ReLU激活函数第22页

一文速学-让神经网络不再神秘，一天速学神经网络基础-激活函数（二）

前言思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多，我考虑了很久决定还是得出神经网络系列文章，不然如果以后数学建模竞赛或者是其他更优化模型如果用上了神经网络（比如利用LSTM进行时间序列模型预测），那么就更好向大家解释并且阐述原理了。但是深度学习的内容不是那么好掌握的，包含大量的数学理论知

fanstuck·2023-08-28 21:54

2.神经网络的实现

创建神经网络类importnumpy#scipy.special包含S函数expit(x)importscipy.special#打包模块importpickle#激活函数defactivation_func

Falling_Asteroid·2023-08-28 18:52

机器学习，深度学习一些好文

文章目录1、CNN1.1、卷积层：1.2、池化层：1.3、全连接层：1.4、Softmax：2、激活函数3、Dropout4、反向传播4.1计算图、手推反向传播4.2、梯度下降与反向传播4.3、学习率α

一只菜得不行的鸟·2023-08-28 13:18

前向传播与反向传播涉及到的知识点

目录引入：一、神经网络（NN）复杂度空间复杂度时间复杂度二、学习率三、指数衰减学习率——解决lr的选择1.总结经验2.公式引入四、激活函数1.简单模型：最初的理解2.激活函数MP模型3.优秀的激活函数的特点

孤狼灬笑·2023-08-28 12:48

Dynamic ReLU：根据输入动态确定的ReLU

这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU(DynamicReLU,DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数。

·2023-08-28 10:20

基于深度神经网络的分类--实现与方法说明

隐含层的激活函数

12134·2023-08-28 05:40

深度Q学习的收敛性分析：通过渐近分析方法

深度Q学习收敛性分析：通过渐近分析方法1.概述1.1.理论的相关研究1.2.主要贡献1.2.1.目标网络1.2.2.经验回放2.神经网络2.1.前馈网络2.2.激活函数σ2.3.深度Q网络3.深度Q学习

Yingjun Mo·2023-08-27 15:09

BatchNormalization & LayerNormalization

BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布深度神经网络随着网络深度加深，训练起来越困难，收敛越来越慢，很多论文都是解决这个问题的，比如ReLU激活函数，再

orangerfun·2023-08-27 10:24

激活函数总结（十九）：激活函数补充(ISRU、ISRLU)

激活函数总结（十九）：激活函数补充1引言2激活函数2.1InverseSquareRootUnit（ISRU）激活函数2.2InverseSquareRootLinearUnit(ISRLU)激活函数3

sjx_alo·2023-08-26 13:11

机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法总览

关键词交叉熵，KL散度（相对熵），NLLloss（负对数似然损失），BCELoss，Contrastiveloss，tripletloss，n-pairloss，focallosssigmoid，tanh，ReLU

noobiee·2023-08-26 11:41

深度学习：Sigmoid函数与Sigmoid层区别

深度学习：Sigmoid函数与Sigmoid层1.Sigmoid神经网络层vs.Sigmoid激活函数在深度学习和神经网络中，“Sigmoid”是一个常见的术语，通常用来表示两个相关但不同的概念：Sigmoid

一支绝命钩·2023-08-26 09:22

yolo系列之yolo v3

采用"leakyReLU"作为激活函数。端到端进行训练。一个lossfunction搞定训练，只需关注输入端和输出端。

叫我老村长·2023-08-26 04:27

激活函数总结

leakyRelu()激活函数ReLU函数在输入大于0时返回输入值，否则返回0。LeakyReLU在输入小于0时会返回一个较小的负数，以保持一定的导数，使得信息可以继续向后传播。

computer_vision_chen·2023-08-26 03:07

机器学习之前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Back propagation）

步骤：在前向传播中，数据从输入层经过各个中间层（隐层）的神经元，经过加权和激活函数的计算，传递到输出层，最终得到模型的预

奋进的大脑袋·2023-08-25 21:11

机器学习之softmax

Softmax是一个常用于多类别分类问题的激活函数和归一化方法。它将一个向量的原始分数（也称为logits）转换为概率分布，使得每个类别的概率值在0到1之间，同时确保所有类别的概率之和等于1。

奋进的大脑袋·2023-08-25 14:11

LLaMA细节与代码解析

AI生成式曾小健2·2023-08-25 07:44

动手学深度学习—深度卷积神经网络AlexNet（代码详解）

AlexNet1.学习表征1.1缺少的成分：数据1.2缺少的成分：硬件2.AlexNet2.1模型设计2.2激活函数2.3容量控制和预处理3.读取数据集4.训练AlexNetImageNetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks

緈福的街口·2023-08-25 02:39

基于BP神经网络的火焰识别，基于BP神经网络的火灾识别

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代码链接：基于BP神经网络的火焰识别，基于BP神经网络的火灾识别资源-

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-25 00:45

基于卷积神经网络的种子等级识别

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GUI的卷积神经网络和长短期神经网络的语音识别系统代码下载链接

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-25 00:14

【飞浆AI创造营】四：数据获取与处理

完整流程概述图像处理完整流程图片数据获取图片数据清洗----初步了解数据，筛选掉不合适的图片图片数据标注图片数据预处理datapreprocessing标准化：中心化，即去均值，将各个维度中心化到0，目的是加快收敛速度,在某些激活函数上表现更好

坚硬果壳_·2023-08-24 20:51

计算机视觉入门 6）数据集增强（Data Augmentation）

系列文章目录计算机视觉入门1）卷积分类器计算机视觉入门2）卷积和ReLU计算机视觉入门3）最大池化计算机视觉入门4）滑动窗口计算机视觉入门5）自定义卷积网络计算机视觉入门6）数据集增强（DataAugmentation

Avasla·2023-08-24 08:13

计算机视觉入门 5）自定义卷积网络

系列文章目录计算机视觉入门1）卷积分类器计算机视觉入门2）卷积和ReLU计算机视觉入门3）最大池化计算机视觉入门4）滑动窗口计算机视觉入门5）自定义卷积网络计算机视觉入门6）数据集增强（DataAugmentation

Avasla·2023-08-24 08:43

深度学习基础

文章目录1.数学基础1.1标量和向量1.2向量运算1.3矩阵1.4张量1.5导数2.numpy常用操作3.梯度下降算法4.反向传播4.1完整的反向传播过程4.2代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数

@kc++·2023-08-23 20:10

激活函数总结（十七）：激活函数补充(PELU、Phish)

激活函数总结（十七）：激活函数补充1引言2激活函数2.1ParametricExponentialLinearUnit（PELU）激活函数2.2Phish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·2023-08-23 17:24

激活函数总结（十五）：振荡系列激活函数补充(SQU、NCU、DSU、SSU)

激活函数总结（十五）：激活函数补充1引言2激活函数2.1ShiftedQuadraticUnit(SQU)激活函数2.2Non-MonotonicCubicUnit(NCU)激活函数2.3DecayingSineUnit

sjx_alo·2023-08-23 17:23

激活函数总结（十四）：激活函数补充(Gaussian 、GCU、ASU)

激活函数总结（十四）：激活函数补充1引言2激活函数2.1Gaussian激活函数2.2GrowingCosineUnit(GCU)激活函数2.3AmplifyingSineUnit(ASU)激活函数3.

sjx_alo·2023-08-23 17:53

激活函数总结（十六）：激活函数补充(SReLU、BReLU)

激活函数总结（十六）：激活函数补充1引言2激活函数2.1S-shapedRectifiedLinearActivationUnit（SReLU）激活函数2.2BipolarRectifiedLinearUnit

sjx_alo·2023-08-23 17:51

＜深度学习基础＞激活函数

为什么需要激活函数？激活函数的作用？激活函数可以引入非线性因素，可以学习到复杂的任务或函数。如果不使用激活函数，则输出信号仅是一个简单的线性函数。

thisiszdy·2023-08-23 15:06

Lnton羚通视频算法算力云平台【PyTorch】教程：torch.nn.SELU

torch.nn.SELU原型CLASStorch.nn.SELU(inplace=False)torch.nn.SELU是PyTorch中的一个激活函数，它代表了自归一化的整流线性单元（ScaledExponentialLinearUnit

LNTON羚通科技·2023-08-23 13:57

深度学习入门（三）：卷积神经网络（CNN）

（car、truck、airplane、ship、horse）一、卷积神经网络整体架构CONV：卷积计算层，线性乘积求和RELU：激励层，激活函数POOL：池化层，取区域平均或最大（MAXPOOL）PC

一个很菜的小猪·2023-08-23 08:01

深度学习3：激活函数

一、激活函数的简介与由来激活函数：是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。线性函数的组合解决的问题太有限了，碰到非线性问题就束手无策了。如下图。通过激活函数映射之后，可以输出非线性函数。

学术菜鸟小晨·2023-08-23 07:19

前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

目录一、前馈神经网络概述什么是前馈神经网络前馈神经网络的工作原理应用场景及优缺点二、前馈神经网络的基本结构输入层、隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法反向传播算法详解避免过拟合的策略四

TechLead KrisChang·2023-08-22 21:51

走进大模型

上一篇文章对深度学习进行了初步介绍，首先是深度学习的神经元起源，引发了基于线性函数的模拟，又因为线性函数无法习得逻辑异或，因此引入了非线性的激活函数，再通过三层神经网络给出了MNIST手写数字识别的模型

