RELU 第10页

pytorch构建vgg16

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(True),nn.Conv2d

yjyn1·2023-07-15 05:51

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

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，如ReLU

进步小白·2023-07-15 01:11

机器学习中的线性和非线性判断

机器学习中的线性和非线性判断说到线性和非线性，你的直观理解是不是这样：但这种直观理解其实不能回答下面这个问题：那么为什么卷积操作是线性的，而ReLU是非线性的？很多人对线性的定义不是很清楚。

Vincent8080·2023-07-14 23:35

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://

小夏refresh·2023-07-14 23:02

一步步搭建多层神经网络以及应用

importnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimporttestCasesfromdnn_utilsimportsigmoid,sigmoid_backward,relu

热爱技术的小曹·2023-07-14 22:37

Pytorch基本使用—激活函数

常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等。1.2性质激活函数是神经网络中的一种重要组件，它的作用是引入非线性特性，使得神经网络能够学习和表示更加复杂的函数关系。

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

机器学习-sigmoid函数和relu函数-个人解读今天博主来解读一下sigmoid函数和relu函数，我觉得很多同学可能都知道这两个函数是什么，他们干什么的，他们有什么用，但是呢？

Mr Gao·2023-07-14 09:36

深度卷积网络的实际应用

AlexNet1.3、VGG2、残差网络3、Inception网络（Inceptionnetwork）4、迁移学习5、数据增强1、三种经典的深度卷积网络1.1、LeNet-5使用sigmoid函数和tanh函数，而不是ReLu

Q渡劫·2023-07-14 02:14

第二部分深度学习实践

fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu

庵下桃花仙·2023-07-13 22:12

使用pytorch完成一个CNN入门demo

importtorchtorch的总包torch.nn网络层，通常自定义的网络都会继承nn.Moduletorch.nn.functionalF里面都包括常用的函数，relu和pooling等torchvision

岳麓山炒粉·2023-06-23 20:38

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

【深度学习】6-4 卷积神经网络 - CNN的实现

CNN的实现网络的构成是“Convolution-ReLU-Pooling-Affine-ReLU-Affine-Softmax”，我们将它实现为名为SimpleConvNet的类。

loyd3·2023-06-23 07:26

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

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

GELU激活函数

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。

ZATuTu丶·2023-06-21 21:04

第四章.误差反向传播法—ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现

第四章.误差反向传播法4.2ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现1.ReLU层1).公式2).导数：3).计算图：4).实现：classReLU:def__

归途^ω^·2023-06-20 20:36

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ReLu

码上有前·2023-06-20 13:55

牛客网算法八股刷题系列(二)卷积函数、随机梯度下降、ReLU

牛客网算法八股刷题系列——卷积函数、随机梯度下降、ReLU题目描述正确答案：B\mathcalBB题目解析题目描述本节并不过多针对题目中的非线性，而更多关注随机梯度下降、卷积运算自身以及卷积运算与全连接运算在动机上的差异性

静静的喝酒·2023-06-19 18:54

一文详解Softmax的性质与Self-Attention初步解析

概述最近研究超平面排列(HyperplaneArrangement)问题的时候，发现ReLU有其缺陷，即举例来说，ReLU无法使用单一的超平面将分离的所有数据，完整的输出，即只会输出半个空间映射的数据，

_pinnacle_·2023-06-19 12:06

【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

Python深度学习（卷积神经网络简介）--学习笔记（九）

fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu

呆萌的小透明·2023-06-18 02:53

吴恩达471机器学习入门课程2第2周——手写数字识别（0到9）

手写数字识别的神经网络0-91、导包2、ReLU激活函数3-Softmax函数4-神经网络4.1问题陈述4.2数据集4.2.1可视化数据4.3模型表示批次和周期损失(cost)4.4预测使用神经网络来识别手写数字

贰拾肆画生·2023-06-16 20:35

从代码里看到美？

h=relu(x)作为传递函数，它把负数统统变成0。当x为负数时，返回0，当x为正数时，返回该数。书本中的代码定义如下：defrelu(x):return(x>0)*xr

