-12.25.2022
RNN,对于如何使用RNN模型有了一定的了解目录图片爬虫:acjsonseleniumNLP语音辨识TOKEN获取声学特征一些数据集尺度语音辨识常见模型seq2seqHMMRNN输入输出张量shape
激活函数
weixin_51054833
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2024-01-08 06:10
自然语言处理
人工智能
深度学习
PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1:(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)深度学习基本理论
机器学习杨卓越
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2024-01-07 19:14
深度学习
人工智能
清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归
内容:逻辑回归一.二分类之使用SPSS进行分析1.使用SPSS进行变量虚拟化:转化-创建虚变量线性概率模型LPM:连接函数(
激活函数
)的取法:盲选Sigmoid1.分析-回归-二元回归在此基础上可以在分类中进行对协变量进行虚拟化还可以选择先前回归先后回归预测结果差
别被算法PUA
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2024-01-07 15:56
分类
逻辑回归
数据挖掘
主流大语言模型从预训练到微调的技术原理
引言本文设计的内容主要包含以下几个方面:比较LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的细节:tokenizer、位置编码、LayerNormalization、
激活函数
等。
智慧医疗探索者
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2024-01-07 10:32
人工智能初探
语言模型
人工智能
自然语言处理
梯度消失与梯度爆炸的问题小结
本文参考李沐老师动手深度学习,上篇
激活函数
有遇到这个问题我们来深入探讨一下文章目录前言一、梯度爆炸二、梯度爆炸的问题三、梯度消失四.梯度消失的问题总结前言到目前为止,我们实现的每个模型都是根据某个预先指定的分布来初始化模型的参数
笔写落去
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2024-01-07 07:55
深度学习
深度学习
机器学习
笔记
权重初始化和
激活函数
小结
一.权重初始化二.检查
激活函数
总结前言选择合理的权重初始化和选择合理的
激活函数
在训练是保证训练的稳定性尤为重要,本文介绍其做法,帮助我们事半功倍.首先我们理想的神经网络是什么样子的?
笔写落去
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2024-01-07 07:55
深度学习
深度学习
机器学习
算法
深度学习|4.1 深L层神经网络 4.2 深层网络的正向传播
}n[i]表示第i层神经节点的个数,w[l]w^{[l]}w[l]代表计算第l层所采用的权重系数,b[l]b^{[l]}b[l]代表计算第l层所用的偏移量,g[i]g^[i]g[i]表示第i层所配置的
激活函数
晓源Galois
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2024-01-07 07:19
深度学习
神经网络
人工智能
什么是神经网络?
每个神经元接收来自前一层的多个输入,对这些输入进行加权求和,然后通过
激活函数
产生输出。2、层次结构:神经网络通常由多个层次组成,包括输入层、隐藏层和输出层。输
金木讲编程
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2024-01-07 07:48
AI
神经网络
人工智能
深度学习
训练神经网络(上)
激活函数
本文介绍几种
激活函数
,只作为个人笔记.观看视频为cs231n文章目录前言一、Sigmoid函数二、tanh函数三、ReLU函数四、LeakyReLU函数五、ELU函数六.在实际应用中寻找
激活函数
的做法总结前言
激活函数
是用来加入非线性因素的
笔写落去
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2024-01-07 07:47
深度学习
神经网络
人工智能
深度学习
《动手学深度学习》学习笔记 第5章 深度学习计算
有大篇幅的描述性的文字,内容很多,笔记只保留主要内容,同时也是对之前知识的查漏补缺5.深度学习计算5.1层和块 图5.1.1:多个层被组合成块,形成更大的模型 下面的代码生成一个网络:具有256个单元和ReLU
激活函数
的全连接隐藏层
北方骑马的萝卜
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2024-01-07 03:13
《手动深度学习》笔记
深度学习
学习
笔记
Obtect Detection,物体检测10年的发展,物体检测历史最佳网络
改进之处:相对于传统方法,AlexNet通过ReLU
激活函数
、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。特别之处:引入了深层网络和GPU加速计算
机器学习杨卓越
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2024-01-06 12:31
yolo物体检测系列
图像分割
语义分割
实例分割
计算机视觉
深度学习
2023/5/7周报
optimizationofNewModel二.第二种newmodel三、深度学习1.深度学习的诞生:2.深度学习的一些术语:3.深度学习的关键步骤:总结摘要通过使用activationfunction
激活函数
对模型进行改写
user_s1
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2024-01-06 07:54
机器学习
人工智能
深度学习
深度学习-非线性
激活函数
激活函数
是深度学习模型的重要成分,目的是将线性输入转换为非线性。
ymy_ymy22
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2024-01-06 06:03
深度学习
深度学习笔记
激活函数
激活函数
可以让神经网引入非线性性质,去除线性相关特征映射,是网络捕获数据中的不同特征;relu=max(0,x)输出为0到正无穷sigmod输出为0-1形状为srelu输出为-1-1以0为中心,
warren@伟_
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2024-01-06 06:24
学习笔记
深度学习
笔记
人工智能
神经网络
神经网络-非线性激活,线性层
非线性激活为什么要使用非线性激活:个人理解是为了给神经网络引入一些非线性的特质下面是查到的资料所得结果如上图的神经网络,在正向传播过程中,若使用线性
激活函数
(恒等激励函数)即令则隐藏层的输出为可以看到使用线性
激活函数
神经网络只是把输入线性组合再输出
Star_.
