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RELU
深度残差网络+自适应参数化
ReLU
激活函数(调参记录26)Cifar10~95.92%
本文在调参记录25的基础上,将自适应参数化
ReLU
中间层的神经元个数,从2个增加到4个,同时添加了一个Dropout层,继续测试其在Cifar10数据集上的效果。
dangqing1988
·
2020-08-16 06:16
网络模型(MLP-全连接神经网络)
网络结构:全连接+标准化(BN)+激活(
ReLU
)。优化器:Adam。损失函数:交叉熵(CrossEntropyLoss),自带one-hot类型和softmax。
曲奇喵
·
2020-08-16 05:44
AI
利用Pytorch对CIFAR10数据集分类(二)
1)self.conv2=nn.Conv2d(8,64,3,padding=1)self.pool1=nn.MaxPool2d(2,2)self.bn1=nn.BatchNorm2d(64)self.
relu
1
CZZ_CS
·
2020-08-16 05:04
R语言神经网络keras,tensorflow,mxnet
loadingthekerasinbuiltmnistdatasetdata%layer_dense(units=784,input_shape=784)%>%layer_dropout(rate=0.4)%>%layer_activation(activation='
relu
Blackrosetian
·
2020-08-16 05:31
R
深度残差网络+自适应参数化
ReLU
激活函数:调参记录13
自适应参数化
ReLU
激活函数原理如下:Keras程序如下:#!
ABCD_202020
·
2020-08-16 05:21
【Python 3.6】任意深度BP神经网络综合练习(非卷积网络),根据斯坦福cs231n课程编写
隐含层使用的激活函数:
ReLU
函数输出层使用的损失函数:Softmax函数训练集数据特征数量(即维度):32×32×3,3表示有RGB三个色彩通道。训练集数据量:1000个验证集数据量:1000个由
WilliamS1995
·
2020-08-16 04:40
基本知识
从元件角度简单理解CNN
从元件的角度简单理解CNN文章目录从元件的角度简单理解CNN写在前面CNN整体结构卷积+线性整流(CONV+
RELU
)部分CONV卷积部分
RELU
线性整流部分池化(POOL)部分全连接(FC)部分BP神经网络
ZiSeoi
·
2020-08-16 04:53
神经网络简单理解
神经网络
深度学习
阅读笔记----DehazeNet:An End-to-End System for Single Image Haze Removal
提出新颖的nonlinear激活函数,称为BReLU(双边
ReLU
)与现有的先验知识和假设建立联系,并可以通过网络可以自己学会有雾图像特征:暗通道文献:He等人的暗通道先验2.对比度最大值文献:Tan等人的
十三hhhhh
·
2020-08-16 04:05
图像处理
ATOM 网络模型(ResNet18)
=(3,3),bias=False)(bn1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)(
relu
xwmwanjy666
·
2020-08-16 04:33
代码运行
ATOM
深度学习经典卷积神经网络分析
1深度学习相关神经网络分析1.1AlexNet使用了
ReLu
作为激活函数:可以有效的避免过度拟合和梯度消散,并且可以有效提高卷积神经网络的预测准确率使用了Dropout技术:选择性的去掉一些不重要的神经元
丶LJW
·
2020-08-16 03:24
深度学习
神经网络
使用numpy实现两层神经网络 (附Backward详细推导)
使用numpy实现两层神经网络(附Backward详细推导)基于numpy与pytorch首先看看最简单的两层神经网络长的是什么样子的,如下,只有一个隐藏层本次案例中只使用
relu
激活函数,也就是如下的结构
Joker-Tong
·
2020-08-15 23:00
深度学习
python
神经网络
深度学习
Python机器学习Sklearn入门之神经网络
神经网络算法函数位于neural_network神经网络模块,函数名是MLPClassifier,接口是MLPClassifier(hidden_layer_size=(100,),activation='
relu
小亦折
·
2020-08-14 22:30
机器学习
[深度学习]训练神经网路——深度调参
文章目录激活函数使用sigmoid-tanh-
ReLU
(
ReLU
,LeakyReLU,ELU)-MaxOut建议数据预处理(DataPreprocessing)权重初始化权重初始化研究——所有层激活输出
少年初心
·
2020-08-14 21:07
深度学习
#
预处理
笔记
深度学习(deep learning)之一步一步实现编写深度神经网络(DNN)
本文将以matlab为工具介绍下如何实现深度神经网络,以方便初学者,神经元激活函数为
ReLU
。
ReLU
函数的数学公式很简单
ReLU
(x)=max(x,0),但其对DNN的贡献是巨大的。
tdkufo
·
2020-08-14 19:20
算法
深度学习算法之AlexNet和VGGNet
AlexNet:1模型特性该模型主要的特性如下:1.1激活函数——
ReLU
(1)激活函数使用
ReLU
,解决了梯度弥散问题;什么是梯度弥散?同样还有一个概念叫做梯度爆炸?
