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激活函数gelus
2020-04-01
双阈值
激活函数
。image.png初始化-样本/期望值-计算-增量更新。感知机是双极函数。感知器是没有增益时候停止计算。现在是满足精度时候停止。[图片上传失败...
bokli_dw
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2023-11-27 02:57
torch.nn.batchnorm1d,torch.nn.batchnorm2d,torch.nn.LayerNorm解释:
BatchNorm主要是为了让输入在
激活函数
的敏感区。所以BatchNorm层要加在
激活函数
前面。
李飞飞,
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2023-11-26 15:38
深度学习
机器学习
神经网络
第四十六周周报
StyleGAN3,将ViTGAN第一个TransformerBlock的输入从仿射变换A变为傅里叶特征二、位置编码ViTGAN的位置编码采用的是绝对位置编码,即每个位置编码都是补丁位置的线性投影,然后接一个正弦
激活函数
童、一
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2023-11-26 14:59
深度学习
[CV]一些关于计算机视觉面试题的整理
在训练的时候,非线性映射后,特征数据会逐渐向
激活函数
的输出区间的上下两端靠近,此时BN就是对这些逐渐向饱和区冲过去的数据拉回来。拉回到均值为
棉毛裤穿吗
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2023-11-26 13:44
cv
Daliy
Deeplearning
深度学习
caffe详解之优化算法
常见优化算法总结前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层,卷积层,全连接层,池化层,
激活函数
层,归一化层,dropout层,softmax层。
AI异构
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2023-11-26 13:29
caffe详解
caffe
优化算法
00- 深度学习之TensorFlow (综述2)
知识要点tf.keras.layers.Dense(32,activation="relu")#全连接层,输出最后一维维度为32,
激活函数
为relu,输出形状为(None,32,32).三TensorFlow
处女座_三月
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2023-11-26 12:12
深度学习
深度学习
tensorflow
python
人工智能
机器学习
深度学习进阶 - 矩阵运算的维度和
激活函数
Hi,你好。我是茶桁。咱们经过前一轮的学习,已经完成了一个小型的神经网络框架。但是这也只是个开始而已,在之后的课程中,针对深度学习我们需要进阶学习。我们要学到超参数,优化器,卷积神经网络等等。看起来,任务还是蛮重的。行吧,让我们开始。矩阵运算的维度首先,我们之前写了一份拓朴排序的代码。那我们是否了解在神经网络中拓朴排序的作用。我们前面讲过的内容大家可以回忆一下,拓朴排序在咱们的神经网络中的作用不是
茶桁
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2023-11-26 12:40
茶桁的AI秘籍
-
核心基础
深度学习
矩阵
人工智能
机器学习之
激活函数
激活函数
目录
激活函数
一、为什么需要
激活函数
二、常见的
激活函数
1.Sigmoid2、tanh3、ReLU4、LeakyReLU5、ELU6、Maxout三、如何选择合适的
激活函数
一、为什么需要
激活函数
神经网络单个神经元的基本结构由线性输出
刘不饱
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2023-11-26 09:00
机器学习
机器学习
激活函数
神经网络
深度学习问题2 超参数、
激活函数
、batch-size
2.什么是
激活函数
?有什么要使用非线性
激活函数
?
