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RELU
对PyTorch中inplace字段的全面理解
例如torch.nn.
ReLU
(inplace=True)inplace=True表示进行原地操作,对上一层传递下来的tensor直接进行修改,如x=x+3;inplace=False表示新建一个变量存储操作结果
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2021-05-22 13:46
Keras 如何修改图片通道的顺序
Keras.layers.convolutional.Convolution2D的时候Convolution2D(32,5,5,border_mode='valid',input_shape=(1,28,28),activation='
relu
·
2021-05-17 19:40
TensorFlow2.0使用keras训练模型的实现
一般的模型构造、训练、测试流程#模型构造inputs=keras.Input(shape=(784,),name='mnist_input')h1=layers.Dense(64,activation='
relu
·
2021-05-17 17:32
DL4J中文文档/Keras模型导入/函数模型
fromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportDense,Inputinputs=Input(shape=(100,))x=Dense(64,activation='
relu
hello风一样的男子
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2021-05-14 18:52
keras实现手写数字识别(数据集:MNIST)
(path)path是保存的路径模型结构model1.png这个模型用了两个Convolution2D层,两个MaxPooling2D层,一个Flatten层,两个全连接Dense层,使用的激活函数是
relu
beed0c3eb989
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2021-05-12 16:25
sklearn包MLPClassifier的使用详解+例子
hidden_layer_sizes:元组形式,长度n_layers-2,默认(100,),第i元素表示第i个神经元的个数activation:{‘identity’,‘logistic’,‘tanh’,‘
relu
zju_cbw
·
2021-05-12 16:48
python
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习pytorch--多层感知机(一)
多层感知机隐藏层激活函数
ReLU
函数sigmoid函数tanh函数多层感知机小结我们已经介绍了包括线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。
赤坂·龙之介
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2021-05-12 16:41
深度学习pytorch笔记
YOLO v4常见的非线性激活函数详解
YOLOv4中用到的激活函数是Mish激活函数在YOLOv4中被提及的激活函数有:
ReLU
,LeakyReLU,PReLU,
ReLU
6,SELU,Swish,Mish其中LeakyReLU,PReLU难以训练
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2021-05-12 12:26
RepVGG:Make VGG Greate Again
RepVGG是一个VGG风格的分类模型,使用了3x3的卷积和
ReLu
作为基本单元,并且在训练和推理时使用了不同的结构。
Daisy丶
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2021-05-09 21:33
AI learning note 2 -- 基础知识
二、神经网络预测1.逻辑回归2.激活函数①sigmoid函数②tanh函数③
relu
函数④leakyrelu3.损失函数4.梯度下降5.向量化6.基础概念基础知识人工智能入门储备最最最基础知识。
枫_初忆
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2021-05-09 10:05
AI
learning
note
神经网络
算法
python
机器学习
人工智能
百面机器学习—9.前向神经网络问题总结
文章目录1.画出在二元输入的情况下,表示异或逻辑的网络图2.写出Sigmoid,tanh,
relu
的激活函数及对应导数3.为什么Sigmoid和tanh函数会导致梯度消失?
哎呦-_-不错
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2021-05-08 22:09
#
百面机器学习
百面机器学习
前向神经网络
总结
深度学习激活函数Activation Function汇总:sigmoid、tanh、
ReLU
、Leaky
ReLU
、ELU、Swish、Mish
常用激活函数汇总1.sigmoid2.Tanh3.