快乐冻鱼·2023-06-16 03:07

CS231N作业 A2Q4：ConvolutionalNetworks

“三明治”层——conv-relu-pool/conv-relu4.三层CNN：conv-relu-maxpool-affine-relu-affine-softmax5.空间BN6.groupnormalizationBN

588·2023-06-14 07:49

pytorch深度学习框架—torch.nn模块（二）

pytorch深度学习框架—torch.nn模块（二）激活函数pytorch中提供了十几种激活函数，常见的激活函数通常为S形激活函数（Sigmoid）双曲正切激活函数(Tanh)和线性修正单元（ReLu

程序小旭·2023-06-14 06:57

【机器学习】名词整理

1.2epoch1.3iteration1.4learningrate/学习率1.5loss/损失函数1.6梯度下降法1.7优化器1.8kernel/内核1.9filter/滤波器1.10padding/填充二、激活函数2.1Softmax函数2.2Relu

半斤烧白_liquor·2023-06-14 02:14

机器学习-11 BP神经网络

BP神经网络神经网络介绍前馈神经网络BP神经网络BP神经网络的核心思想误差反向传播算法BP网络结构反馈神经网络自组织神经网络神经网络相关概念激活函数Sigmoid函数tanh双曲正切函数ReLU函数LeakyRuLU

so.far_away·2023-06-13 04:12

ReLU的线性与非线性

为什么relu这种“看似线性”（分段线性）的激活函数所形成的网络，居然能够增加非线性的表达能力。1、首先什么是线性的网络，如果把线性网络看成一个大的矩阵M。

zhanderson·2023-06-12 12:01

【神经网络chapter2】理论基础

反向传播（backpropagation）带权输入第l层第j个神经元的错误量（误差）BP4的结果是从低激活量神经元输出的权重会学习缓慢（目前还不知道解决办法）激活函数感知机==》sigmoid==》ReLU1

小透明苞谷·2023-06-12 10:12

手写数字识别问题实战

在本次的手写数字识别问题中我们运用到了前面所讲的线性回归模型，通过利用多层的线性回归，并引入非线性因素relu进行训练，训练好模型后进行测试，整个模型公式如下所示：上述公式所述的过程从直观上看

芯益求新·2023-06-11 20:53

Zynq FPGA 上实现 VGG16 网络

月设计思路整体架构为了在硬件平台上实现vgg16网络，首先进行了vgg16的网络特点分析，得到以下结论：vgg16的卷积核尺寸一致，都是3*3的小卷积核vgg16虽然卷积层数较多，但每个block的结构是一致的，即“卷积+ReLU

hengtao wang·2023-06-11 10:38

一文搞懂激活函数(Sigmoid/ReLU/LeakyReLU/PReLU/ELU)

深度学习算法之前的机器学习算法，并不需要对训练数据作概率统计上的假设；但为了让深度学习算法有更好的性能，需要满足的关键要素之一，就是：网络的输入数据服从特定的分布：数据分布应该是零均值化的，即：通过该分布计算得到的均值约等于0。非零均值化的分布可能导致梯度消失和训练抖动。更进一步，数据分布最好是正态分布。非正态分布可能导致算法过拟合。另外，训练过程中，面对不同的数据batch时，神经网络每一层的各

深度物联网·2023-06-10 23:52

MobileNet v2

论文https://arxiv.org/abs/1801.04381目录ReLU的弊端ExpansionLayerInvertedResiduals参考ReLU的弊端作者发现在MobileNetv1中，

00000cj·2023-06-10 19:54

深度学习-调参技巧总结

针对CNN优化的总结使用没有batchnorm的ELU非线性或者有batchnorm的ReLU。用类似1*1的网络结构预训练RGB数据，能得到更好的效果。使用线性学习率衰退策略。

