RELU

视觉Transformer中ReLU替代softmax，DeepMind新招让成本速降

点击蓝字关注我们关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜计算机视觉研究院学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏ColumnofComputerVisionInstituteDeepmind出新招，ReLU
计算机视觉研究院·2023-09-25 02:10

DeepMind: 用ReLU取代Softmax可以让Transformer更快

注意力是人类认知功能的重要组成部分，当面对海量的信息时，人类可以在关注一些信息的同时，忽略另一些信息。当计算机使用神经网络来处理大量的输入信息时，也可以借鉴人脑的注意力机制，只选择一些关键的信息输入进行处理，来提高神经网络的效率。2017年，谷歌团队的Vaswani等人发表的《AttentionIsAllYouNeed》利用注意力机制，提出Transformer机器学习框架。到目前为止，该论文已经
weixin_4528312·2023-09-25 02:09

20-4-4论文阅读：Conditional time series forecasting with convolutional neural networks

拟议的网络包含堆叠的卷积堆栈，使它们可以在预测时访问广泛的历史记录，ReLU激活函数和条件是通过将多个卷积滤波器并行应用于单独的时间序列来执行的，从而可以快速处理数据和利用多元时间序列之间的相关结构。
AllTimeStudy·2023-09-23 05:53

机器学习笔记11—机器学习/深度学习之激活函数及python代码实现

ML/DL之激活函数1、概述2、激活函数性质3、常用的激活函数3.1Sigmoid函数(Logistic函数）3.2Tanh函数3.3ReLU函数3.4LeakyReLU函数3.5PReLU函数3.6ELU
珞沫·2023-09-23 05:07

人工智能－Faster-RCNN

其基本内容如下：1）图像首先经过一个经典的深度神经网络13(conv+relu)+4pooling最终生成特征图2）生成的特征图首先通过3*3的矩阵后，而后分别对anchor进行二
taylor_tiger·2023-09-23 03:42

现代卷积网络实战系列3：PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集

1、AlexNetAlexNet提出了一下5点改进：使用了Dropout，防止过拟合使用Relu作为激活函数，极大提高了特征提取效果使用MaxPooling池化进行特征降维，极大提高了特征提取效果首次使用
机器学习杨卓越·2023-09-22 21:17

LSTM时序预测loss值为nan

train_X,train_Y):"""trainX，trainY:训练LSTM模型所需要的数据"""model=Sequential()model.add(LSTM(units=50,activation='relu
qq_43614355·2023-09-22 14:08

pytorch学习3（pytorch手写数字识别练习）

网络模型设置三层网络，一般最后一层激活函数不选择relu任务步骤手写数字识别任务共有四个步骤：1、数据加载--LoadData2、构建网络--BuildModel3、训练--Train4、测试--Test
dyh_chd·2023-09-22 11:24

学习pytorch11 神经网络-非线性激活

讲的很详细明白官网文档https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#non-linear-activations-weighted-sum-nonlinearity常用1ReLU
陌上阳光·2023-09-21 07:23

计算机视觉与深度学习-全连接神经网络-激活函数- [北邮鲁鹏]

激活函数vs数据预处理常用的激活函数Sigmoid函数（Logistic函数）双曲正切函数（Tanh函数）线性整流函数（ReLU函数）LeakyReLU函数Softmax函数基础知识激活函数是神经网络中的一种非线性函数
古董a·2023-09-20 18:06

【深度学习实验】前馈神经网络（二）：使用PyTorch实现不同激活函数（logistic、tanh、relu、leaky_relu）

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.定义激活函数logistic(z)tanh(z)relu(z)leaky_relu(z,gamma=0.1)
QomolangmaH·2023-09-20 08:48

手刻 Deep Learning -第壹章 -PyTorch教学-激励函数与感知机入门（上）

为什么会有用，还有通过示例来探讨/实作（本文介绍常用的ReLU，Tanh，Sigmoid，Softmax）阅读本文需要有矩阵计算的知识，还有知道线性回归的原理另外我们也使用Pytorch本文希望透过生活中的范例
无水先生·2023-09-20 01:08

[手把手系列之二]实现多层神经网络

网络架构多层神经网络处理过程：X-->$[linear+relu]^{(L-1)}$--->[linear+sigmoid]--->$\hat{y}$数学表示训练集:$X=[x{(1)},x{(2)},
七八音·2023-09-20 00:57

小白入门深度学习 | 3-2：激活函数activation

文章目录一、什么是激活函数二、激活函数的种类1.sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LReLU5.PReLU6.RReLU7.ELU8.Swish9.hswish三、激活函数的选择四、激活函数相关问题一
K同学啊·2023-09-19 23:15

