ReLU激活函数第29页

BP推导，普通版加矩阵版

普通版以一个两层网络为例，绘图如下前向传播过程如下：激活函数为sigmoidδ(x)=11+e−x\delta(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}δ(x)=1+e−x1第一层z1=w11x1+w13x2

我想静静，·2023-06-09 04:29

头歌人工智能学习记录

因为这个实训的顺序不同，所以这里的顺序是个人学习的顺序，可能有些变动第1关：Sigmoid函数相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：激活函数概述；线性函数；Sigmoid函数。

林一百二十八·2023-06-09 04:10

实验10 人工神经网络(1)

1.实验目的①理解并掌握误差反向传播算法；②能够使用单层和多层神经网络，完成多分类任务；③了解常用的激活函数。

YoLo-8·2023-06-08 23:16

如何使用Keras选择添加的层并搭建神经网络？

2.根据任务类型和输出数据的形式，确定输出层的节点数和激活函数。3.针对中间的隐藏层，可以先使用较少的层数和节点数进行试验，逐步增加并观察效果。也可以

官乐·2023-06-08 22:19

机器学习逻辑回归（LR）

逻辑回归的本质：极大似然估计激活函数：sigmoidlossfunction：

黄粱梦醒·2023-06-08 14:14

面经----深度学习

梯度消失问题主要出现在使用某些特定的激活函数（如Sigmoid或Tanh）或者初始化权重过大或过小的情况下。这些激活函数在输入接近饱和区域时，梯度变得非常小，接近于零。

stay or leave·2023-06-08 13:34

SiLu激活函数解释

SiLu激活函数在yolov5中，我们使用了SiLu激活函数首先，了解一下激活函数的作用：激活函数在神经网络中起到了非常重要的作用。

@kc++·2023-06-08 05:59

深度学习--神经网络全面知识点总结（持续更新中）

1.2神经元和激活函数1.3前向传播和反向传播1.4损失函数和优化算法深度神经网络2.1卷积神经网络（CNN）2.2循环神经网络（RNN）2.3长短期记忆网络（LSTM）2.4生成对抗网络（GAN）神经网络训练技巧

旧言.·2023-06-08 01:53

【深度学习】卷积神经网络(CNN)调优总结

针对CNN优化的总结SystematicevaluationofCNNadvancesontheImageNet使用没有batchnorm的ELU非线性或者有batchnorm的ReLU。

风度78·2023-06-07 23:39

吴恩达深度学习-神经网络基础（浅层神经网络）

视频中激活函数指的就是sigmoid函数神经网络的表示.png3.3计算神经网络的输出其中，x表示输入特征，a表示每个神经元的输出，w表示特征的权重，上标表示神经网络的层数（隐藏层为1），下标表示该层的第几个神经元

瘦长的丰一禾·2023-06-07 19:28

【论文阅读】AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

（1）输入图像大小：224*224*3（2）第一层卷积设置：卷积–>ReLU–>局部响应归一化（LRN）

orangerfun·2023-06-07 14:45

CNNs: ZFNet之CNN的可视化网络介绍

CNNs:ZFNet之CNN的可视化网络介绍导言Deconvnet1.Unpooling2.ReLU3.TransposeconvAlexNet网络修改AlexNetDeconv网络介绍特征可视化导言上一个内容

jjjstephen·2023-06-07 13:54

VanillaNet：深度学习极简主义的力量

每一层都经过精心设计，非线性激活函数在训练后被修剪以恢复原始架构

羽星_s·2023-06-07 12:27

激活函数曲线图

SiLU、Hardswish、Mishimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfrommatplotlibimportpyplotaspltdefSiLu(x):returnx*torch.sigmoid(x)defHardswish(x):returnx*F.hardtanh(x+3,0.0,6.0)/6.0defMish(x)

HDD615·2023-06-07 12:14

CNN的基本概念、常用的计算公式和pytorch代码

常见的卷积1.一般卷积2.扩张卷积(空洞卷积)3.转置卷积(反卷积)4.可分离卷积4.1.空间可分离卷积4.2.深度可分离卷积三、CNN的输入输出尺寸计算公式3.1.卷积层3.2.池化层四、CNN常用的激活函数

略知12·2023-06-07 09:51

Pytorch深度学习之神经网络入门详解

文件名与图片文件名相同）2.tensorboard的summarywriter3.torchvision中的transforms4.DataLoader5.神经网络-卷积层Conv2d6.最大池化层7.非线性激活函数

山河亦问安·2023-06-07 09:56

机器学习常用激活函数

激活函数是考虑非线性因素，因为线性模型的表达能力不够。

十点半的毛毛雨·2023-06-07 03:25

2023年9月数学建模博客：深度学习与多层神经网络

月数学建模国赛期间提供ABCDE题思路加Matlab代码,专栏链接(赛前一个月恢复源码199,欢迎大家订阅):http://t.csdn.cn/Um9Zd目录1.深度学习简介2.多层神经网络基本原理2.1激活函数