·2023-08-22 18:04

AI_Start2.1_神经网络入门

Keeper当前项目建立起一个由上至下的完整定位方法，并书写至文档中1.1.神经网络1.权重，W2.特征，X，类似于房屋面积，价格等3.激活函数，引入非线性化4.偏置，可以让其不从零点出发1.2一个神经网络的例子

望望明月·2023-08-22 14:17

Lnton羚通云算力平台【PyTorch】教程：torch.nn.SiLU

torch.nn.SiLU原型CLASStorch.nn.SiLU(inplace=False)torch.nn.SiLU是PyTorch深度学习框架中的一个激活函数，它代表Sigmoid-WeightedLinearUnit

LNTON羚通科技·2023-08-22 13:31

T6-卷积神经网络

步骤·卷积·Relu·池化·FC卷积设定若干个卷积核，提取特征。Relu对特征进行处理，负数取0简化运算。池化对特征进行压缩，过滤相关度不大的特征。FC进行最后的学习，也可使用其他ML模型。

Kairk996·2023-08-22 12:49

深度学习基本理论上篇：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播）、深度学习面试

1、MLP、FCN、DNN三者的关系？多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一个概念？FCN：FullyConnectedNeuralNetwork，全连接神经网络，也称为密集连接神经网络，其每个节点都与上一层的所有节点相连，也就是说每个神经元都和上一层所有的神经元都有连接，是最简单的神经网络结构，它不一定要求有隐藏层。MLP：Multi-LayerPerceptron，多层

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:14

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器

·2023-08-21 10:18

PReLU——Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

一方面，由于网络复杂性的增加（比如增加深度、扩大宽度）、小步长的使用、新的激活函数和更成熟的网络层设计，神经网络变得更加能够拟合

seniusen·2023-08-21 10:21

神经网络基础-神经网络补充概念-26-前向和反向传播

激活函数：将加权求和的结果输入激活函数（如Sigmoid、ReLU等），得到神经元的输出。传

丰。。·2023-08-21 09:40

pytorch tensor 初始化_Pytorch - nn.init 参数初始化方法

李無鋒·2023-08-20 13:55

三、深层神经网络

2.参数和超参数参数：即W和b超参数：学习率循环的次数隐藏层数目激活函数正则化batchsize……..超参数的取值会决定W和b的值，从而影响神经网络的效果以及其训练速度等。

屉屉·2023-08-20 09:42

基于GUI的卷积神经网络和长短期神经网络的语音识别系统，卷积神经网的原理，长短期神经网络的原理

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的传递函数长短期神经网络的原理基于GUI的卷积神经网络和长短期神经网络的语音识别系统代码下载链接

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-20 08:53

计算机竞赛卷积神经网络手写字符识别 - 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

Mr.D学长·2023-08-20 06:16

“深度学习”学习日记：Tensorflow实现VGG每一个卷积层的可视化

以下展示了一个卷积和一次Relu的变化作者使用的GPU是RTX3050ti在这张图像上已经出现了Cudaoutofmemory了。

在撒哈拉卖雨伞·2023-08-20 06:15

常用的激活函数

什么是激活函数如下图所示：f则表示激活函数完整的神经元通常由线性部分和非线性部分组成。如上图所示：表示神经元的线性部分。x表示输入向量。w表示权重向量。b表示偏移向量。表示神经元的非线性部分。

QUIZ_JS·2023-08-20 05:53

激活函数总结（十三）：Tanh系列激活函数补充(LeCun Tanh、TanhExp)

激活函数总结（十三）：Tanh系列激活函数补充1引言2激活函数2.1LeCunTanh激活函数2.2TanhExp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

sjx_alo·2023-08-20 00:06

神经网络基础-神经网络补充概念-52-正则化网络的激活函数

概念正则化是一种用于减少过拟合（overfitting）的技术，可以在神经网络的各个层次中应用，包括激活函数。

丰。。·2023-08-19 20:31

神经网络简单理解：机场登机

目录神经网络简单理解：机场登机编辑激活函数：转为非线性问题编辑激活函数ReLU通过神经元升维（神经元数量）：提升线性转化能力通过增加隐藏层：增加非线性转化能力编辑模型越大，容易在机场迷失方向过拟合编辑神经网络简单理解

ZhangJiQun&MXP·2023-08-19 19:12

什么是卷积神经网络

目录什么是卷积神经网络全链接相对笨重：大胖子编辑编辑参数众多：容易造成过拟合编辑卷积核：进行图像特征提取，源于卷积原理：求相交面积卷积的作用卷积的意义编辑通过卷积核减少参数深度卷积网络ReLu函数：负数变成

ZhangJiQun&MXP·2023-08-19 16:06

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