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2024-01-06 06:23
PyTorch
神经网络
深度学习
机器学习
神经网络框架的基本设计
一、神经网络框架设计的基本流程确定网络结构、
激活函数
、损失函数、优化算法,模型的训练与验证,模型的评估和优化,模型的部署。
广煜永不挂科
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2024-01-05 21:38
大模型微调
神经网络
人工智能
深度学习
【
激活函数
】GELU
激活函数
1、介绍GELU(GaussianErrorLinearUnits)是一种基于高斯误差函数的
激活函数
,相较于ReLU等
激活函数
,GELU更加平滑,有助于提高训练过程的收敛速度和性能。
daphne odera�
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2024-01-05 15:28
深度学习
机器学习
激活函数
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
【
激活函数
】深度学习中你必须了解的几种
激活函数
Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU 和 ELU
激活函数
(2024最新整理)
激活函数
(activationfunction)的作用是对网络提取到的特征信息进行非线性映射,提供网络非线性建模的能力。
daphne odera�
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2024-01-05 15:55
深度学习
机器学习
激活函数
深度学习
人工智能
神经网络
机器学习
新手也能理解的PyTorch
激活函数
详解
目录torch.nn子模块Non-linearActivationsnn.ELU主要特点与注意事项使用方法与技巧示例代码图示nn.HardshrinkHardshrink函数定义参数形状示例代码图示nn.HardsigmoidHardsigmoid函数定义参数形状示例代码图示nn.HardtanhHardTanh函数定义参数形状示例代码图示nn.HardswishHardswish函数定义参数形状
E寻数据
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2024-01-05 12:20
pytorch
python
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
python
pytorch
自然语言处理
RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为
激活函数
?RNN和CNN对比,RNN对文本的时间序列的优点。LSTMLSTM基本原理LSTM怎么能解决梯度消失问题?LSTM用来解决RNN的什么问题?
搬砖成就梦想
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2024-01-05 12:08
机器学习
人工智能
深度学习
自然语言处理
人工智能
你的轻量化设计能有效提高模型的推理速度吗?
文章目录前言预备知识模型指标MACs计算卷积MACs全连接MACs
激活函数
MACsBNMACs存储访问存储构成内存访问量轻量化结构MobileNetsShuffleNetShuffleNetV1ShuffleNetV1
东荷新绿
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2024-01-05 11:00
#
论文学习
学习记录
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深度学习
论文阅读
论文笔记
学习
基于卷积神经网络的回归分析
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的传递函数卷积神经网络的回归分析完整代码:卷积神经网络的回归分析(代码完整
神经网络机器学习智能算法画图绘图
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2024-01-05 08:21
回归
人工智能
深度学习
卷积神经网络
神经网络的核心:帮助新手理解 PyTorch 非线性
激活函数
目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.Softmax2dSoftmax2d函数简介函数工作原理输入和输出形状使用技巧与注意事项示例代码nn.LogSoftmaxLogSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧
E寻数据
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2024-01-05 07:10
pytorch
python
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
pytorch
python
神经网络中的梯度爆炸
激活函数
:使用具有梯度饱和性的激活
Recursions
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2024-01-05 03:15
Pytorch
Pytorch与
激活函数
——Sigmoid函数, ReLU函数, Tanh函数
Pytorch与
激活函数
Sigmoid函数ReLU函数Tanh函数本章内容提示:了解常用的
激活函数
,利用
激活函数
,建立简单的三层神经网络模型。
Sophia&Anna
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2024-01-04 20:36
深度学习
pytorch
人工智能
python
神经网络中的重要概念
以下是一些神经网络中的重要概念,并对它们进行细致的讲解:神经元(Neuron):神经元是神经网络的基本单元,它接收来自其他神经元的输入信号,并通过
激活函数
产生输出信号。
香至-人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
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2024-01-04 11:15
神经网络
人工智能
深度学习
训练神经网络的7个技巧
文章目录前言一、学习和泛化二、技巧1:随机梯度下降与批量学习三、技巧2:打乱样本顺序四、技巧3:标准化输入五、技巧4:
激活函数
六、技巧5:选择目标值七、技巧6:初始化权重八、技巧7:选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练
JOYCE_Leo16
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2024-01-04 10:51
计算机视觉
神经网络
人工智能
深度学习
pytorch06:权重初始化
目录一、梯度消失和梯度爆炸1.1相关概念1.2代码实现1.3实验结果1.4方差计算1.5标准差计算1.6控制网络层输出标准差为11.7带有
激活函数
的权重初始化二、Xavier方法与Kaiming方法2.1Xavier
慕溪同学
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2024-01-04 10:47
Pytorch
深度学习
pytorch
人工智能
神经网络
RNN 为什么不能直接反向传播?为什么会出现梯度消失和梯度爆炸?
