ReLU激活函数第31页

机器学习-猫狗识别（入门案例）

处理流程：数据处理，把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化各层权重W和偏置b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），

NewDay_·2023-04-09 08:45

零基础入门深度学习（2）

线性单元简单回忆一下感知器的结构，输入，偏置项，权重，计算输出的函数，以及激活函数。感知器其中激活函数stepfunction只有01两种状态，所以模型解决的是分类问题。

青椒rose炒饭·2023-04-09 05:05

人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——优化算法

那么之前的文章已经介绍了四种加速训练（并得到更好结果）的方法：使用合适的初始化方法，合适的激活函数，使用批标准化，以及预训练模型的重用。

苏小菁在编程·2023-04-09 00:22

深度学习调参的技巧

如何调参：batchsize要合适epoch要合适，观察收敛情况，防止过拟合是否添加batchnomaldropout是否需要激活函数选择：除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用

moletop·2023-04-08 21:50

python毕业设计深度学习火焰检测识别系统 - opencv

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

kooerr·2023-04-08 20:29

【概念梳理】激活函数

一、引言常用的激活函数如下：1、Sigmoid函数2、Tanh函数3、ReLU函数4、ELU函数5、PReLU函数6、LeakyReLU函数7、Maxout函数8、Mish函数二、激活函数的定义多层神经网络中

帅气的益达·2023-04-08 16:41

深度学习学习系列一

关于神经网络需要做到以下几点：了解神经网络的线性结构，了解非线性激活函数，掌握参数

沐雪斋·2023-04-08 11:57

深度学习面试题汇总（一）

2.激活函数2.1Relu2.1.1Relu零点不可导问题2.1.2Relu优缺点2.2Sigmoid3.如何处理神经网络中的过拟合问题？4.梯度消失和梯度爆炸的问题

Unstoppable~~~·2023-04-08 11:32

神经网络训练过程

传递方向是从模型输入向模型输出设输入为X，权重为W，偏置为b，输出为AZ=X*W+bA=f(Z)f是是激活函数（如ReL

坠金·2023-04-08 05:37

Neural Network 神经网络

NeuralNetwork神经网络本案例将介绍基础的三层神经网络，神经网络非常重要的一点便是激活函数。本次我们将使用Sigmoid函数，在前向传播时需要激活函数，而在反向传播时同样需要用到激活函数。

Aroundchange·2023-04-08 00:23

深度学习算法及卷积神经网络

目录标题传统神经网络矩阵计算：正则化：激活函数sigmoid损失函数前向传播激活函数Relu数据预处理DROP-OUT卷积神经网络(CNN)1.CNN网络的构成2.卷积层2.1卷积的计算⽅法2.2padding2.3stride2.4

海星？海欣！·2023-04-07 21:20

经典CNN网络结构-AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet）

AlexNetAlexNet之所以能够成功，跟这个模型设计的特点有关，主要有：使用了非线性激活函数：ReLU防止过拟合的方法：Dropout，数据扩充（Dataaugmentation）其他：多GPU实现

邓沉香·2023-04-07 18:25

神经网络CNN的前向传播和后向传播

前向传播假设第l层是卷积层，卷积层前向的公式可表示如下：其中，上标l代表层数，代表激活函数，*代表卷积运算，是l层的卷积核，是l层的偏置，则是卷积层的输出，是卷积层的输入。

千足下·2023-04-07 17:02

keras lstm

（2）activation：激活函数，用于更新内部状态的函数（即门的决策函数）。（3）recurrent_activation：用于更新记忆细胞状态的激活函数。

以千·2023-04-07 15:28

关于神经网络

它是一种前馈神经网络，主要由卷积层、池化层、全连接层和激活函数等组成。CNN主要通过卷积层进行特征提取，池化层进行降维和过滤，全连接层进行分类或回归。

刘燕飞MVP·2023-04-07 13:37

反向传播求导

(教材)其中*表示逐元素乘积向量化后:(自己推导)ReLU:classRelu(AbstractLayer):def__init__(self):self.mask=Nonedefforward(self

0xFFFFFG·2023-04-07 09:04

嵌入式神经网络处理器-NPU

NPU处理器包括了乘加、激活函数、二维数据运算、解压缩等模块。乘加模块用于计算矩阵乘加、卷积、点乘等功能激活函数模块采用最高12阶参数拟合的方式实现神经

tianyvHon·2023-04-06 22:10

神经网络与深度学习——学习笔记

这里写目录标题基础概念（1）激活函数的概念（2）损失函数的概念（3）拟合（4）小结损失函数的分类基础概念（1）激活函数的概念作用：指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射处来（保留特征，去除数据中的冗余