小葵向前冲
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2023-11-26 09:00
深度学习
神经网络
算法
机器学习
激活函数
深度学习
机器学习相关概念的直观理解
目录深度学习:网络结构CNN结构包含:卷积运算池化运算
激活函数
损失函数深度学习:基于卷积神经网络CNN监督学习:已知规律,求出已知结果非无监督学习:未知规律,求规律结果语义分割:对图像进行对象区别注意力机制
秃头的少女
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2023-11-26 09:28
机器学习
深度学习
cnn
深度理解机器学习17-候选
激活函数
深度理解机器学习17-候选
激活函数
替换先前时间步长
激活函数
的候选
激活函数
,也在每个时间步长中计算。顾名思义,候选
激活函数
代表下一个时间步长
激活函数
应该采用的替代值。
五百五。
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2023-11-26 09:58
深度学习
人工智能
深度学习
机器学习-
激活函数
的直观理解
机器学习-
激活函数
的直观理解在机器学习中,
激活函数
(ActivationFunction)是用于引入非线性特性的一种函数,它在神经网络的每个神经元上被应用。
怡步晓心l
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2023-11-26 09:54
人工智能
机器学习
人工智能
Pytorch机器学习——3 神经网络(一)
outline神经元与神经网络
激活函数
前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例:单层神经网络实现3.1神经元与神经每个神经元与其他的神经元平均有6000个连接。
辘轳鹿鹿
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2023-11-26 04:42
fully_connected与linear
tf.contrib.layers.fully_connected与tf.contrib.layers.linear实现一致,使用tf.contrib.layers.fully_connected一般将
激活函数
选项至
frostjsy
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2023-11-25 23:14
python
人工智能
深度学习
C语言实现神经网络
include#include#include//神经网络的结构体typedefstruct{double*weights;//权重doublebias;//偏置doubleactivation;//
激活函数
半生924
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2023-11-25 22:54
c语言
神经网络
开发语言
竞赛选题 题目:基于卷积神经网络的手写字符识别 - 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
laafeer
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2023-11-25 20:19
python
TensorFlow学习记录:
激活函数
激活函数
的主要作用就是用来加入非线性因素的,以解决线性模型不能进行多分类的问题,在整个神经网络里起到非常重要的作用。
Barcelooooooooona
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2023-11-25 18:46
深度学习
TensorFlow
TensorFlow
激活函数
激活函数
与非线性化:探索神经网络中的关键元素
其中,
激活函数
及其非线性化特性扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨
激活函数
的基本概念、作用原理以及常见的几种
激活函数
,并介绍它们在神经网络中发挥的重要作用。
非著名程序员阿强
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2023-11-25 18:44
神经网络
人工智能
深度学习
卷积神经网络(CNN)介绍04-
激活函数
激活函数
为什么要用
激活函数
?如果不用激励函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合。
林夕雨小月
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2023-11-25 18:14
全面(16万字)深入探索深度学习:基础原理到经典模型网络的全面解析
前言Stacking(堆叠)网页调试学习率:它决定了模型在每一次迭代中更新参数的幅度
激活函数
-更加详细
激活函数
的意义:
激活函数
主要是让模型具有非线性数据拟合的能力,也就是能够对非线性数据进行分割/建模如果没有
激活函数
小酒馆燃着灯
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2023-11-25 18:10
深度学习
深度学习
人工智能
python
pytorch
激活函数
与其导数:神经网络中的关键元素
激活函数
是神经网络中的重要组成部分,有力地推动了深度学习的发展。然而,仅仅了解和选择
激活函数
是不够的,我们还需要理解
激活函数
的导数。
非著名程序员阿强
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2023-11-25 18:38
神经网络
人工智能
深度学习
【深度学习】如何选择神经网络的超参数
正则化参数λ3.神经网络的层数L4.每一个隐层中神经元的个数j5.学习的回合数Epoch6.小批量数据minibatch的大小7.输出神经元的编码方式8.代价函数的选择9.权重初始化的方法10.神经元
激活函数
的种类
TwcatL_tree
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2023-11-25 17:33
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
神经网络
激活函数
面面观
神经网络之
激活函数
(ActivationFunction)本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处。还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正。
机器之眼
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2023-11-25 16:26
deep
learning
Computer
Vison
神经网络
激活函数
神经网络之
激活函数
面面观
日常coding中,我们会很自然的使用一些
激活函数
,比如:sigmoid、ReLU等等。不过好像忘了问自己一(n)件事:为什么需要
激活函数
?
激活函数
都有哪些?都长什么样?有哪些优缺点?
mydear_11000
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2023-11-25 16:54
软著项目推荐 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测
文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景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4YOLOV54.1
iuerfee
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2023-11-25 14:59
python
BP神经网络下MNIST字体识别
1.BP神经网络神经网络又称多层感知机,主要包括前馈和反向传播算法,对不同的任务,构建包含不同单元数的隐含层,融合合适的
激活函数
(Sigmoid、softmax、tanh,ReLu等)。
Silence_Dong
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2023-11-25 06:03
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
光的衍射实现线性运行1.3.基于Rayleigh-Sommerfeld方程的实现方法1.4.基于傅立叶变换的实现1.5.通过光干涉实现线性操作1.6.光的散射实现线性运行1.7.波分复用(WDM)实现线性运行二、非线性
激活函数
的光学实现
光子盒QUANTUMCHINA
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2023-11-24 17:03
神经网络
人工智能
深度学习
深入了解前馈网络、CNN、RNN 和 Hugging Face 的 Transformer 技术!