ReLU
4.LeakyReLU5.ELU6.Swish7.Mish————————————————————————文中激活函数及其导数的绘制,请参考:python
soohoo123
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2021-05-07 15:38
神经网络
机器学习
人工智能
深度学习
CS231N 学习笔记 Lecture 5&6 CNN及训练神经网络
Lecture5:CNN1.卷积层:卷积核的深度与原图相同卷积层:感觉这里写错了,应该是6个5x5x3的卷积核使用的激活函数:
ReLU
,多层卷积第一层卷积是获取低级特征,例如边界;之后的mid-level
best___me
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2021-05-05 19:48
Day23 #100DaysofMLCoding#
知识点对每个词进行卷积,生成对应词的embedding(奇特想法)(疯狂的想法)单次模型训练,取多个最优点,平均参数CNN比RNN训练快,因为CNN的大量计算可以在GPU上并行进行BagofVectors与
relu
MWhite
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2021-05-05 19:42
计算机视觉算法——图像分类网络总结
计算机视觉算法——图像分类网络总结计算机视觉算法——图像分类网络总结1.AlexNet1.1网络结构1.2关键知识点1.2.1卷积和池化特征尺寸计算公式1.2.2
ReLU
非线性激活函数1.2.3防止过拟合
Jichao_Peng
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2021-05-05 16:27
计算机视觉
深度学习
图像分类网络
计算机视觉
LRN 和 BN 的区别 (补一个 LCN)
LRN与BN的区别:====LRN首先,我们知道LRN首先是在AlexNet中首先,被定义,它的目的在于卷积(即
Relu
激活函数出来之后的)值进行局部的归一化。
AresAnt
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2021-05-01 19:04
pytorch识别minist数据集
fromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoader#以上三行用于构建DataLoaderimporttorch.nn.functionalasF#使用
relu
喜欢历史的工科生
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2021-04-29 16:44
深度学习
识别minist数据集
pytorch
如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?
阈值激活函数是研究人员引入了神经网络时的早期选择,而后S型激活函数、双曲正切激活函数、修正线性单元(RectifiedLinearUnit,
ReLU
)激活函数等相继被提出。
人邮异步社区
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2021-04-26 16:00
神经网络
深度学习
人工智能
handwriting
目录一、介绍minist数据集二、介绍tensorflow三、思路四、代码实现(四种方法)1、线性模型:logistic回归2、浅层神经网络(sigmoid函数)3、神经网络(
ReLU
函数)4、卷积神经网络五
Youngy_
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2021-04-20 19:06
理解深度学习之深度学习简介
Task,根据Experience,去提升Performance;在机器学习中,神经网络的地位越来越重要,实践发现,非线性的激活函数有助于神经网络拟合分布,效果明显优于线性分类器:y=Wx+b常用激活函数有
ReLU
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2021-04-14 20:42
神经网络优化
主要有三种,tf.nn.
relu
(),tf.nn.sigmoid(),tf.nn.tanh()。NN复杂度:可用神经网络的层数和带优化参数的个数表示。
不知哥哥是女郎
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2021-04-11 20:03
tensorflow
深度残差收缩网络的完整PyTorch代码
同时,软阈值化的梯度要么为0,要么为1,这与
ReLU
激活函数是相似/一致的。
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2021-04-05 02:12
[激活函数]什么是
ReLU
参考资料:算法基础---
ReLU
激活函数及其变种1、什么是ReLUReLU是修正线性单元(rectifiedlinearunit),在0和x之间取最大值。
LCG22
·
2021-03-24 10:08
[激活函数]饱和函数和非饱和激活函数
x趋向于负无穷大,导数值趋近于0饱和激活函数:当满足右饱和和左饱和时,称作饱和激活函数,分别有Sigmoid和tanh非饱和激活函数:只满足右饱和或左饱和中的一个,或都不满足,则称作非饱和激活函数,有
ReLU
LCG22
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2021-03-22 22:30
Pytorch的22个激活函数
转自:https://www.pianshen.com/article/33331174884/1.22.Linear常用激活函数1.22.1.ReLUtorch.nn.
ReLU
()1.22.2.RReLUtorch.nn.RReLU
Wanderer001
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2021-03-01 00:14
Pytorch
深度学习TF—4.随机梯度下降
文章目录一、梯度下降简介1.梯度2.如何搜索3.利用tensorflow自动求解梯度并自动更新参数4.案例—二阶导自定义二、激活函数及梯度1.sigmoid函数及其梯度2.Tanh函数及其梯度3.
ReLU
哎呦-_-不错
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2021-02-23 21:06
#
深度学习-Tensorflow
梯度下降
实时语义分割——FPN,PAN,......
defFPN_s(inputs,stage_chal=(116,232,464),is_training=True):C3,C4,C5=inputsP5=Conv2D_BN_
ReLU
(C5,stage_chal
DONG_LIN_2019
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2021-02-19 17:30
#
深度学习
图像分割
深度学习
实时语义分割
Pytorch Document学习笔记
学习笔记PytorchDocument学习笔记1.网络层1.1torch.nn.Conv2d1.2torch.nn.MaxPool2d/torch.nn.MaxUnpool2d1.3torch.nn.