未来教育官方账号·2023-06-07 00:51

ONNX模型及自定义plugin的动态链接库转TensorRT模型推理

自定义plugin则是指在TensorRT中自定义一些操作（如卷积、ReLU等），以提高模型推理效率。

ywfwyht·2023-06-06 22:44

神经网络中的感知机算法和激活函数

感知机英文是perceptron，神经网络中，感知机函数可以实现与门、非门、或门，却无法实现异或门，异或门的实现需要借助其他三种门电路，如下所示。importnumpyasnpdefAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=w1*x1+w2*x2iftmptheta:return1defAND2(x1,x2):x=np.array([x1,x2])w=np.arr

luffy5459·2023-06-06 21:22

激活函数

y=x0*w0+x1*w1+x2*w2满足上述公式所以是线性模型当多个神经元时：y=x*w1*w2=x*w`=x1*w1`+x2*w2`可以看到单个神经元时和多个神经元时是一样的，解决这个问题就要用到激活函数

一川烟草i蓑衣·2023-04-21 20:20

激活函数（Activation Function）及十大常见激活函数

目录1激活函数的概念和作用1.1激活函数的概念1.2激活函数的作用1.3通俗地理解一下激活函数（图文结合）1.3.1无激活函数的神经网络1.3.2带激活函数的神经网络2神经网络梯度消失与梯度爆炸2.1简介梯度消失与梯度爆炸

坚持更新的咩·2023-04-21 20:48

深度学习：神经网络的前向传播过程

CSDN@weixin_43975035哲学与爱情是我永远都搞不懂的两件事情注：以三层神经网络为例说明神经网络的前向传播过程激活函数采用ReLUReLUReLU函数www值和值由反向传播过程确定，此处可忽略

龙箬·2023-04-21 19:06

softmax简单代码实现(浅谈交叉熵和反向传播)

softmax激活函数:,（x属于分类j的概率）用在多分类问题，输出的结果为和为1的多个概率值(该图为2分类,代码是3分类,原理都一样)x:输入数据，w:权重值，a:激活函数的缩写，即softmax激活函数一

幕歌丶·2023-04-21 19:02

TensorFlow基础

输入tf.placeholder()feed_dict加法减法乘法fail总结初始化所I有可变tensor权重偏差更新ReLU激活函数softmax激活函数sigmoid激活函数不适用隐藏层交叉熵损失函数

朱小泡·2023-04-21 07:41

Tensorflow学习笔记（二）

激活函数relusigmoidtanhNN复杂度多用NN层数和NN参数的个数来表示损失函数1.均方误差（meansquareerror）loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square

繁盛天地橘·2023-04-21 06:57

TensorFlow 深度学习第二版：6~10

——《原则》，生活原则2.3.c六、RNN和梯度消失或爆炸问题较深层的梯度计算为多层网络中许多激活函数梯度的乘积。当这些梯度很小或为零时，它很容

布客飞龙·2023-04-21 04:02

深度学习激活函数Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax的区别

如果采用固定值，低于某个值则不激活，高于某个值激活，这时的函数图像类似直角脉冲，直角脉冲最像直角脉冲的激活函数为Sigmoid,SigmoidSigmoid的公式它的优点是值域在0，1之间，可反应输入x

PaulHuang·2023-04-21 01:19

改进YOLO系列：如何在空间注意力模块基础上，魔改设计多种注意力机制(还未测试效果)

空间注意力模块问题：SpatialAttention模块是一个简单的空间注意力模块，采用最大池化和平均池化结果的拼接，然后通过一个卷积层和Sigmoid激活函数产生注意力权重。

一休哥※·2023-04-21 00:45

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等

【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·2023-04-20 19:09

深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。

【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·2023-04-20 19:09

2019-09-13深度学习学习笔记（二）基础知识

卷积的输出被称作特征映射卷积核共享权重卷积神经网络具有稀疏交互性2池化层：将邻域内语义相近的特征进行融合常见池化操作：Max-poolAverage-pool当前一层特征组件发生位置变化或表现变化，降低当前层的表征变化2-3个卷积层+非线性激活函数

小郑的学习笔记·2023-04-20 12:33

非线性激活函数的作用

一直有个疑问为什么需要非线性激活函数？如果没有激活函数g(z),即g（z）=z，就叫线性激活函数，或者叫恒等激活函数，如图所示：那么不加非线性函数和原来有什么区别呢？

thelong的学习日记·2023-04-20 12:50

使用Tensorflow实现一个简单的神经网络

输入层、隐藏层、输出层的数目分别为2、3、1；隐藏层和输出层的激活函数使用的是ReLU；训练的样本总数为512，每次迭代读取的批量为10；交叉熵为损失函数，并使用Adam优化算法进行权重更新。

