ReLU激活函数

深度学习入门笔记（二）神经元的结构

激活函数：一般都会有，根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种，不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数，多分类问题我们采用Softmax函
zhanghui_cuc·2024-02-04 16:30

01神经网络的理论及实现

图1-1感知机模型引入新函数(激活函数）：(1-1)将感知机表达式改为：(1-2)也可以分开写为：(1-3)(1-4)根据公式（1-3）和（1-4）可以将图1-1更改为图1-2模型。
我闻 如是·2024-02-04 12:02

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习的进展包括但不限于以下几个方面：1.算法和模型的改进：随着研究的不断深入，深度学习算法和模型不断得到改进和优化，例如更有效的神经网络结构、新的激活函数、更好的优化算法等。
番茄不是西红柿1·2024-02-04 08:20

(CVPR-2021)RepVGG：让 VGG 风格的 ConvNet 再次伟大

MakingVGG-styleConvNetsGreatAgainpaper是清华发表在CVPR2021的工作paper链接Abstract我们提出了一种简单但功能强大的卷积神经网络架构，它具有类似VGG的推理时间主体，仅由3×33\times33×3卷积和ReLU
顾道长生'·2024-02-04 00:53

[CUDA 学习笔记] Element-wise 算子优化

算子优化注:本文主要是对文章【BBuf的CUDA笔记】一，解析OneFlowElement-Wise算子实现-知乎的学习整理Element-wise算子即针对输入Tensor(可能有多个)进行逐元素操作.如ReLU
PeakCrosser·2024-02-03 20:49

人工智能深度学习发展历程-纪年录

1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001随机森林2010ReLUrelu激活函数
犟小孩·2024-02-03 19:37

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到：不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同
欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
iuerfee·2024-02-03 16:03

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1
iuerfee·2024-02-03 16:31

花书学习笔记-深度学习概念

目录什么是机器学习函数类别机器学习举例步骤第一步：猜测函数第二步：定义Loss第三步：优化从线性到非线性：从函数逼近的角度理解多个特征变量逼近连续曲线表示更有弹性的模型总结用多个Featuresigmoid->ReLU
iwill323·2024-02-03 16:17

解释SwiGLU激活函数

SwiGLU（SwitchedGatedLinearUnit）激活函数是一种用于神经网络的非线性激活函数。
andeyeluguo·2024-02-03 13:56

【机器学习300问】21、什么是激活函数？常见激活函数都有哪些？

在我写的上一篇文章中介绍了感知机（单个神经元）的构成，其中就谈到了神经元会计算传送过来的信号的总和，只有当这个总和超过了某个界限值时，才会输出值。这也称为“神经元被激活”。如果想对神经网络是什么有更多了解的小伙伴可以去看看我上一篇文章，链接我发在下面啦！【机器学习300问】20、什么是神经网络？和深度学习什么关系？http://t.csdnimg.cn/47Sgq承接上文中谈到的“神经元被激活”，
小oo呆·2024-02-03 11:57

Deeplearning

NumpyDeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数
stoAir·2024-02-03 06:56

卷积神经网络

领域的文本分类、软件工程的数据挖掘中软件缺陷预测等问题上获得较优的效果卷积神经网络是一种层次模型，输入为元素数据：RGB图像，原始音频数据主要运算：1.卷积convonlution2.池化pooling3.非线性激活函数
冉然_7236·2024-02-02 19:15

【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化

比如算法中的learningrate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、（隐藏层单元数目）、choiceofactivationfunction（激活函数的选择）
Sunflow007·2024-02-02 13:58

深度学习Lecture 3 激活函数的选择(ReLu)、Softmax和多标签分类问题

一、ReLu、Leniaractivationfunction、Sigmoid激活函数Sigmoid（一般用于处理二分类问题的输出层）：也就是说，当输出是一个概率，这个概率拿来判断的结果只有0和1的时候才使用它
qq030928·2024-02-02 12:16

一文讲透神经网络的激活函数

为什么要激活函数？原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即y=f(x)。
算法进阶·2024-02-02 11:43

