ReLU激活函数第26页

激活函数》

一.常用激活函数1.Sigmoid函数优点与不足之处对应pytorch的代码importtorchimporttorch.nnasnn#Sigmoid函数print('*'*25+"Sigmoid函数"

访风景于崇阿·2023-07-16 23:57

机器学习 day26（多标签分类，Adam算法，卷积层）

这种情况下，输出层有三个神经元，且每个神经元的激活函数设为sigmoid，因为每个神经元的判断都是独立的

丿罗小黑·2023-07-16 18:38

深度学习常用激活函数总结

激活函数的特点非线性。引入非线性能提升模型的表达能力可微分。如果激活函数不可微，那就无法使用梯度下降方法更新参数非饱和性。饱和指在某些区间上激活函数的梯度接近于零，使参数无法更新取值范围有界。

chen_zn95·2023-07-16 18:42

【动手学深度学习】--07.数值稳定性、模型初始化、激活函数

文章目录数值稳定性、模型初始化、激活函数1.数值稳定性1.1举例1.2数值稳定性的常见两个问题1.3梯度爆炸1.4梯度消失1.5打破对称性2.模型初始化2.1让训练更加稳定2.2权重初始化2.3Xavier

小d<>·2023-07-16 17:37

深度前馈网络(DNN)：理解、应用和Python示例

目录1.引言2.什么是深度前馈网络3.深度前馈网络的原理3.1神经元和激活函数3.2前馈传播3.3反向传播和参数更新4.深度前馈网络的应用4.1图像分类4.1.1数据预处理4.1.2模型选择与训练4.1.3

轩Scott·2023-07-16 14:04

【动手学深度学习】--03.多层感知机MLP

文章目录多层感知机1.原理1.1感知机1.2多层感知机MLP1.3激活函数2.从零开始实现多层感知机2.1初始化模型参数2.2激活函数2.3模型2.4损失函数2.5训练3.多层感知机的简洁实现3.1模型

小d<>·2023-07-16 13:01

常见的激活函数（Sigmoid，tanh双曲正切，ReLU修正线性单元，Leaky ReLU函数）

激活函数在神经元之间作为信息传递的隐射函数，是为了将我们神经元这样的线性模型进行非线性转换的重要存在，使得我们最终的神经网络模型才能够表达出强大的非线性数据拟合能力。这里简单几种常见的激活函数。

Guapifang·2023-07-16 12:49

基于FPGA的softmax函数优化及实现

而AI推理中有一个组件被广泛使用，各种网络模型中都有其身影，那就是激活函数。激活函数中又分很多种，其中softmax是使用最多的一种，但由于其是非线性函数，而FPGA不擅长处理非线性函数，所以如

AI浪潮下FPGA从业者·2023-07-16 09:22

基于FPGA的一维卷积神经网络算法实现（1D-CNN、BNN的FPGA加速实现）

运算过程包含了卷积层、池化层、批标准化层、全局池化、二值化卷积、全连接层、激活函数层，均采用RTL级代码实

AI浪潮下FPGA从业者·2023-07-16 09:47

如何训练自己的大语言模型

定义模型的输入形状、网络层、激活函数等。确定模型的训练参数和超参数，如学习

a315823806·2023-07-16 08:01

tensorflow softmax输出只有0或1

12017年12月07日11:21:52HaHa_33阅读数：1658softmax层输出理应是0~1的小数，一旦只输出0或1，那表明模型对自己的判断相当“自信”可供参考的改善措施如下：1、使用非线性的激活函数

菜的真真实实·2023-07-16 07:33

CrossEntroy的计算

tensorflow2.0+中提供了计算方法：y_true=tf.constant([[0,1,0],[0,0,1]])#这里的y_pred是经过softmax激活函数运算后的值y_pred=tf.constant

zzm8421·2023-07-16 05:27

关于吴恩达深度学习总结(一)

costfunction(成本函数)二、lossfunction(损失函数)三、sigmoidfunction（sigmoid函数）四、yhat五、参数的更新规则六、w，b的导数七、向量化logistic回归八、激活函数

南阳北海·2023-07-16 03:16

pytorch深度学习之二拟合数据从线性到非线性

目的深入了解线性回归的使用方法，使用非线性激活函数，同时使用pytorch的nn模块，最后使用神经网络来求解线性拟合，只有深入了解了基础，才能做出更高水平的东西。

qianbo_insist·2023-07-16 00:03

《动手学深度学习》——多层感知机

参考资料：《动手学深度学习》4.1多层感知机4.1.1隐藏层隐藏层+激活函数能够模拟任何连续函数。

MaTF_·2023-07-15 19:04

PyTorch: 池化-线性-激活函数层

文章目录nn网络层-池化-线性-激活函数层池化层最大池化：nn.MaxPool2d()nn.AvgPool2d()nn.MaxUnpool2d()线性层激活函数层nn.Sigmoidnn.tanhnn.ReLU

timerring·2023-07-15 19:13

机器学习概括

[激活函数](https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/11484

笔下万码生谋略·2023-07-15 08:33

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解0.前言1.常用激活函数1.1Sigmoid激活函数1.2Tanh激活函数1.3ReLU激活函数1.4线性激活函数1.5Softmax激活函数