使用sigmoid
激活函数
实现前向传播。使用均方误差损失函数实现训练的反向传播。演示在简单数据集上的训练。importnumpyasnpclassNeuralNetw
无水先生
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2023-11-24 16:35
NLP高级和ChatGPT
人工智能
cnn
人工智能
nlp
yolov3学习总结
先筛选一次),输入卷积神经网络,然后候选框进行分类与位置调整rcnn深度学习前置知识BatchNormalization归一化对数据进行一些处理,使得每一层输入保持稳定,网络收敛别跑偏LeakyReLU
激活函数
引入非
(ノへ ̄、)。
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2023-11-24 10:53
YOLO
学习
python中一个文件(A.py)怎么调用另一个文件(B.py)中定义的类AA详解和示例
目录代码B.pyA.py调用过程代码B.py如在文件B.py,定义了类别Bottleneck,其包含卷积层、正则化和
激活函数
层,主要对输入图像进行处理。但没有读取图像等代码。
木彳
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2023-11-24 07:00
Python学习和使用过程积累
python
计算机视觉
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习常见
激活函数
:ReLU,sigmoid,Tanh,softmax,Leaky ReLU,PReLU,ELU整理集合,应用场景选择
2.2缺点3、Tanh函数3.1优点3.2缺点4、softmax函数(多分类任务最后一层都会使用)5、LeakyReLU函数5.1优点5.2缺点6、PReLU函数7、ELU函数搭建神经网络,应该如何选择
激活函数
JJxiao24
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2023-11-24 02:04
论文学习
算法学习
深度学习
人工智能
神经网络
PaddlePaddle教学
paddle.reshape()``广播语义`计算图CUDA语义Paddle是一个会自动计算梯度的框架使用梯度线性回归注意数据维度正确性检查使用自动计算导数的GD来训练线性回归模型paddle.nn.Module线性模型
激活函数
顺序容
一条大蟒蛇6666
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2023-11-23 21:23
CH4-李宏毅机器学习
paddlepaddle
深度学习
numpy
什么是神经网络(Neural Network,NN)
2基本组成神经网络的基本组成主要包括节点(神经元)、层次、权重、偏置和
激活函数
。这些组件共同工作,使得神经网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。2.1节点(神经元)定义:节点或神经
智慧医疗探索者
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2023-11-23 20:05
人工智能初探
神经网络
人工智能
深度学习
吴恩达深度学习Course1-Week(3)
(1)由逻辑回归到神经网络(2)神经网络的符号规定(3)向量化Vectorization(4)向量化后伪编程Programing二、
激活函数
ActiveFunction(1)常用的四种
激活函数
(2)四种
激活函数
的导数
木心
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2023-11-23 19:35
DeepLearning
神经网络
深度学习
机器学习
吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)
1)(2)文章目录吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)一、影响神经网络的性能的因素二、逻辑回归(logisticregression)中的一些符号(Notation)规定三、逻辑回归中的
激活函数
四
木心
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2023-11-23 19:05
DeepLearning
深度学习
神经网络
机器学习
网络骨架:Backbone(神经网络基本组成——BN层、全连接层)
原因在于,浅层参数的微弱变化经过多层线性变化与
激活函数
后会被放大,改变了每一层的输入分布,造成深层的网络需要不断调整以适应这些分布变化,最终导致模型难以训练收敛由于网络中参数变化导致的内部节点数据分布发生变化的现象被称作
丁天牛
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2023-11-23 14:46
PyTorch卷积神经网络
Dropout层、BN层、Linear层 & 神经网络的基本组成
图1卷积网络中的layers承接上三篇博客:卷积层(空洞卷积对比普通卷积)、
激活函数
层、池化层&感受野目录(1)Dropout层(2)BN层(BatchNormal)(3)全连接层(1)Dropout层在深度学习中
Flying Bulldog
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2023-11-23 14:11
Pytorch_python
搭建神经网络
神经网络
深度学习
机器学习
pytorch
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机器学习系列笔记九: 逻辑回归
机器学习系列笔记九:逻辑回归文章目录机器学习系列笔记九:逻辑回归IntroLogisticRegression原理
激活函数
逻辑回归的损失函数实现逻辑回归算法决策边界在逻辑回归中使用多项式特征代码实现逻辑回归中使用正则化
ChanZany
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2023-11-23 08:13
神经网络机器学习
算法
python
机器学习
人工智能
13、深度学习之神经网络
只不过,每一个神经元换成了一个个算法,比如卷积算法,而突触对于神经元的激活则换成了
激活函数
,比如Relu
激活函数
。上图是我用Netron打
董董灿是个攻城狮
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2023-11-22 19:42
CV视觉算法入门与调优
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络中的神经元和
激活函数
详解
在上一节,我们通过两个浅显易懂的例子表明,人工智能的根本目标就是在不同的数据集中找到他们的边界,依靠这条边界线,当有新的数据点到来时,只要判断这个点与边界线的相互位置就可以判断新数据点的归属。上一节我们举得例子中,数据集可以使用一条直线区分开。但对很多问题而言,单一直线是无法把数据点区分开的,例如亦或运算,当两数的值不同时,亦或结果为1,相同时亦或运算结果为0,我们用oxr标记亦或运算,那么输入是
孤街。 闹巷。
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2023-11-22 19:07
人工智能与神经网络-
激活函数
人工神经元的工作原理,大致如下:上述过程的数学可视化过程如下图:
激活函数
(ActivationFunction)是一种添加到人工神经网络中的函数,旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。
信田君9527
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2023-11-22 19:04
AI&ML
深度学习
神经网络
人工智能
神经网络常用
激活函数
详解
前言神经网络的
激活函数
是在每个神经元的输出上应用的非线性函数。
激活函数
的引入是为了给神经网络引入非线性特性,从而增强网络的表达能力,使其能够学习和表示更为复杂的关系。
张小殊.