王里扬洛夫
·
2020-08-14 19:27
深度学习
《Selective Kernel Networks》——笔记
SelectiveKernel”(SK)卷积,其结构图如下所示:其中包含三个操作:Split产生多个不同核尺寸的分支,图中是两个分支,上面是3x3卷积,下面是5x5卷积,上述两个变换都是由group/depthwise卷积,
ReLU
花前月下意
·
2020-08-14 18:00
学习笔记:Caffe上LeNet模型理解
能够达到这种商用的地步,它的准确性可想而知,唯一的区别是把其中的sigmoid激活函数换成了
ReLU
。为什么换成
ReLU
,上一篇blog中找到了一些相关讨论,可以参考。CNN的发展,关键就在于,通过
lynnandwei
·
2020-08-14 18:46
Machine
Learning
tensorflow的tf.nn.
relu
()函数
tf.nn.
relu
()函数是将大于0的数保持不变,小于0的数置为0importtensorflowastfa=tf.constant([-2,-1,0,2,3])withtf.Session()assess
Random_r
·
2020-08-14 16:54
tensorflow
零基础入门深度学习(四):卷积神经网络基础之池化和
Relu
课程名称|零基础入门深度学习授课讲师|孙高峰百度深度学习技术平台部资深研发工程师授课时间|每周二、周四晚20:00-21:00编辑整理|孙高峰内容来源|百度飞桨深度学习集训营出品平台|百度飞桨01导读本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程,主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学,帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中,你将学习到:深度学习基础知识numpy实现神经网络
飞桨PaddlePaddle
·
2020-08-14 16:11
TensorFlow实现AlexNet(forward和backward耗时计算)
AlexNet主要使用到的技术点:一、使用
ReLU
作为CNN激活函数,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥撒问题。二、训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合。
Tnoy.Ma
·
2020-08-14 14:38
TensorFlow
【视觉】关于leaky_
relu
找不到的问题
error:module'tensorflow.python.ops.nn'hasnoattribute'leaky_
relu
'事件:最近在跟着老师学习视觉方面的东西,自己琢磨着行人检测,在搜索资料的时候无意之中看到了
包包包大人
·
2020-08-14 05:34
视觉
Python学习
Alexnet论文解读及代码实现
1、激活函数与传统论文使用的tanh和sigmoid激活函数不同,本论文使用的是非线性函数
Relu
(RectifiedLinea
小小谢先生
·
2020-08-13 23:06
经典神经网络论文解读及代码实现
深度学习中的激活函数总结以及pytorch实现
目录一、简介二、常用激活函数1、
ReLU
2、Sigmoid3、Tanh4、LeakyReLU5、PReLU6、RReLU7、ELU三、参考文献一、简介在神经网络中,激活函数决定一个节点从一组给定输入的输出
Sizhou Ma
·
2020-08-13 22:42
深度学习
PyTorch
【PyTorch入门】之模型参数的访问、初始化和共享
net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.