激活函数总结（三十八）：激活函数补充(PDELU、CosLU)

激活函数总结（三十八）：激活函数补充1引言2激活函数2.1PDELU激活函数2.2CosLU激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU
sjx_alo·2023-09-19 16:54

激活函数总结（三十七）：激活函数补充(PAU、DELU)

激活函数总结（三十七）：激活函数补充1引言2激活函数2.1Padé激活函数2.2DELU激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU
sjx_alo·2023-09-19 16:53

激活函数总结（三十六）：激活函数补充(ARiA、m-arcsinh)

激活函数总结（三十六）：激活函数补充1引言2激活函数2.1ARiA激活函数2.2modifiedarcsinh激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU
sjx_alo·2023-09-19 16:23

激活函数总结（三十五）：激活函数补充(KAF、Siren)

激活函数总结（三十五）：激活函数补充1引言2激活函数2.1KAF激活函数2.2Siren激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU
sjx_alo·2023-09-19 16:53

激活函数之ReLU, GeLU, SwiGLU

ReLU：之前的一些经典网络里的标配，如ResNet等。GeLU：huggingface实现的bert里的标配激活函数。
#苦行僧·2023-09-19 08:24

YOLOv5算法改进（18）— 更换激活函数（SiLU、ReLU、ELU、Hardswish、Mish、Softplus等）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。激活函数在神经网络中起到引入非线性因素的作用。如果不使用激活函数，神经网络的每一层都只会做线性变换，多层输入叠加后仍然是线性变换。然而，线性模型的表达能力通常不够，因此激活函数的作用就显现出来了。激活函数通过对线性变换的输出进行非线性映射，引入了非线性因素，从而增强了神经网络的表达能力。在YOLOv5中，使用了不同的激活函数。本节课就简单介绍一下常见的激活函数并
小哥谈·2023-09-19 02:47

计算机视觉与深度学习-经典网络解析-ResNet-[北邮鲁鹏]

这里写目录标题ResNet参考产生背景贡献残差模块残差结构批归一化ReLU激活函数的初始化方法网络结构为什么残差网络性能好？
古董a·2023-09-19 01:26

李宏毅hw-6利用GAN生成动漫图像

convTranspose、以及这种转置卷积怎么使用：（1）具体的原理直接看李沐老师的那个演示，非常清晰：47转置卷积【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili（2）对于这个代码defdconv_bn_relu
诚威_lol_中大努力中·2023-09-18 22:14

AlexNet——训练花数据集

目录一、网络结构二、创新点分析三、知识点1.nn.ReLU(inplace)2.os.getcwd与os.path.abspath3.使用torchvision下的datasets包4.items()与
MyDreamingCode·2023-09-18 06:28

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.3 延后初始化

net=nn.Sequential(nn.LazyLinear(256),nn.ReLU(),nn.LazyLinear(10))net[0].weightc:\Softw
AncilunKiang·2023-09-17 09:43

RKNN模型评估-性能评估和内存评估

性能评估的例子读取yolov8n_relu.rknn模型，并连RK356
Good@dz·2023-09-16 12:36

ONNX算子：Softplus

特性Softplus和ReLuSoftplus可以看作是ReLu的平滑（与ReLU函数接近,但比较平滑）。
NoNNus·2023-09-16 11:01

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.2 参数管理

importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))X=torch.rand(size
AncilunKiang·2023-09-16 07:56

深度学习-全连接神经网络-训练过程-权值初始化- [北邮鲁鹏]

Xavier在使用Tanh时的表现好Xavier在使用ReLU时的表现不好HE初始化（MSRA）权值初始化总结思想通过调整权值的分布使得输出与输入具有相同的分布避免全零初始化全零初始化：网络中不同的神经元有相同的输出
古董a·2023-09-15 07:59

深度学习框架之caffe(七)-layer层

VisionLayers1.卷积层(ConvolutionLayer)2.池化层(PoolingLayer)Activation/NeuronLayers1.ReLU(Rectified-LinearandLeaky
踩坑第某人·2023-09-14 09:45

Pytorch学习：卷积神经网络—nn.Conv2d、nn.MaxPool2d、nn.ReLU、nn.Linear和nn.Dropout

文章目录1.torch.nn.Conv2d2.torch.nn.MaxPool2d3.torch.nn.ReLU4.torch.nn.Linear5.torch.nn.Dropout卷积神经网络详解：csdn
緈福的街口·2023-09-14 05:35

激活函数介绍

ReLU对比Sigmoid主要变化：1.单侧抑制2.相对宽阔的兴奋边界3.稀疏激活性(1)sigmoid函数（曲线很像“S”型）公式：image曲线：image也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出取值范围为
想飞的大兔子·2023-09-13 21:26

