ReLU激活函数

基于粒子群算法改进小波神经网络的时间序列预测，基于pso-ann的回归分析

目标背影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小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络）代码链接：粒子群优化小波神经网络时间序列预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-12 16:46

基于小波神经网络的中药材价格预测，基于ANN的小波神经网络中药材价格预测

目标背影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小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络）代码链接：基于小波神经网络的中药材价格预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-12 16:46

基于小波神经网络的多分类预测，基于ANN的分类预测

目标背影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小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络）代码链接：基于小波神经网络的多分类代码
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-12 16:15

Batch normalization和Layer normalization

从而可以使用更大的学习率，从而加速模型的收敛速度，换言之，使用神经网络模型都会使用到激活函数，激活函数都存在饱和区，为了避免梯度消失，一般将数据输入到激活函数之前，对数据分布进行纠正，使得其位于非饱和区域
Mariooooooooooo·2023-09-12 16:51

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

逻辑回归与神经网络的区别

一般用于二分类网络，线性可分的情况，激活函数为Sigmoid，logisticregression的一个优点是logisticcostfunction是一个凸函数，可以求得全局最小
zhnidj·2023-09-10 17:20

激活函数绘图代码

1.ELUimporttorchimporttorch.nnasnnx=torch.randn(100,10)#torch.nn.SELU(inplace=False)func=nn.ELU()y=func(x)print(x[0])print(y[0])#tensor([-0.6763,0.6669,-2.0544,-1.8889,-0.3581,0.0884,-1.3734,0.9181,0.
cocapop·2023-09-10 13:04

SA和SSA

深度学习卷积神经网络重要结构之通道注意力和空间注意力模块SA(SpatialAttention)模块首先对输入信息分别进行Maxpool、Avgpool操作，并按通道维度拼接池化结果，再进行1x1Conv卷积，最后经过Sigmoid激活函数得到输出
cocapop·2023-09-10 13:34

深度学习 | 关于RNN你必须知道的20个知识点

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

day7-批量归一化和残差网络

BN层：全连接层的BN位置：仿射变换和激活函数之间pytorch：nn.BatchNorm1d卷积层的BN位置：卷积计算和激活函数之间pytorch：nn.BatchNorm2d步骤：image.png
wamgz·2023-09-10 03:23

点云从入门到精通技术详解100篇-三维点云数据的补全

目录前言深度学习基础2.1卷积神经网络2.1.1卷积层2.1.2池化层2.1.3激活函数
格图素书·2023-09-09 13:26

基于小波神经网络的信道关闭时间预测，基于ANN的信道OFF时间预测

目标背影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小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络）代码链接：基于小波神经网络的信道
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-09 01:32

基于小波神经网络的空气质量预测，基于小波神经网络的PM2.5预测，基于ANN的PM2.5预测

目标背影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小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络）代码链接：基于小波神经网络的
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-09 01:01

基于小波神经网络的经济性分析，基于小波神经网络工程能耗分析，基于小波神经网络的PPD预测，小波神经网络详细原理

目标背影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小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络）代码链接：基于小波神经网络的经济性分析
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-09 01:01

基于小波神经网络的客流量预测，基于小波神经网络的短时客流量预测，基于ANN的客流量预测

目标背影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小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络）代码链接：基于小波神经网络的短时客流量预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-09 01:30

机器学习

sigmoidfunction，stepfunction模拟神经元，神经网络sigmoid优缺点：优点，激活函数，1输出范围有限不容易发散，缓和，2输出范围是0-1，可用于做输出层当作概率。
chen_sheng·2023-09-08 10:11

机器学习算法----原理总结

目录一、线性回归1、正向拟合函数：2、如何衡量损失：3、优化策略：二、逻辑回归1正向拟合函数1.1线性函数生成1.2Sigmoid激活函数2、如何衡量损失3、优化策略三、决策树引言1.ID3算法1.1前向输出
温旧酒一壶~·2023-09-08 05:29

前向网络，两层MLP，可以作为未归一化的Key-Value记忆结构

前向传播结构传统的两层神经网络可以被写为FF(x)=W2σ(W1x+b1)+b2FF(x)=W_2\sigma(W_1x+b_1)+b_2FF(x)=W2σ(W1x+b1)+b2，σ\sigmaσ是非线性激活函数
Deno_V·2023-09-07 21:57

深度学习笔记

激活函数(阶跃函数)如图所示：2.小demo实现在这里我们用感知机的思想，来
jjjhut·2023-09-07 09:44

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)

激活函数总结（二十七）：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(
sjx_alo·2023-09-07 09:59

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

激活函数总结（二十九）：激活函数补充1引言2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
sjx_alo·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十八）：激活函数补充(PSmish、ESwish)

激活函数总结（二十八）：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
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