ReLU
(),nn.Lineaar(3,1),)print(net)Out[1]:Sequential((0):Linear(in_features
拇指笔记
·
2020-08-13 22:03
Pytorch学习笔记
pytorch学习笔记(七)——激活函数
pytorch学习笔记(七)——激活函数目录激活函数的由来sigmoid激活函数tanh激活函数
ReLU
激活函数目录激活函数的由来1959年,生物科学家研究青蛙神经元的时候发现,青蛙的神经元有多个输入,
南风渐起
·
2020-08-13 22:36
pytorch
ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版Task05打卡
卷积神经网络神经网络结构:卷积神经网络是神经网络模型的改进版本,依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,如:卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•
ReLU
Charcy阳
·
2020-08-13 22:31
Mish激活函数及Pytorch实现
ASelfRegularizedNon-MonotonicNeuralActivationFunction论文:https://arxiv.org/pdf/1908.08681.pdf该论文介绍了一个新的深度学习激活函数,该函数在最终准确度上比Swish(+0.494%)和
ReLU
wanghua609
·
2020-08-13 21:12
PyTorch常用样例程序
PyTorch主要是提供了两个核心的功能特性:一个类似于numpy的n维张量,但是可以在GPU上运行搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制我们将使用全连接的
ReLU
网络作为运行示例。
gdtop818
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2020-08-13 21:38
pytorch
pytorch
Pytorch专题实战——激活函数(Activation Functions)
文章目录1.激活函数的两种用法1.1.softmax激活函数1.2.sigmoid激活函数1.3.tanh激活函数1.4.
relu
激活函数1.5.leaky_
relu
激活函数2.用激活函数的不同方法构造函数
程旭员
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2020-08-13 21:04
PyTorch
torch.nn.init.kaiming_normal_
torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor,a=0,mode='fan_in',nonlinearity='leaky_
relu
')[source]FillstheinputTensorwithvaluesaccordingtothemethoddescribedinDelvingdeepintorectifiers
于小勇
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2020-08-13 21:25
Pytorch
机器学习概论4—神经网络简介
机器学习概论4—神经网络简介1神经网络简介1.1概述1.2神经网络的表示1.3激活函数1.3.1为什么激活函数都是非线性的1.3.2sigmod函数1.3.3tanh函数1.3.4
ReLU
函数1.3.5LeakyRelu
北街末雨Yyg
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2020-08-13 21:52
人工智能理论
卷积神经网络_(1)卷积层和池化层学习
卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT-CONV-
RELU
-POOL-FC(1)卷积层:用它来进行特征提取,如下:输入图像是32*32*3,3是它的深度(即
weixin_30741653
·
2020-08-13 20:33
Pytorch实现各种2d卷积
普通卷积使用nn.Conv2d(),一般还会接上BN和
ReLu
参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias,相对来说表示对参数量影响很小,所以后面不考虑)classConvBNReLU(nn.Module
Learn2Learn
·
2020-08-13 20:47
pytorch
卷积神经网络的网络结构——AlexNet
AlexNet中包含了几个比较新的技术点,首次在CNN中成功应用了
ReLU
、Dropout和LRN等trick,同时AlexNet也使用了GPU进行运算加
Peanut_范
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2020-08-13 20:40
网络结构
深度学习中的激活函数和损失函数
3)
Relu
(修
loveqiong2746
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2020-08-13 19:40
算法
卷积神经网络 - 卷积池化
Input-Conv-
Relu
-Pool-Fc卷积层:用于特征的提取输入图像是32*32*3(R,G,B),用一个5*5*3的filter【注意,两个3必须相同】,得到一个28*28*1的特征图。
Whu_Xcy
·
2020-08-13 19:29
神经网络
利用
ReLU
输出稀疏性加速卷积
一篇讲利用
ReLU
输出的稀疏性来加速卷积计算的论文,其目的和另一篇文章《Moreisless》有点类似。实验效果似乎还不错,但似乎并没有很大的创新。
shuzfan
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2020-08-13 18:57
神经网络压缩与加速
【最佳实践】pytorch模型权重的重置与重新赋值
nn.Conv2d)orisinstance(m,nn.Linear):m.reset_parameters()model==nn.Sequential(nn.Conv2d(3,6,3,1,1),nn.
