ReLU激活函数

权重初始化方法

随机初始化深度模型中一般都能用，但有缺陷：随机数生成其实也是在均值为0、方差为1的高斯分布中采样，当神经网络的层数增多，激活函数（tanh）的输出值越接近0，会导致梯度非常接近0，然后梯度消失pre-train
卖女孩的潇火柴·2023-06-12 08:11

深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制

【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·2023-06-12 04:05

深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景

【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·2023-06-12 04:33

手写数字识别问题实战

在本次的手写数字识别问题中我们运用到了前面所讲的线性回归模型，通过利用多层的线性回归，并引入非线性因素relu进行训练，训练好模型后进行测试，整个模型公式如下所示：上述公式所述的过程从直观上看
芯益求新·2023-06-11 20:53

深度学习（Pytorch）：Softmax回归

Softmax回归引入了softmax激活函数来将输出转换为合理的概率分布。与线性回归不同的是，Softmax回归的输出单元从⼀个变成了多个，因此Softmax回归的输入为向量。
冲鸭嘟嘟可·2023-06-11 16:47

YOLOv5白皮书-第Y6周：模型改进

目录一、改进网络结构设计1改进的注意力机制2多尺度特征融合3改进的激活函数二数据增强和数据平衡1数据增强2数据平衡3注意事项三、模型融合策略1投票策略2加权平均策略3特征融合策略4其他模型融合策略本文为
派大星先生c·2023-06-11 13:03

Zynq FPGA 上实现 VGG16 网络

月设计思路整体架构为了在硬件平台上实现vgg16网络，首先进行了vgg16的网络特点分析，得到以下结论：vgg16的卷积核尺寸一致，都是3*3的小卷积核vgg16虽然卷积层数较多，但每个block的结构是一致的，即“卷积+ReLU
hengtao wang·2023-06-11 10:38

基于BP神经网络对MNIST数据集检测识别（Pytorch，Tensorflow版本）

基于BP神经网络对MNIST数据集检测识别1．作者介绍2．基于BP神经网络对MNIST数据集检测识别2.1BP神经网络介绍2.2神经元模型2.3激活函数2.4BP神经网络基础架构2.5BP神经网络正向传播反向传播
ZHW_AI课题组·2023-06-11 03:30

一文搞懂激活函数(Sigmoid/ReLU/LeakyReLU/PReLU/ELU)

深度学习算法之前的机器学习算法，并不需要对训练数据作概率统计上的假设；但为了让深度学习算法有更好的性能，需要满足的关键要素之一，就是：网络的输入数据服从特定的分布：数据分布应该是零均值化的，即：通过该分布计算得到的均值约等于0。非零均值化的分布可能导致梯度消失和训练抖动。更进一步，数据分布最好是正态分布。非正态分布可能导致算法过拟合。另外，训练过程中，面对不同的数据batch时，神经网络每一层的各
深度物联网·2023-06-10 23:52

MobileNet v3

论文https://arxiv.org/abs/1905.02244目录主要特点SE通道注意力机制h-swish激活函数RedesigningExpensiveLayers总结参考主要特点使用NAS得到网络结构引入
00000cj·2023-06-10 19:24

MobileNet v2

论文https://arxiv.org/abs/1801.04381目录ReLU的弊端ExpansionLayerInvertedResiduals参考ReLU的弊端作者发现在MobileNetv1中，
00000cj·2023-06-10 19:54

深度学习-调参技巧总结

针对CNN优化的总结使用没有batchnorm的ELU非线性或者有batchnorm的ReLU。用类似1*1的网络结构预训练RGB数据，能得到更好的效果。使用线性学习率衰退策略。
MrRoose·2023-06-10 16:14

VanillaNet详解：极简的网络模型

VanillaNet详解：极简的网络模型0.引言1.网络结构2.如何提高简单网络的非线性2.1深度训练策略2.2基于级数启发的激活函数3.实验4.代码解析总结0.引言深度学习模型架构越复杂越好吗？
sjx_alo·2023-06-10 11:08

Python手写数字识别

在前向传递过程中，神经元计算一些权重和偏移量的线性组合，并将其输入到一个非线性的激活函数中，从而生成神经元的输出。输出层通常使用softmax函数，将神经网络的输出映射到每个数字类别的概率。
浩茫·2023-06-10 10:48

列举四种神经网络激活函数的函数公式、函数图及优缺点和适用场景

1.阶跃函数阶跃函数：这是一种最简单的非线性激活函数，它将小于零的值转换为0，大于零的值转换为1。
Pseudo-love453·2023-06-10 09:26

深度学习之卷积神经网络（CNN）

它主要由卷积层、池化层、全连接层和激活函数层等组成。
带我去滑雪·2023-06-10 08:15

yolo-v4

dropblock五：Labelsmothing标签平滑六：GIOU，DIOU，CIOU七：对网络结构的改进Spp结构Cspnet八：PANetyolov3中的FPN特征金字塔结构Bi-FPN九：Mish激活函数
QTreeY123·2023-06-10 03:33

机器学习-12 卷积神经网络简介

卷积神经网络引言深度学习发展历程深度应用领域深度学习vs传统机器学习深度神经网络vs浅层神经网络深度学习概述卷积神经网络CNNBP神经网络CNN概述卷积神经网络大致结构卷积神经网络大致过程局部连接权值共享非线性映射ReLU
so.far_away·2023-06-10 02:59

《动手学深度学习》学习笔记（三）

2.对卷积层做批量归⼀化位置：卷积计算之后、应⽤激活函数之前。如果卷积
ying_0f5b·2023-06-09 22:49

python在运行的时候出现错误：FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘/model_pretrained/AOD_net_

ubuntu上运行python的代码时候出现错误FileNotFoundError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'/model_pretrained/AOD_net_epoch_relu
一个双子座的洁宝·2023-06-09 18:10

深度学习（提高泛化能力）+深度学习未来

文章目录泛化能力数据集数据增强预处理均值减法均一化白化（whitening）激活函数maxoutReLUDropoutDropConnect深度学习的应用物体识别物体检测分割回归问题人脸识别网络可视化泛化能力训练样本必不可少预处理的数据更容易训练改进激活函数和训练方法有助于提高神经网络的泛化能力数据集两个包含大规模的数据集
Elsa的迷弟·2023-06-09 18:51

深度学习(神经网络)

文章目录神经网络历史形式神经元模型（M-P模型）感知器多层感知器误差反向传播算法误差函数和激活函数误差函数二次代价函数交叉熵代价函数激活函数sigmoid函数RELU函数似然函数softmax函数随机梯度下降法批量学习方法在线学习小批量梯度下降法学习率自适应调整学习率
Elsa的迷弟·2023-06-09 18:39

深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解

【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·2023-06-09 18:09

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献

【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·2023-06-09 16:37

Keras中 LSTM 模型解读

其中，四个黄色的小矩形就是普通神经网络的隐藏层结构，其中第一、二和四的激活函数是sigmoid，第三个的激活函数是tanh。
彭祥.·2023-06-09 09:01

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
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