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2023-11-22 18:58
#
神经网络算子
人工智能
深度学习
神经网络
激活函数
【机器学习】033_反向传播
一、计算图、反向传播原理1.回顾前向传播例:假设现在有一个神经网络,其仅有一个输出层和一个神经单元·定义·定义,即
激活函数
对激活值不再做具体处理·定义平方损失函数,计算a的值与真实值的差距此时,通过计算图
Cyan.__
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2023-11-22 15:28
机器学习
机器学习
人工智能
python
分类问题的评价指标
同时在深度神经网络中,有一种线性层的输出也叫做logistic,他是被输入到
激活函数
中的输入如下图所示。Softmax和sigmoid的输出不同,sigmoid输出的是每一个种类成为二、分
yzZ_here
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2023-11-22 13:25
机器学习
深度学习
计算机视觉
神经网络-损失函数是不是凸的
不是全局最优不一定是好的解,局部最优不一定是差的解NN中设计得
激活函数
是为了引入非线性变换,凸不凸都可以NN不凸,是多个隐藏层导致的,即使每一层
激活函数
都是凸的,目标函数依旧是非凸问题。
茫茫人海一粒沙
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2023-11-22 13:49
tensorflow
神经网络
tensorflow
(动手学习深度学习)第4章多层感知机
多层感知机4.1.1感知机总结感知机是一个二分类模型,是最早的模型之一它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不能拟合XOR函数,导致了第一次AI寒冬4.1.2多层感知机总结多层感知机使用隐藏层和
激活函数
来得到非线性模型常用
激活函数
是
深度学习炼丹师-CXD
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2023-11-22 03:14
动手学习深度学习
学习
深度学习
人工智能
机器学习
python
pytorch
动手学习pytorch之【感知机】——基础神经网络代码实现
Perceptrons
激活函数
的作用:防止隐藏层经过合并后退化为原本的单层线性模型。ReLU线性修正函数是最受欢迎的
激活函数
(RELU(x)=max(x,0))。
皇皇零岁
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2023-11-22 03:42
机器学习
神经网络
深度学习
pytorch
机器学习
人工智能
【机器学习】039_合理初始化
把一些对时序的乘法做加法·归一化·梯度归一化:把梯度转化为一个均值0、方差1这样的数,从而避免梯度的数值过大或过小·梯度裁剪:如果梯度大于一个阈值,就强行拉回来减到一个范围里·合理的权重初始化、选取合理的
激活函数
二
Cyan.__
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2023-11-22 02:08
机器学习
机器学习
深度学习
人工智能
python
【机器学习】035_多层感知机Part.3_简洁实现多层感知机
Flatten()函数将28x28的区域平铺为一维向量#Linear()函数定义一个全连接神经网络层(密集层),将784个输入转换为256个隐藏单元#ReLU()函数表示对第一个隐藏层的输出调用ReLU
激活函数
Cyan.__
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2023-11-22 02:38
机器学习
机器学习
人工智能
python
机器学习源码分析-逻辑回归
逻辑回归是用于解决二分类问题的机器学习方法,其数学表达式如下:其中x是输入,可以是标量也可能是多个维度的向量,w和b是我们要求的参数,其中g称为
激活函数
,能将输入映射到0-1范围内,表示样本属于正例
人工智能大讲堂
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2023-11-22 01:19
机器学习
逻辑回归
人工智能
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