盼小辉丶·2023-07-15 08:59

pytorch构建vgg16

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(True),nn.Conv2d

yjyn1·2023-07-15 05:51

【深度学习笔记】浅层神经网络

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：https://mooc.study.163.com/course/2001281002也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1神经网络的结构2激活函数

洋洋Young·2023-07-15 02:27

神经网络中，前向传播、反向传播、梯度下降和参数更新是怎么完成的

在前向传播过程中，每一层都将接收来自上一层的输入数据，并对其进行加权求和并应用激活函数来产生该层的输出。

BRYTLEVSON·2023-07-15 01:44

人脸表情识别

目录1.前言2.1卷积神经网络基本原理2.1.1局部感受野2.1.2权值共享2.2卷积神经网络的特性2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3激活函数2.3.1ReLU函数2.3.2Softmax

进步小白·2023-07-15 01:43

神经网络之VGG

的简单介绍1.2结构图3.参考代码VGGNet-16架构：完整指南|卡格尔(kaggle.com)1.VGG的简单介绍经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：带填充以保持分辨率的卷积层；非线性激活函数

进步小白·2023-07-15 01:11

机器学习中的线性和非线性判断

机器学习中的线性和非线性判断说到线性和非线性，你的直观理解是不是这样：但这种直观理解其实不能回答下面这个问题：那么为什么卷积操作是线性的，而ReLU是非线性的？很多人对线性的定义不是很清楚。

Vincent8080·2023-07-14 23:35

各种激活函数, 图像, 导数及其特点

文章目录sigmoid特点缺点sigmoid导数tanh特点导数Relu导数优点缺点LeakyRelu(PRelu)导数特点ELU导数特点SELU导数特点SoftMax导数特点本人博客:https://

小夏refresh·2023-07-14 23:02

神经网络初谈

文章目录简介神经网络的发展历程神经网络的初生神经网络的第一次折戟神经网络的新生，Hinton携BP算法登上历史舞台命途多舛，神经网络的第二次寒冬神经网络的重生，黄袍加身，一步封神神经网络的未来，众说纷纭其他时间点神经网络简介激活函数的作用偏置项的作用输出层

经年藏殊·2023-07-14 23:31

一步步搭建多层神经网络以及应用

importnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimporttestCasesfromdnn_utilsimportsigmoid,sigmoid_backward,relu

热爱技术的小曹·2023-07-14 22:37

神经网络万能近似定理探索与实验

关于万能近似定理呢，就是说，对这个神经元的输出进行非线性激活函数处理，单层的神经网络就可以拟合任何一个函数。

Mr Gao·2023-07-14 21:33

python pytorch 纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）

pythonpytorch纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）下面这个代码大家可以学习学习，这个代码难度最大的在于反向传播推导，博主推了很久，整个过程都是纯算法去实现的，除了几个激活函数，可以学习一下下面的代码

Mr Gao·2023-07-14 21:22

激活函数 | 神经网络

1为什么使用激活函数（ActivationFunction）1.数据角度：由于数据是线性不可分的，如果采用线性化，那么需要复杂的线性组合去逼近问题，因此需要非线性变换对数据分布进行重新映射;2.线性模型的表达力问题

算法工程师小云·2023-07-14 20:03

深度学习疑难面经整理

4.训练神经网络时，选择激活函数需要考虑什么？5.神经网络有哪些初始化方法？6.将网络参数全部初始化为0可以吗？

CVplayer111·2023-07-14 19:42

人工智能-神经网络

目录1神经元2MP模型3激活函数3.1激活函数3.2激活函数作用3.3激活函数有多种4、神经网络模型5、神经网络应用6、存在的问题及解决方案6.1存在问题6.2解决方案-反向传播1神经元神经元是主要由树突

爱吃面的猫·2023-07-14 18:03

Pytorch基本使用—激活函数

✨1介绍⛄1.1概念激活函数是神经网络中的一种数学函数，它被应用于神经元的输出，以决定神经元是否应该被激活并传递信号给下一层。常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等。

白三点·2023-07-14 14:50

详解Python中常用的激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU等)

目录一、激活函数定义二、梯度消失与梯度爆炸1.什么是梯度消失与梯度爆炸2.梯度消失的根本原因3.如何解决梯度消失与梯度爆炸问题三、常用激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU5