首先我们回顾一下普通的反向传播,过程如下所示:、、我们为了简便暂时不考虑
激活函数
,我们可以用以下的链式法则计算:这个是非常简单的,现在我们来看看RNN是什么样子的:这样我们就不能直接求偏导了,如果我们还是按照上面那种方法求偏导
Humprey
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2024-01-04 08:26
YOLOv8改进 更换轻量化模型MobileNetV3
这个操作单元通过使用非线性
激活函数
,如ReLU6,并且在残差连接中使用线性投影,来提高网络的特征表示能
学yolo的小白
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2024-01-04 04:57
upgradeYOLOv8
python
深度学习
pytorch
49、Resnet - 残差结构
前面我们介绍了Resnet中常见的算法,包括:卷积,池化,批归一化和
激活函数
,本机介绍一个在Resnet网络中最重要的一个结构算法,称之为残差结构。
董董灿是个攻城狮
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2024-01-04 00:43
CV视觉算法入门与调优
深度学习
人工智能
算法
神经网络:
激活函数
的介绍
神经网络的
激活函数
是一种非线性函数,它被应用于每个神经元的输出,以引入非线性性质到网络中。
激活函数
的目的是将输入转换为输出,并且将输出限制在特定的范围内。
亦旧sea
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2024-01-03 21:37
神经网络
人工智能
深度学习
怎样证明神经元是可以训练的?神经学习 学习可能会越学越差吗?怎样估评学习的效果好坏?学习有止境吗?
每个神经元对输入数据进行加权求和并加上偏差,然后通过一个
激活函数
来生成
小黄人软件
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2024-01-03 08:01
chatGPT
学习
常用 Normalization 方法的总结:BN、LN、IN、GN
它们都是从
激活函数
的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对
激活函数
的输入进行Norm的。我们将输入的featuremap
残剑天下论
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2024-01-03 06:38
二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系
实现方式2:使用两个输出节点和Softmax
激活函数
,通常使用CrossEntropyLoss。多分类任务:使用与类别数相等的输出节点和Softmax激活,损失函数是
马鹏森
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2024-01-02 23:32
python基础
分类
回归
数据挖掘
Pointnet++改进:更换不同的
激活函数
,打造更优性能
2.本篇文章对Pointnet++进行
激活函数
的改进,助力解决RELU
激活函数
缺陷。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。
AICurator
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2024-01-02 21:20
Pointnet++改进专栏
人工智能
python
深度学习
3d
零基础入门目标检测系列学习记录(二):YOLO系列之v5算法详解(一)
目录YOLOv5结构YOLOv5网络结构1.C3模块:2.SPPF模块3.使用siLU
激活函数
YOLOv5代码解读1.YOLOv5l.yaml配置文件2.yolo.py文件1.parse_model函数
杭哈哈
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2024-01-02 20:27
算法
目标检测
YOLO
深度学习|3.6
激活函数
3.7 为什么需要非线性
激活函数
激活函数
主要有sigmoid函数、tanh函数、relu函数和leakyrelu函数tanh函数相比sigmoid函数是具有优势的,因为tanh函数使得输出值的平均值为0,而sigmoid函数使得输出值的平均值为
晓源Galois
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2024-01-02 16:37
深度学习
深度学习
人工智能
RNN循环神经网络入门
其中,f和g均为
激活函数
。f可以是tanh,
惊雲浅谈天
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2024-01-02 06:16
机器学习
rnn
人工智能
深度学习
PyTorch官网demo解读——第一个神经网络(4)
上一篇:PyTorch官网demo解读——第一个神经网络(3)-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法,这一篇我们来聊聊
激活函数
。
骑猪等风
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2024-01-02 06:09
机器学习
pytorch
神经网络
人工智能
激活函数
softmax函数
【机器学习】卷积神经网络(四)-实现细节(Caffe框架为例)
六、实现细节都有哪些开源的卷积神经网络实现caffe中卷积神经网络各个层(卷积层、全连接层、池化层、
激活函数
层、内基层、损失层等)Caffe2与caffe对比caffe2开源吗使用caffe的c++版本和
十年一梦实验室
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2024-01-02 06:02
机器学习
cnn
caffe
深度学习
神经网络
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