ReLU
1.4torch.nn.BatchNorm2d2
Jichao_Peng
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2021-02-15 11:17
计算机视觉
深度学习
pytorch
深度学习
CNN卷积神经网络之ZFNet与OverFeat
CNN卷积神经网络之ZFNet与OverFeat前言一、ZFNet1)网络结构2)反卷积可视化1.反最大池化(MaxUnpooling)2.
ReLu
激活3.反卷积可视化得出的结论二、OverFeat1)
球场书生
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2021-02-14 16:58
CNN卷积神经网络
可视化
神经网络
深度学习
机器学习
卷积
神经网络简介
文章目录神经网络简介概述神经网络的表示激活函数为什么激活函数都是非线性的sigmoid函数tanh函数
ReLU
函数LeakyRelu函数深入理解前向传播和反向传播正向传播反向传播神经网络简介目前最广泛使用的定义是
aJupyter
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2021-02-08 10:04
Pytorch
1x1卷积核的神奇魔力以及Inception网络概述
神奇魔力1:举例子说明,假如网络的输入是28x28x192——>
ReLU
、CONV1x1x192——>28x28x192。
phil__naiping
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2021-02-07 23:01
深度学习
神经网络
卷积神经网络
深度学习
Pytorch基础(四)正向传播与反向传播
本文将使用带有激活函数
ReLU
的全连接网络作为示例,设置该网络有一个单一
Lee森
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2021-02-05 22:20
pytorch
人工智能系列 之常见的深度学习模型
*AlexNet:AlexKrizhevsky发表,在2012年ImageNetILSVRC比赛中夺冠,使用
ReLU
作为激活函数,使用Dropout避免过拟合。
琅晓琳
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2021-01-31 15:10
人工智能
深度学习
人工智能
神经网络
卷积
【ZJU-Machine Learning】卷积神经网络-AlexNet
AlexKrizhevsky等人构建了一个包含65万多个神经元,待估计参数超过6000万的大规模网络,这一网络被称为AlexNet改进(1)以
ReLU
函数代替公式sigmoid或tanh函数这样做能使网络中的神经元个数减少
SuperSources
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2021-01-30 00:56
【ZJU】机器学习
使用pytorch实现CNN
使用pytorch构建神经网络系列第四章使用pytorch实现CNN目录使用pytorch构建神经网络系列第四章使用pytorch实现CNN1.卷积层2.Pooling3.
ReLU
4.batchnorm5
哈哈小火锅
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2021-01-29 16:13
Deep
Learning
深度学习
pytorch
神经网络
RepVGG谷歌翻译
RepVGG:使VGG样式的ConvNets再次出色摘要我们提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构,该架构具有类似于VGG的推理时间模型,该推理模型仅由3*3卷积和
ReLU
的堆栈组成,而训练时间模型具有多个分支拓扑
h小吴y
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2021-01-27 20:09
深度学习课程设计——波士顿房价预测
接着对该数据集进行特征标准化,构建包含三层全连接层的网络模型,前两层有64个单元,激活函数为‘
relu
’,最后
UTF—8
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2021-01-25 21:52
课程设计
神经网络
深度学习
002_wz_wed_深度学习概论-什么是神经网络?
通过房屋的面积预测房屋的价格房屋价格,其中拟合的曲线称为修正线性单元(
ReLU
),修正指不取小于0的值神经元网络但现在你可能会想到有很重要的因素会影响房屋的价格,如一个家庭的人数,这个性质与房屋的面积和卧室的数量有关
王泽0106
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2021-01-20 20:43
深度学习自学第一周(一)了解深度学习与神经网络
目录1.神经网络2.深度学习与机器学习(一)监督学习(二)无监督学习(三)结构函数就与非结构化数据3.sigmoid函数和
relu
函数(一)激活函数的定义(二)sigmoid函数(三)