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.1 多层感知机

ReLU函数ReLU(x)=max⁡(x,0)\mathrm{ReLU}(x)=\max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)修正线性单元（rectifiedlinearunit，ReLU），通过将相应的激活值设为
AncilunKiang·2023-09-13 07:55

YOLOv5 加入SE注意力机制

__init__()self.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.l1=nn.Linear(c1,c1//r,bias=False)self.relu=nn.ReLU
我变成了柴犬·2023-09-13 06:25

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.3 多层感知机的简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l模型net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU
AncilunKiang·2023-09-13 06:14

三种激活函数(Relu,Sigmoid,tanh)与多层感知机

给定元素xx，该函数定义为:ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)实现:importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimport
phac123·2023-09-12 10:33

PReLU激活函数

PReLU激活PReLU(ParametricRectifiedLinearUnit),顾名思义：带参数的ReLU对ReLU来说，x>0，时f(y)=x,而x0时，f(y)=x(i),x<0时,f(y)
perfect Yang·2023-09-11 21:56

九 动手学深度学习v2 ——卷积神经网络之AlexNet

文章目录AlexNetVGGAlexNetAlexNet新引入dropout、ReLU、maxpooling和数据增强。
王二小、·2023-09-11 09:40

深度学习 | 关于RNN你必须知道的20个知识点

RNN常用的激活函数是tanh和ReLU。t
往日无痕·2023-09-10 07:52

激活函数总结（二十六）：激活函数补充(Probit、Smish)

激活函数总结（二十六）：激活函数补充1引言2激活函数2.1Probit激活函数2.2Smish激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU
sjx_alo·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十七）：激活函数补充(Multiquadratic、InvMultiquadratic)

激活函数补充1引言2激活函数2.1Multiquadratic激活函数2.2InvMultiquadratic激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU
sjx_alo·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十九）：激活函数补充(CoLU、ShiftedSoftPlus)

激活函数2.1CollapsingLinearUnit(CoLU)激活函数2.2ShiftedSoftPlus激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU
sjx_alo·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十八）：激活函数补充(PSmish、ESwish)

激活函数补充1引言2激活函数2.1ParametricSmish(PSmish)激活函数2.2ESwish激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU
sjx_alo·2023-09-07 09:27

李宏毅hw1_covid19预测_代码研读+想办法降低validation的loss(Kaggle目前用不了)

1.考虑调整这个neuralnetwork的结构尝试让这个loss降低（1）Linear(inputdim,64)-ReLU-Linear(64,1),loss=0.7174（2）Linear(inputdim
诚威_lol_中大努力中·2023-09-07 07:50

基于keras的卷积神经网络

构建网络model=models.Sequential()#定义模型model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(300,300,3
TankOStao·2023-09-05 22:21

动手学深度学习（四）多层感知机

目录一、多层感知机的从零开始实现1.1初始化模型参数1.2实现Relu函数1.3实现模型1.4训练二、多层感知机的简洁实现2.1实现模型2.2训练三、模型选择3.1训练误差和泛化误差3.2验证数据集和测试数据集
向岸看·2023-09-05 16:07

CNN卷积神经网络速描（内容转载）

CNN的主要组成部分是卷积层（convolutionallayer）、池化层（poolinglayer）、ReLU
时光如刀再没理由·2023-09-05 10:43

李沐-动手学深度学习（4）数值稳定性、模型初始化、激活函数

（使每一层的输出和每一层的梯度都是一个均值为0，方差为一个固定数的随机变量）（权重初始用Xavier，激活函数用tanh、relu或变化的sigmoid）一、数值稳定性t在这里表示层。
minlover·2023-09-04 13:48

类ChatGPT大模型LLaMA及其微调模型

/Transformer/1-1.4Ttokens1.1对transformer子层的输入归一化对每个transformer子层的输入使用RMSNorm进行归一化，计算如下：1.2使用SwiGLU替换ReLU
抓个马尾女孩·2023-09-04 08:12

SENet代码及解释（pytorch）

1.SEblock搭建全局平均池化+1*1卷积核+ReLu+1*1卷积核+Sigmoidimporttorch.nnasnn#全局平均池化+1*1卷积核+ReLu+1*1卷积核+SigmoidclassSE_Block
玲娜贝儿--努力学习买大鸡腿版·2023-09-02 20:05

深度学习几种常见模型

（1）使用了Relu作为激活函数，比sigmoig和tanh使用的激活函数收敛更快；（2）使用了dropout随机删减神经原，防止过拟合。
邓建雄·2023-09-01 03:48
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