神经网络激活函数到底是什么？

激活函数其实不是很难啦，归结一下就是大概这样几个分类，详情请参考【神经网络】大白话直观理解！
conch0329·2024-02-02 09:23

调整Activation Function参数对神经网络的影响

目录介绍：数据集：模型一（tanh）：模型二（relu）：模型三（sigmoid）：模型四（多层tanh）：模型五（多层relu）：介绍：ActivationFunction（激活函数）是一种非线性函数
取名真难.·2024-02-02 09:22

吴恩达机器学习笔记十二 Sigmoid激活函数的替代方案 激活函数的选择 为什么要使用激活函数

激活函数可以采用ReLU函数(rectifiedlinearunit)三个常用的激活函数使用线性激活函数也可以看作是没有激活函数。激活函数的选择输出层
爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:52

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1
iuerfee·2024-02-02 07:17

Matlab：利用1D-CNN（一维卷积神经网络），分析高光谱曲线数据或时序数据

激活函数：
foddcusL·2024-02-02 06:59

深度学习：人工智能的新篇章

第一部分：深度学习的基本原理深度学习的核心是人工神经网络，它由多个神经元层组成，每一层的神经元通过学习权重和激活函数的方式，将输入数据转化
GIS遥感数据处理应用·2024-02-02 00:07

【深度学习】全连接神经网络

单元结构单元结构的数学公式：a=h(wx+b)a=h(wx+b)a=h(wx+b)h(x)：激活函数比如sigmoid就是激活函数之一隐藏层大多需要激活函数激活函数激活函数概述激活函数是非线性的函数（图像不是直线的
wmh1024·2024-02-01 22:13

深度学习的进展

（2）神经网络基本结构2、激活函数的作用和选择（1）什么是激活函数？
ღ᭄陽先生꧔ꦿ᭄·2024-02-01 21:07

resNet

网络结构网络结构亮点1.网络结构突破1000层，但BN成功避免了梯度消失或梯度爆炸的问题（丢弃了droupout）梯度消失/爆炸：a=g(w*x+b)，对于激活函数sigmoid，若每一层w>E，则最终
哇哇哇哇池·2024-02-01 08:40

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2
iuerfee·2024-02-01 07:59

tf2.0学习（三）——神经网络

3.1全连接层全连接是有感知机发展起来的，由于感知机模型使用的是介跃激活函数，他是不连续不可导的，这严重制约了该模型的潜力。
雪糕遇上夏天·2024-01-31 15:48

激活函数

——激活函数是为了增加整个网络的非线性能力（如果只能表达线性映射，即使有再多的隐藏层，整个网络和单层神经网络也是等价的），即表达能力和抽象能力，接在Batch-normalisation之后，即输入(-
Mr_Stark的小提莫·2024-01-31 07:22

机器学习复习（2）——线性回归&SGD优化算法

__init__()#矩阵的维度（dimensions）self.layers=nn.Sequential(nn.Linear(input_dim,16),nn.ReLU(),nn.Linear(16,8
不会写代码！！·2024-01-31 07:38

面向ChatGPT学AI?

1.一些深度学习的问题2.问题和答案3.使用ChatGPT后的感觉1.一些深度学习的问题使用python和pytorch写Alexnet神经网络神经网络中使用激活函数的作用是什么？
fVector·2024-01-31 06:54

机器学习复习（5）——激活函数

目录激活函数分类区别与优缺点饱和激活函数非饱和激活函数综合考虑Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数LeakyRelu激活函数Swish激活函数激活函数分类激活函数可以分为两大类：饱和激活函数
不会写代码！！·2024-01-31 04:47

1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）

激活函数sigmoid函数sigmoid函数的导数值小于等于0.25tanh函数relu在输入小于0时LR问题实例这里主要就是输出层的搭建，搭建几个输出层以及输出层的函数怎么选择的问题二分类问题就是sigmoid
CQU_JIAKE·2024-01-30 09:45

深度学习使用python建立最简单的神经元neuron

在深度学习神经元中，每个神经元接收一组输入信号，通过加权求和和激活函数来生成输出信号。每个输入信号都有一个对应的权重，用于控制其对输出信号的影响程度。
取名真难.·2024-01-30 06:35