【综述】结构化剪枝

目录摘要分类1、依赖权重2、基于激活函数3、正则化3.1BN参数正则化3.2额外参数正则化3.3滤波器正则化4、优化工具5、动态剪枝6、神经架构搜索性能比较摘要深度卷积神经网络（CNNs）的显著性能通常归因于其更深层次和更广泛的架构
故山月白·2023-09-05 23:11

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

pytorch学习：Focal loss

2.损失函数形式Focalloss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉熵损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。
BBB7788·2023-09-05 10:46

一些神经网络的记录

RNN出现梯度消失和梯度爆炸主要体现在长句子中，因为在反向传播BP求导时，当前t时刻隐层输出的梯度包含了所有后续时刻激活函数导数的乘积，所以如果t越小、句子越长，就会出现问题。
一枚小可爱c·2023-09-05 04:04

构建机器学习项目

收集更多的数据2.增大训练样本多样性3.使用梯度下降法训练更长的时间4.换一种优化算法，比如Adam算法5.尝试更复杂或更简单的神经网络6.尝试dropout算法7.L2正则化8.改变网络架构，比如更换激活函数
带刺的小花_ea97·2023-09-04 19:15

李沐-动手学深度学习（4）数值稳定性、模型初始化、激活函数

合理的权重初始值和激活函数的选取可以提升数值稳定性。
minlover·2023-09-04 13:48

【人工智能】—_神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

神经网络、前向传播、反向传播文章目录神经网络、前向传播、反向传播前向传播反向传播梯度下降局部最小值多层前馈网络表示能力多层前馈网络局限缓解过拟合的策略前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后
Runjavago·2023-09-04 13:24

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

4. 深度学习-损失函数

我们知道神经网络是一种非线性模型，激活函数就是用来映射为非线性的，激活函数是保证神经网络非线性的关键。但是模型的参数我们如何求得最优组合呢？用什么评价标准呢?
李涛AT北京·2023-09-03 11:38

点破ResNet残差网络的精髓

在ＢＰ反向传播的过程中：因为链式法则的缘故，激活函数会存在连乘效应，非线性的激活函数在连乘过程中会最终趋近于0，从而产生梯度消失的问题。我们可以选择
kingtopest·2023-09-03 08:33

【pytorch 】nn.init 中实现的初始化函数 normal, Xavier==》为了保证数据的分布（均值方差一致）是一样的，类似BN

在考虑线性激活函数的情况下,在初始化的时候使各层神经元的方差保持不变,即使各层有着相同的分布.如果每层都用N(0,0.01)随机初始化的话,各层的数据分布不一致,随着层度的增加,神经元将集中在很大的值或很小的值
☞源仔·2023-09-03 05:26

神经网络--感知机

感知机单层感知机原理单层感知机:解决二分类问题，激活函数一般使用sign函数,基于误分类点到超平面的距离总和来构造损失函数,由损失函数推导出模型中损失函数对参数www和bbb的梯度，利用梯度下降法从而进行参数更新
JaxHur·2023-09-03 05:41

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

2019-10-27

最后:注意看清权值w和偏置b，然后判断他们和激活函数的关系b的那个他没写推导过程。y是实际值和他想加减的x或者函数都是预测值。
Dicondor·2023-09-02 13:24

【人工智能】—_神经网络、M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义、总代价

M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义文章目录M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义M-P神经元模型激活函数(Activationfunction
Runjavago·2023-09-02 11:08

【人工智能】—_深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化

多卷积核、全连接、池化)文章目录深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化)深度神经网络训练训练深度神经网络参数共享卷积神经网络（CNN）卷积多卷积核卷积全连接最大池化卷积+池化拉平向量激活函数优化小结深度神经网络训练
Runjavago·2023-09-02 11:38

工服穿戴检测联动门禁开关算法

YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测boundin
燧机科技·2023-09-02 05:20

神经网络与卷积神经网络

每个神经元都计算输入的加权和，并通过一个非线性激活函数进行转换，然后将结果传递到下一层。全连接神经网络在图像分类、语音识别、机器翻译、自然语言处理等领域经常使用。
牛哥带你学代码·2023-09-01 18:06

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

深度学习(前馈神经网络)知识点总结

用于个人知识点回顾，非详细教程1.梯度下降前向传播特征输入—>线性函数—>激活函数—>输出反向传播根据损失函数反向传播，计算梯度更新参数2.激活函数(activatefunction)什么是激活函数？
bujbujbiu·2023-09-01 02:32

深度学习 - 一问一答

Sigmoid激活函数为什么会出现梯度消失
aaa小菜鸡·2023-08-31 14:07

通过示例学习 PyTorch

PyTorch的核心是提供两个主要功能：n维张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行自动区分以构建和训练神经网络我们将使用完全连接的ReLU网络作为我们的运行示例。
yanglamei1962·2023-08-31 09:58
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