ReLU激活函数

【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.

阿_旭·2024-09-10 16:33

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成，收缩路径是一种典型的卷积网络，由重复应用卷积组成，每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU

亚图跨际·2024-09-10 11:30

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

它结合了softmax激活函数和负对数似然损失（NegativeLo

大多_C·2024-09-09 14:55

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary

2401_84003733·2024-09-09 12:42

pytorch正向传播没问题，loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan

记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu

加速却甩不掉伤悲·2024-09-08 16:02

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

以下哪种激活函数常用于分类问题的输出

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

常用torch.nn

目录一、torch.nn和torch.nn.functional二、nn.Linear三、nn.Embedding四、nn.Identity五、Pytorch非线性激活函数六、nn.Conv2d七、nn.Sequential

mm_exploration·2024-09-08 09:41

大模型入门（一）

大模型入门（一）一、LLaMa模型介绍1）Pre-normalization2）SwiGLU激活函数3）RoPE旋转位置编码二、Alpaca模型介绍三、Vicuna模型介绍大模型入门（一）——LLaMa

pit_man·2024-09-08 05:40

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

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3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

KAN网络技术最全解析——最热KAN能否干掉MLP和Transformer？（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析）

MLP在节点（“神经元”）上具有固定的激活函数，而KAN在边（“权重”）上具有可学习的激活函数。在数据拟合和PDE求解中，较小的KAN可以比较大的MLP获得更好的准确性。

u013250861·2024-09-06 14:45

NPU技术总结

指令集:它们拥有专门的指令集，用于加速神经网络中的常见操作，如卷积和激活函数。NPUs的核心技术并行性:NPUs利用数据并行性和任务并

技术学习分享·2024-09-06 00:47

问题

卷积层和池化层都能反向传播DenseNet→修改了网络结构U-Net→修改了激活函数，拼接catResNet→相加add

三点水_787a·2024-09-04 22:28

学习笔记---自动驾驶

3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如车辆历史速度序列，用于建模时间序

酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。

feifeikon·2024-09-04 00:34

3.关于Detr

=512,nhead=8,num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6,dim_feedforward=2048,dropout=0.1,activation="relu

安逸sgr·2024-09-03 19:05

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

深度学习(一)

稀疏激活是ReLU函数的一个重要特性，它使得在前向传播和反向传播过程中，网络的计算变得更加高效。大多数神经元的激活值为0可以减少计算和存储开销，从而提高训练效率。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

原因：激活函数的导数很小，如Sigmoid或Tanh函数在输入值非常大或非常小的时候导数接近零。权重初始化不当，导致梯度在网络中的传播过

Ven%·2024-08-31 23:31

【深度学习】embedding的简单理解

embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过

旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

概要在神经网络中，激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。

Rocky006·2024-08-29 09:39

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

一个深度学习模型，可以拆解为：模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了

LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

小白学大模型——Qwen2理论篇

但是，SwiGLU激活函数是GLU变体，可以让模型学习表达更加复杂的模式。QKVbias：在Transformer模型中，Q、K、V分别代表查询（Query）、键（Key）和值（Value）。

fan_fan_feng·2024-08-25 14:41

YOLOv9网络框架

modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0#layerchannelmultiple#activation:nn.LeakyReLU(0.1)#activation:nn.ReLU

小远披荆斩棘·2024-08-25 13:40

BCEWithLogitsLoss

它结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失（BinaryCrossEntropyLoss），使得在训练过程中更加数值稳定。

hero_hilog·2024-08-25 13:39

Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例

activation:激活函数，默认为’relu’。use_bias:

零度°·2024-08-23 21:56

深度学习学习经验——深度学习名词字典

深度学习名词字典1.张量（Tensor）2.神经网络（NeuralNetwork）3.损失函数（LossFunction）4.优化器（Optimizer）5.激活函数（ActivationFunction

Linductor·2024-08-23 20:51

神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）

神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通

MarkHD·2024-03-25 16:35

计算机设计大赛题目：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

iuerfee·2024-03-16 11:17

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

深度网络是由许多非线性层(带有激活函数)堆叠而成，每一层非线性层可以视为一个非线性函数f(x)，因此整个深度网络可以视为一个复合的非线性多元函数

小羊头发长·2024-03-14 12:07

深度学习如何入门？

学习深度学习理论：（1）理解神经网络的基本组成，如神经元、激活函数

nanshaws·2024-03-13 07:29

神经网络算法浅谈

隐藏层(HiddenLayers)：包含若干层，每层包含多个神经元，每个神经元接收到上一层的输出作为输入，并通过加权和与非线性变换（激活函数）

dami_king·2024-03-02 23:46

170基于matlab的DNCNN图像降噪

基于matlab的DNCNN图像降噪，网络分为三部分，第一部分为Conv+Relu（一层），第二部分为Conv+BN+Relu（若干层），第三部分为Conv（一层），网络层数为17或者20层。

顶呱呱程序·2024-02-25 23:06

基于卷积神经网络的图像去噪

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数基于卷积神经网络的图像去噪完整代码：基于卷积神经网络的图像去噪.