神经网络建立(结果可变)最小神经元

在深度学习神经元中，每个神经元接收一组输入信号，通过加权求和和激活函数来生成输出信号。每个输入信号都有一个对应的权重，用于控制其对输出信号的影响程度。加权求和之后，通过激活函数进行非线性变换，以生成最
取名真难.·2024-01-30 06:35

深度学习问题记录

献给莹莹1.为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigmoid和softmax作为激活函数的层的性能？
Yankee_13·2024-01-29 13:40

softplus函数和Rectified Linear Unit (ReLU) 函数的区别是什么？

RectifiedLinearUnit（ReLU）函数是深度学习中最常用的激活函数之一。它非常简单，其定义如下：这意味着：当输入x为正数或零时，函数输出x。当输入x为负数时，函数输出0。
CA&AI-drugdesign·2024-01-29 12:27

Deeplearning

NumpyDeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数
stoAir·2024-01-29 08:26

【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周：浅层神经网络

目录神经网络概览神经网络表示含有一个隐藏层的神经网络（双层神经网络）计算神经网络的输出多样本的向量化向量化实现的解释激活函数（Activationfunctions）一些选择激活函数的经验法则：为什么需要非线性激活函数
倏然希然_·2024-01-29 08:48

学习笔记-李沐动手学深度学习（五）（14-15，数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测）

总结14-数值稳定性（梯度爆炸、梯度消失）尤其是对于深度神经网络（即神经网络层数很多），最终的梯度就是每层进行累乘理论t：为第t层y：不是之前的预测值，而是包括了损失函数L所有的h都是向量（向量关于向量的导数是矩阵）（博客）：①MLP：多层感知机。②对角矩阵(diagonalmatrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag(a1,a2,…,an)。③diag*W把diag和W分开
kgbkqLjm·2024-01-29 05:17

深度学习-卷积神经网络的结构&经典网络介绍

激活层作用是将前一层的线性输出，通过非线性的激活函数进行处理，这样用于模拟任意函数，从而增强网络的表表征能力。
AI_王布斯·2024-01-29 03:54

第1周学习：深度学习和pytorch基础

二、常用的激活函数三、万有逼近定理四、层的作用03-螺旋数据分类示例一、SGD和ADAM二、学习率的设定三、代码及结果配套教材：北京交通大学《专知-深度学习》01-绪论人工智能，机器学习，深度学习之间的关系理解
随风漂流l·2024-01-28 21:03

cnn卷积神经网络（计算过程详析）

www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html一般的神经网络结构如下CNN卷积神经网络可以被分为许多层，其层级结构一般为•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU
wanghua609·2024-01-28 14:12

大模型｜基础——长短时记忆网络

其中σ()\sigma()σ()代表激活函数，会将输出归于0到1之间的值。输入门整合信息如果ft=0f_t=0ft=0相当于屏蔽了Ct−1C_{t-1}C
晓源Galois·2024-01-28 09:51

大创项目推荐 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
laafeer·2024-01-28 07:03

计算机设计大赛 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
iuerfee·2024-01-28 04:39

人脸识别 基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）

论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二：阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位L2范数在线困难挖掘论文实验数据集网络模块代码实现激活函数
郭庆汝·2024-01-27 21:43

神经网络-常用激活函数

常用的激活函数有三种：1.SigmoidorLogistic2.Tanh-双曲正切3.ReLu-线性整流函数Sigmoid激活函数：f(x)=1/1+exp(-x)该函数的取值范围为0到1。
想跳舞的兔子·2024-01-27 20:53

ReLU

ReLURelu(rectifiedlinerunit)线性修正单元在深度神经网络中，通常使用一种叫**修正线性单元(Rectifiedlinearunit，ReLU）**作为神经元的激活函数。
mingyuewu·2024-01-27 18:45

Dlearning

algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:sigmoid=11+e−xsigmoid=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid=1+e−x1ReLU
stoAir·2024-01-27 15:40
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