ReLU
函数本周开始对深度学习进行自学
Brigebios
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2021-01-20 16:26
深度学习
学习笔记2:Pytorch 神经网络初始化权重与偏置
__init__()self.conv1_1=nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)defforward(self,x):conv1_1=F.
relu
只想飘一飘
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2021-01-20 15:48
python
FasterRCNN学习笔记
FasterRCNN首先使用一组基础conv+
relu
+pooling层提取image的featuremaps。该featuremaps被共享用于后续RPN层和全连接层。
THE@JOKER
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2021-01-15 19:05
2D目标检测
计算机视觉
神经网络
APReLU:跨界应用,用于机器故障检测的自适应
ReLU
| IEEE TIE 2020
论文的工作属于深度学习在工业界的应用,借鉴计算机视觉的解决方法,针对机器故障检测的场景提出自适应的APReLU,对故障检测的准确率有很大的提升。论文整体思想应该也可以应用于计算机视觉,代码也开源了,大家可以尝试下 来源:晓飞的算法工程笔记公众号论文:DeepResidualNetworkswithAdaptivelyParametricRectifierLinearUnitsforFaultDia
VincentLee
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2021-01-15 13:46
算法
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
Dynamic
ReLU
:微软推出提点神器,可能是最好的
ReLU
改进 | ECCV 2020
论文提出了动态
ReLU
,能够根据输入动态地调整对应的分段激活函数,与
ReLU
及其变种对比,仅需额外的少量计算即可带来大幅的性能提升,能无缝嵌入到当前的主流模型中 来源:晓飞的算法工程笔记公众号论文:DynamicReLU
VincentLee
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2021-01-15 13:46
算法
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
keras构建网络的方式
一、利用Sequential构建#创建模型model=Sequential([layers.Dense(256,activation=tf.nn.
relu
),#[b,784]=>[b,256]layers.Dense
MuMengSunny
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2021-01-14 23:05
Python
tensorflow
神经网络
深度学习
RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again
主体仅使用3×3卷积和
ReLU
!据作者称,在ImageNet上,RepVGG的top-1准确性达到80%以上,这是基础模型的首次实现!
Amusi(CVer)
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2021-01-12 11:03
backbone
涨点神器
计算机视觉论文速递
神经网络
人工智能
机器学习
深度学习
计算机视觉
RepVGG:使VGG样式的ConvNets再次出色
主体仅使用3×3卷积和
ReLU
!据作者称,在ImageNet上,RepVGG的top-1准确性达到80%以上,这是基础模型的首次实现!
Amusi(CVer)
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2021-01-12 11:33
计算机视觉论文速递
backbone
涨点神器
人工智能
深度学习
计算机视觉
机器学习
神经网络
第四周一步步搭建神经网络以及应用(编程作业)
比如我有一个多层的神经网络,结构是输入层->隐藏层->隐藏层->···->隐藏层->输出层**,在每一层中,我会首先计算Z=np.dot(W,A)+b,这叫做【linear_forward】,然后再计算A=
relu
粉皮皮
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2021-01-02 20:14
吴恩达第一课神经网络与深度学习
pytorch-torch.nn-激活函数
激活函数在pytorchpytorchpytorch中,常用的激活函数为:sigmoid激活函数(S型激活函数)/logistic激活函数Tanh激活函数(双曲正切激活函数)
Relu
激活函数(线性修正单元激活函数
柏柏柏
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2021-01-02 16:51
深度学习
pytorch
机器学习
深度学习
【深度学习】——神经网络中常用的激活函数:sigmoid、
Relu
、Tanh函数
激活函数 实际中的很多事情并不能简单的用线性关系的组合来描述。在神经网络中,如果没有激活函数,那么就相当于很多线性分类器的组合,当我们要求解的关系中存在非线性关系时,无论多么复杂的网络都会产生欠拟合。激活函数就是给其加入一些非线性因素,使其能够处理复杂关系。1.Sigmoid函数:把输入值映射到[0,1],其中0表示完全不激活,1表示完全激活其图像为:sigmoid函数的导数为:缺点:①sigm
开数据挖掘机的小可爱
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2020-12-27 19:40
Tensorflow
深度学习
神经网络
2020.12.27学习汇报(终于知道)这里要填什么了
1.残差网络由残差块构建成的,正常我们的一个二层神经网络,他的结构和公式是这样的,然后呢,我们通过这个跳跃连接,直接跳过来,所以,这一步的式子就是不需要了,取而代之的是另一个
relu
非线性函数,仍然对
时亦未央
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2020-12-27 17:04
笔记
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