牛奶芝麻·2023-04-20 08:45

卷积神经网络的整体结构、卷积层、池化、python实现

举个例子全连接神经网络结构：卷积神经网络CNN的结构：新增了Conv卷积层和Pooling池化层，之前的Affine-ReLU连接替换成了Conv-ReLU-Pooling连接。CNN

算法技术博客·2023-04-19 18:29

结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid、Affine、Softmax-with-Loss层

结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid激活函数层这里写目录标题一、ReLU层的实现二、Sigmoid层的实现三、实现神经网络的Affine层四、Softmax-with-Loss

算法技术博客·2023-04-19 18:28

神经网络的激活函数、并通过python实现激活函数

神经网络的激活函数、并通过python实现whatis激活函数激活函数的python实现python实现阶跃函数python实现sigmoid函数python实现ReLU函数激活函数的特点whatis激活函数感知机的网络结构如下

算法技术博客·2023-04-19 18:27

《学习笔记》专栏完整目录

ROS三、机械设计四、数据库五、数学六、Web七、APP八、笔记一、人工智能1、AI：感知机实现与、或、与非门和异或门点击进入2、AI：神经网络算法，论证单层感知器的局限性点击进入3、AI：神经网络的激活函数

算法技术博客·2023-04-19 18:22

TensorFlow详解3举个cnn卷积栗子

一、实现简单的cnn卷积神经网络实现简单的cnn卷积神经网络（用到的是MNIST手写数字的数据库yann.lecun.com/exdb/mnist）用到激活函数：二、步骤输入端是28281这样的一张图片

淅淅同学·2023-04-19 06:33

【深度学习入门到进阶简介】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、对抗神经网络等以及深度学习如何应用

【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、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识,后续会不断增添实战环节（比赛、

汀、人工智能·2023-04-19 06:46

梯度的看法

梯度爆炸会使得学习不稳定，参数变化太大导致无法获取最优参数根本原因求解损失函数对参数的偏导数时，在反向传播，梯度的连续乘法（x中间值可能特别大或特别小，激活函数导数可能特别大、已经更新过的参数w也可能特别大或特别小

湖魂·2023-04-19 03:26

神经网络权值初始化

暗示神经网络不行，因为参数的梯度依赖于正向传播上一层激活函数的输出，它的输入为0，输出一致。

湖魂·2023-04-19 03:23

神经网络基础概念—入门教程，并给出一个简单的实例

神经网络的基本结构构建神经网络神经网络的训练前向传播反向传播激活函数总结实例神经网络基础概念入门教程神经网络是什么？神经网络是一类由多个简单的神经元单元组成的结构，用于学习输入和输出之间的映射关系。

百年孤独百年·2023-04-19 01:02

深度学习的一些基本概念—入门教程

文章目录深度学习的概念入门教程基础概念神经网络前向传播反向传播权重和偏置激活函数：损失函数优化器批处理常用模型卷积神经网络循环神经网络长短时记忆网络自编码器生成对抗网络实践中使用深度学习数据预处理监督学习模型非监督学习模型梯度下降法超参数调整模型评估模型部署结论深度学习的概念入门教程深度学习是一种人工智能技术

百年孤独百年·2023-04-19 01:30

2020-07-15 (花书)深度前馈网络和正则化

sigmoid激活函数用于Bernoulli输出分布，二值分布sigmoid在正负饱和区域梯度非常小，会出现梯度消失的问题。

偷不走的影子·2023-04-18 20:20

深度学习

激活函数SigmodSigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}TanhTanh(x)=tanh(x)=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}ReLUReLU(x)=max

BlueFishMan·2023-04-18 13:17

lesson7 part5 RNN

我们学习了包含有仿射函数组成的三明治夹层（就是矩阵相乘，更通用的叫法），夹层里还有像ReLU这样的非线性运算的神经网络。我们学习了这些计算的结果叫激活值。在计算中，模型需要学习的内容，称之为参数。

不愿透露身份的美凌格·2023-04-18 01:48

标准分布的累计分布函数的差分去模拟离散的高斯分布

discretized_gaussian_log_likelihoodcodeapprox_standard_normal_cdftanh激活函数标准正态分布的累积密度函数如何理解图像生成中“标准分布的累积分布函数的差分去模拟离散的高斯分布

为啥不能修改昵称啊·2023-04-17 23:04

虚假的AI

科研idea主要来自于各种模块的花式排列组合，包含但不限于：各种CNN，各种RNN，各种attention，各种transformer，各种dropout，各种batchNorm，各种激活函数，各种lossfunction

crj1998·2023-04-17 22:32

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