Above the clouds*·2023-04-06 22:31

python毕业设计深度学习车道线识别检测系统 - 自动驾驶 opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4YOLOV56数据集处理7模型训练0

kooerr·2023-04-06 15:12

Catboost-在线预测

pom.xmlai.catboostcatboost-common0.26ai.catboostcatboost-prediction0.26样例代码需要注意的地方catboost模型需要同时传入float特征和category特征值需要将模型的预测值通过sigmod激活函数来映射为

八刀一闪·2023-04-06 15:29

AI词汇(英中)

absolutevaluerectification绝对值整流Accumulatederrorbackpropagation累积误差逆传播accuracy准确率acoustic声学ActivationFunction激活函数

wtuiigu·2023-04-06 10:28

batch normalization

在DNN里，我们定义的每一层的线性变化，其中代表层数，非线性变换为第层的激活函数。随着梯度下降的进行，每一层的参数和都会被更新，那么的分布也就发生了改变，进而也同样出现分布的改变。

拼搏向上001·2023-04-06 09:22

跟我一起学PyTorch-05：深度神经网络DNN

前面我们介绍了神经网络，包括神经元函数，激活函数，前向算法，反向传播算法，梯度下降等，这些内容基本上是传统神经网络的范畴，这个浪潮大致在1980~1995年之间，主要标志是1986年DavidRumelhart

金字塔下的小蜗牛·2023-04-06 03:44

神经网络激活函数

神经网络激活函数神经网络激活函数的定义为什么神经网络要用激活函数神经网络激活函数的求导Sigmoid激活函数Tanh激活函数Softmax激活函数神经网络激活函数的定义所谓激活函数（ActivationFunction

ProgramStack·2023-04-06 03:28

pytorch【GoogLeNet v1复现】

层定义辅助分类器定义我们的整一张网络这是我们架构图导入相关的包importtorchfromtorchimportnnfromtorchinfoimportsummary定义我们基础的卷积层我们每一个基础卷积层都是经过了一个卷积层，然后进过bn层，然后再用ReLu

桜キャンドル淵·2023-04-05 15:12

基于Keras的深度学习（二）——LeNet的搭建与训练

这里写自定义目录标题基于Keras的深度学习（二）——LeNet的搭建与训练Keras功能介绍1.卷积2.激活函数3.池化4.Flatten5.全连接层搭建LeNet1.模型的搭建2.数据获取及预处理3

寫代碼的笑笑·2023-04-05 14:31

Lenet详解以及keras＋tensorflow实现

虽然简单，但便于理解，而且涉及到卷积，池化，全连接，激活函数，softmax分类等等这些卷积网络的基本知识。规定几个参数：WxHx

fanzy1234·2023-04-05 13:04

Activation Function 激活函数 ---非饱和激活函数

非饱和激活函数（以ReLU、ReLU6及变体P-R-Leaky、ELU、Swish、Mish、Maxout、hard-sigmoi

Cmy_CTO·2023-04-05 12:26

Activation Function激活函数 ---饱和激活函数

ActivationFunction定义激活函数是在人工神经网络中常用的数学函数。

Cmy_CTO·2023-04-05 12:26

【深度学习】激活函数

目录0激活函数1sigmoid函数2阶跃函数3ReLU函数4LeakyReLU函数5tanh函数0激活函数激活函数（Activationfunctions）是神经网络的必要组成部分。

倔强的大萝卜·2023-04-05 11:30

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 Tanh

看完这篇，你基本上可以自定义前向与反向传播，可以自己定义自己的算子文章目录Tanh公式求导过程优点：缺点：自定义Tanh与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF%matplotli

jasneik·2023-04-05 11:18

torch.nn模块激活函数

常用的激活函数：以下使用PyTorch中的激活函数可视化以上几种激活函数的图像：代码如下：importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImage

hhhhxxn·2023-04-05 11:17

激活函数之tanh介绍及C++/PyTorch实现

深度神经网络中使用的激活函数有很多种，这里介绍下tanh。

fengbingchun·2023-04-05 11:16

【神经网络】激活函数

简介：激活函数作用：加入了非线性因素，解决了线性模型缺陷，使得神经网络可以逼近非线性函数神经网络常用的激活函数：sigmoid，Tanh，relu等，relu最常用1、sigmoid：值域:（0,1）能把输出值压缩到