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-02-25 07:16

ReLU和ReLU6

ReLU和ReLU6都是深度学习中常用的激活函数，它们各自有不同的优缺点。

chen_znn·2024-02-24 10:28

麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测，麻雀优化算法改进BP神经网络客流量预测

目录背影BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码麻雀算法优化

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-02-23 17:36

概率密度函数（PDF）与神经网络中的激活函数

原创:项道德(daode3056,daode1212)在量子力学中，许多现象都是统计的结果，基本上用的是正态分布，然而，从本质上思考，应该还存在低阶的分布，标准的正态分布是它的极限，这样一来，或许在某些状态，要多关注瞬间与低能的统计分布，这就要推出一些低阶的分布，些分布大多都要出现特殊函数，先看看Besselfunction:以下是作者应用“第二类虚宗量的贝塞尔函数”的积分：它也代表一类分布，它是

daode3056·2024-02-23 13:31

无法收敛问题

1、权重的初始化方案有问题2、正则化过度3、选择不合适的激活函数、损失函数4、选择了不合适的优化器和学习速率5、训练epoch不足

yizone·2024-02-20 19:55

如何使用Python绘制常见的几种激活函数?

问题描述：如何使用Python绘制常见的几种激活函数？

神笔馬良·2024-02-20 19:25

深度学习图像算法工程师--面试准备（1）

1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction？

小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:28

LSTM原理解析

根据Tanh的性质，很容易出现一个现象就是激活函数结果太大，激活函数的绝对值在很接近于1的位置，而对应的激活函数的梯度就会接近于0。

Andy_shenzl·2024-02-20 14:55

用tensorflow模仿BP神经网络执行过程

文章目录用矩阵运算仿真BP神经网络y=relu((X․W)+b)y=sigmoid((X․W)+b)以随机数产生Weight(W)与bais(b)placeholder建立layer函数改进layer函数

Phoenix Studio·2024-02-20 12:20

【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿：2024年的关键突破与趋势

01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络（NeuralNetworks）1.2前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）1.3反向传播算法（Backpropagation）1.4激活函数

浅夏的猫·2024-02-20 07:41

神经网络和TensorFlow

+wnn),其中w0=b，x0=1激活值a(activation)=delta(f),delta为激活函数，一般可选择sigmoid、relu、tanh、leak_relu等等sigmoid激活函数sigmoid

异同·2024-02-20 06:41

深度学习发展的艺术

在数十年的研究和发展过程中，他们不断探索并尝试各种网络结构、优化方法、激活函数等关键组件。一方面，研究人员运用严谨的数学理论来构建和分析深度学习模型，如线性代数、概

科学禅道·2024-02-19 23:05

【机器学习笔记】10 人工神经网络

人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重

RIKI_1·2024-02-19 19:07

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（二）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 底层算法

机器学习神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136139504导入神经元是神经网络的基本组成单元，其底层算法主要包括输入加权和激活函数两个部分

政安晨·2024-02-19 12:09

为什么深度神经网络难以完全模拟人脑思维

由于深度神经网络基于线性函数和激活函数，不能完全模拟人脑思维，也许这是瓶颈。在人类思维中，我们能够处理模糊的概念，例如对于一只动物是否属于“狗”的判断，我们可以接受一定程度上的模糊性。

人机与认知实验室·2024-02-19 11:17

猫头虎分享已解决Bug || ImportError: cannot import name ‘relu‘ from ‘keras.layers‘

博主猫头虎的技术世界欢迎来到猫头虎的博客—探索技术的无限可能！专栏链接：精选专栏：《面试题大全》—面试准备的宝典！《IDEA开发秘籍》—提升你的IDEA技能！《100天精通鸿蒙》—从Web/安卓到鸿蒙大师！《100天精通Golang（基础入门篇）》—踏入Go语言世界的第一步！《100天精通Go语言（精品VIP版）》—踏入Go语言世界的第二步！领域矩阵：猫头虎技术领域矩阵：深入探索各技术领域，发现知

猫头虎-人工智能·2024-02-15 06:56

非线性回归的原理与实现

1.激活函数：激活函数是为了让神经网络可以拟合复杂的非线性函数，比如torch.nn.functional.relu()2.人工神经网络是多层人工神经元组成的网络结构，输入层，隐含层，输出层3，隐含层大于

o0Orange·2024-02-14 16:23

机器学习12-基本感知器

感知器的输出是输入的线性组合，通过一个激活函数进行转换，最终输出一个二进制值（通常是0或1

dracularking·2024-02-14 04:01

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