MrRoose·2023-06-10 16:14

机器学习-12 卷积神经网络简介

卷积神经网络引言深度学习发展历程深度应用领域深度学习vs传统机器学习深度神经网络vs浅层神经网络深度学习概述卷积神经网络CNNBP神经网络CNN概述卷积神经网络大致结构卷积神经网络大致过程局部连接权值共享非线性映射ReLU

so.far_away·2023-06-10 02:59

python在运行的时候出现错误：FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘/model_pretrained/AOD_net_

ubuntu上运行python的代码时候出现错误FileNotFoundError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'/model_pretrained/AOD_net_epoch_relu

一个双子座的洁宝·2023-06-09 18:10

深度学习(神经网络)

文章目录神经网络历史形式神经元模型（M-P模型）感知器多层感知器误差反向传播算法误差函数和激活函数误差函数二次代价函数交叉熵代价函数激活函数sigmoid函数RELU函数似然函数softmax函数随机梯度下降法批量学习方法在线学习小批量梯度下降法学习率自适应调整学习率

Elsa的迷弟·2023-06-09 18:39

【深度学习】卷积神经网络(CNN)调优总结

针对CNN优化的总结SystematicevaluationofCNNadvancesontheImageNet使用没有batchnorm的ELU非线性或者有batchnorm的ReLU。

风度78·2023-06-07 23:39

【论文阅读】AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

（1）输入图像大小：224*224*3（2）第一层卷积设置：卷积–>ReLU–>局部响应归一化（LRN）

orangerfun·2023-06-07 14:45

CNNs: ZFNet之CNN的可视化网络介绍

CNNs:ZFNet之CNN的可视化网络介绍导言Deconvnet1.Unpooling2.ReLU3.TransposeconvAlexNet网络修改AlexNetDeconv网络介绍特征可视化导言上一个内容

jjjstephen·2023-06-07 13:54

CNN的基本概念、常用的计算公式和pytorch代码

转置卷积(反卷积)4.可分离卷积4.1.空间可分离卷积4.2.深度可分离卷积三、CNN的输入输出尺寸计算公式3.1.卷积层3.2.池化层四、CNN常用的激活函数4.1.Sigmoid4.2.tanh4.3.Relu

略知12·2023-06-07 09:51

Pytorch深度学习之神经网络入门详解

文件名与图片文件名相同）2.tensorboard的summarywriter3.torchvision中的transforms4.DataLoader5.神经网络-卷积层Conv2d6.最大池化层7.非线性激活函数Relu9

山河亦问安·2023-06-07 09:56

ONNX模型及自定义plugin的动态链接库转TensorRT模型推理

自定义plugin则是指在TensorRT中自定义一些操作（如卷积、ReLU等），以提高模型推理效率。

ywfwyht·2023-06-06 22:44

TensorFlow基础

输入tf.placeholder()feed_dict加法减法乘法fail总结初始化所I有可变tensor权重偏差更新ReLU激活函数softmax激活函数sigmoid激活函数不适用隐藏层交叉熵损失函数

朱小泡·2023-04-21 07:41

深度学习激活函数Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax的区别

深度学习中，需要设置门限值激活神经元。神经元的激活状态有两种：1.激活，2.不激活。我们如何设置门限值呢？如果采用固定值，低于某个值则不激活，高于某个值激活，这时的函数图像类似直角脉冲，直角脉冲最像直角脉冲的激活函数为Sigmoid,SigmoidSigmoid的公式它的优点是值域在0，1之间，可反应输入x的变化。缺点也比较明显，如果处于上方或下方的平坦区域，梯度很小，导致梯度和权重的乘积小于1，

PaulHuang·2023-04-21 01:19

使用Tensorflow实现一个简单的神经网络

输入层、隐藏层、输出层的数目分别为2、3、1；隐藏层和输出层的激活函数使用的是ReLU；训练的样本总数为512，每次迭代读取的批量为10；交叉熵为损失函数，并使用Adam优化算法进行权重更新。

牛奶芝麻·2023-04-20 08:45

卷积神经网络的整体结构、卷积层、池化、python实现

举个例子全连接神经网络结构：卷积神经网络CNN的结构：新增了Conv卷积层和Pooling池化层，之前的Affine-ReLU连接替换成了Conv-ReLU-Pooling连接。CNN

算法技术博客·2023-04-19 18:29

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