ReLU
Sailist
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2020-08-13 18:12
Pytorch
pytorch学习笔记 1.3 激励函数(Activation Function)
2、对于线性问题,用y=Wx表示;对于非线性问题,用y=AF(Wx)表示3、AF指激励函数,也就是非线性函数,将其嵌套在原有的结果上,强行把原有的线性结果扭曲,使得输出结果y也有了非线性的特征;例如:
relu
·Tu me manques
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2020-08-13 18:22
pytorch
CIFAR10图像分类ResNet模型实战(pytorch)
CIFAR10图像分类ResNet模型实战(pytorch)1ResNet18网络实现及略微改进2学习过程中的部分问题总结:2.1为什么nn.
ReLU
()设置inplace=True?
一颗苹果OAOA
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2020-08-13 18:04
pyTorch深度学习框架
Pytorch 学习(八):Pytorch 模型参数访问和初始化
Pytorch学习(七):Pytorch网络模型创建,建立一个多层感知器importtorchimporttorch.nnasnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(2,2),nn.
ReLU
RememberUrHeart
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2020-08-13 17:05
Pytorch
计算机视觉
python
pytorch权重初始化之kaiming_normal初始化
importtorchimporttorch.nnasnnw=torch.empty(2,3)#torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor,a=0,mode='fan_in',nonlinearity='leaky_
relu
是鲤鱼呀
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2020-08-13 17:49
深度学习
Pytorch学习笔记【4】:激活函数
二.激活函数的种类常用的激活函数是四类:1.
Relu
2.Sigmoid3.Tanh4.Softplus我们来看看他们的图形长什么样子:三.我们用具体代码看看,经过激活函数后,数据都变成了什
strong tyj
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2020-08-13 17:58
#
Pytorch
【小白学AI】梯度消失(爆炸)及其解决方法
【要背住的知识】:用
ReLU
代替Sigmoid,用BN层,用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话,可以用正则化来限制。
微信公众号[机器学习炼丹术]
·
2020-08-13 17:53
深度学习不得不了解的技巧
Pytorch学习(4)神经网络实现MNIST数字识别
网络搭建:搭建一个包含两个隐含层的神经网络采用
ReLU
激活函数。
OopsZero
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2020-08-13 16:38
Pytorch
深度学习与PyTorch笔记20
relu
在一定程度上解决了sigmoid函数的梯度离散现象。大于0时梯度为1,计算方便。有时也会出现梯度离散,这时需要弥补小于0的部分,x<0,y=αxx<0,y=\a
niuniu990
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2020-08-13 16:17
各种激活函数
1、什么是激活函数2、为什么要用3、都有什么激活函数4、sigmoid,
Relu
,softmax1.什么是激活函数如下图,在神经元中,输入的inputs通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数
Blazer!
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2020-08-13 15:55
深度学习
pytorch权重初始化
),padding=(1,1))(norm0):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)(
relu
0
安静到无声
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2020-08-13 15:20
软件使用与程序语法
tensorflow深度学习网络的feature map保存为图片
100——>50)conv1=tf.layers.conv2d(inputs=x,filters=32,kernel_size=[5,5],padding="same",activation=tf.nn.
relu
小铭同学的博客
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2020-08-13 14:30
从零开始编写深度学习库(三)ActivationLayer网络层CPU实现
从零开始编写深度学习库(三)ActivationLayer网络层CPU实现博客:http://blog.csdn.net/hjimce微博:黄锦池-hjimceqq:1393852684一、C++实现://
relu
hjimce
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2020-08-13 14:59
深度学习
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