·2023-07-14 10:15

机器学习-sigmoid函数和relu函数-个人解读

机器学习-sigmoid函数和relu函数-个人解读今天博主来解读一下sigmoid函数和relu函数，我觉得很多同学可能都知道这两个函数是什么，他们干什么的，他们有什么用，但是呢？

Mr Gao·2023-07-14 09:36

【TensorFlow&PyTorch】loss损失计算

均方差差不多是万金油，什么都可以套一套，通常与sigmoid激活函数搭配使用。交叉熵则更加适合分类问题，简单来说，交叉熵越低，事物发生的确定性越大

折途·2023-07-14 09:08

深度卷积网络的实际应用

AlexNet1.3、VGG2、残差网络3、Inception网络（Inceptionnetwork）4、迁移学习5、数据增强1、三种经典的深度卷积网络1.1、LeNet-5使用sigmoid函数和tanh函数，而不是ReLu

Q渡劫·2023-07-14 02:14

第二部分深度学习实践

fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu

庵下桃花仙·2023-07-13 22:12

深度学习与神经网络

文章目录引言1.神经网络1.1什么是神经网络1.2神经元1.3多层神经网络2.激活函数2.1什么是激活函数2.2激活函数的作用2.3常用激活函数解析2.4神经元稀疏3.设计神经网络3.1设计思路3.2对隐含层的感性认识

@kc++·2023-07-13 20:36

第3章 Python 数字图像处理(DIP) - 灰度变换与空间滤波1 - 灰度变换和空间滤波基础、Sigmoid激活函数

转载请注明出处-jasnei本节的目标了解空间域图像处理的意义，以及它与变换域图像处理的区别熟悉灰度变换所有的主要技术了解直方图的意义以及如何操作直方图来增强图像了解空间滤波的原理importsysimportnumpyasnpimportcv2importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportPILfromPILimportImageprint(

jasnei·2023-06-24 11:56

bert中文文本摘要代码（2）

bert中文文本摘要代码写在最前面关于BERT使用transformers库进行微调model.py自定义参数激活函数geluswish定义激活函数字典BertConfig类参数配置vocab_size_or_config_json_filefrom_dict

是Yu欸·2023-06-24 00:03

深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数

汀、人工智能·2023-06-23 21:30

使用pytorch完成一个CNN入门demo

importtorchtorch的总包torch.nn网络层，通常自定义的网络都会继承nn.Moduletorch.nn.functionalF里面都包括常用的函数，relu和pooling等torchvision

岳麓山炒粉·2023-06-23 20:38

激活函数ReLU和SiLU的区别

文章目录前言ReLU（RectifiedLinearUnit）LeakyReLUFReLU（FlattenReLU）SiLU（SigmoidLinearUnit）总结前言在这里，我就简单写一下两个激活函数的概念以及区别

帅帅帅.·2023-06-23 14:18

快速exp算法

介绍在实现Sigmoid激活函数的时候，有一个exp(-x)的操作，这个函数是非常耗时的，但是在神经网络中一般权值是比较小的，那么就有了这种快速计算算法。

just_sort·2023-06-23 14:47

一种快速的幂运算方法（底数是自然数e，指数是浮点数）

在深度学习（DeepLearning）中经常需要花费大量时间进行幂运算，典型场景是使用激活函数和计算概率分布的时候。例如在SoftMax层通

Yemiekai·2023-06-23 14:16

【机器学习】机器学习的基本概念

目录机器学习定义机器学习过程假设关系训练数据损失函数（正向传播）优化（反向传播）激活函数函数和向量化训练深度学习机器学习定义机器学习总的来说就是寻找一种适合的映射关系f，帮助我们将某些输入信息按照我们的需求转化输出为另外一种信号

KKK3号·2023-06-23 14:36

大模型基础之神经网络

【神经网络的构成】神经元激活函数层feedforwardcomputation前向计算：从输入开始依次计算每一层的结果。隐层：在输入之上添加的多层通常被称为隐层。

只要开始永远不晚·2023-06-23 08:20

【深度学习】6-4 卷积神经网络 - CNN的实现

CNN的实现网络的构成是“Convolution-ReLU-Pooling-Affine-ReLU-Affine-Softmax”，我们将它实现为名为SimpleConvNet的类。

loyd3·2023-06-23 07:26

三、多层感知机及模型优化

文章目录前言一、多层感知机1.1隐藏层1.1.1什么叫隐藏层1.1.2为什么需要隐藏层1.2激活函数1.2.1ReLU函数1.2.2Sigmoid函数1.2.3tanh函数1.3多层感知机的代码实现二、

穆_清·2023-06-23 05:45

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