ZHANGHUIHUIA·2023-04-05 11:12

PyTorch学习笔记：nn.Tanh——Tanh激活函数

PyTorch学习笔记：nn.Tanh——Tanh激活函数torch.nn.Tanh()功能：逐元素应用Tanh函数（双曲正切）对数据进行激活，将元素调整到区间(-1,1)内函数方程：Tanh(x)=tanh

视觉萌新、·2023-04-05 11:34

卷积神经网络2——AlexNet（ImageNet-2012 NO.1）

AlexNet使用ReLu作为激活函数使用Maxpooling（最大化池化

Pluto__315·2023-04-05 10:26

深度学习神经网络都是从CNN和AlexNet开始的

我们将按以下顺序进行讨论：卷积神经网络ReLu非线性局部响应归一化DropOut层PCA颜色增强AlexNet架构学习机制CNN（图像分类背后的智慧）卷积神经网络是目前为止图像分类和计算机视觉相关问题的最佳解

喜欢打酱油的老鸟·2023-04-05 10:19

AlexNet （ImageNet模型）

首次在CNN中应用ReLU、Dropout和LRN，GPU进行运算加速。一共有13层，有8个需要训练参数的层（不包括池化层和LRN层），前5层是卷积层，后三层是全连接层。

apbckk1506·2023-04-05 10:23

Python PyTorch2：自动求导、梯度

1.激活函数激活函数是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。

Amazingmonkeys·2023-04-04 22:06

深度学习笔记：深度学习CNN python程序实现

在该例中我们构造一个基于CNN的深度学习网络，其训练完成后对于mnist数据集失败准确率可以超过99%该网络隐藏层结构：卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层—卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层

Raine_Yang·2023-04-04 21:43

深度学习激活函数的比较和优缺点，sigmoid，tanh，relu

1.什么是激活函数如下图，在神经元中，输入的inputs通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数ActivationFunction。

三不小青年·2023-04-04 13:15

卷积神经网络

上一章已经讲了什么是卷积卷积神经网络卷积操作池化激活函数全连接层卷积核的选择减小误差从这个图中我们可以知道，这样的卷积核将图中类似的特征保存了下来、卷积操作如图，红色的就是卷积核，与图片中的像素先相乘再加和之后

Zqchang·2023-04-04 02:35

深度学习与Pytorch入门实战（九）卷积神经网络&Batch Norm

类式接口1.2F.conv2d()函数式接口2.池化层Pooling（下采样）2.1torch.MaxPool2d()类式接口2.2F.avg_pool2d()函数式接口3.upsample（上采样）4.RELU

qq_41978139·2023-04-03 20:18

【动手学深度学习】多层感知机的从零开始实现（含源代码）

目录：多层感知机的从零开始实现一、导包+读取数据二、初始化模型参数三、激活函数四、模型五、损失函数六、训练七、输出结果八、预测函数八、源代码现在让我们尝试自己实现一个多层感知机。

旅途中的宽~·2023-04-03 13:47

【动手学深度学习】多层感知机

多层感知机多层感知机的基本概念多层感知机从零开始实现流程图多层感知机的简洁实现流程图多层感知机的基本概念隐藏层线性模型可能会出错在网络中加入隐藏层从线性到非线性(激活函数)通用近似原理激活函数ReLU函数

xyy ss·2023-04-03 13:42

《动手学深度学习》之多层感知机

文章目录多层感知机从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差统计学习理论模型复杂性模型选择验证集KKK折交叉验证权重衰减范数与权重衰减Dropout

QxwOnly·2023-04-03 13:05

[动手学深度学习] 03 多层感知机

多层感知机1.多层感知机1.1激活函数1.2多层感知机的实现2.正则化2.1范数2.21范数与2范数正则化3.Dropout3.1简单实现Reference1.多层感知机多层感知机(multilayerperceptron

gokingd·2023-04-03 13:32

动手学深度学习之多层感知机

多层感知机(MLP)是早期就出现的神经网络，拥有一层隐藏层，但由于没有非线性的激活函数，即使2层也只是做线性映射，功效与单层输出的神经网络差不多，本节将介绍MLP的基本概念以及如何解决MLP存在的缺陷。

程序猿一帆·2023-04-03 13:21

《动手学深度学习》（3）多层感知机

目录感知机多层感知机解决XOR问题单隐藏层激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数多类分类多隐藏层总结多层感知机的实现模型选择两种误差验证数据集和测试数据集K折交叉验证总结过拟合和欠拟合模型容量估计模型容量

坚持不懈的小白白·2023-04-03 13:43

【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNet V3网络解析

MobileNetV3网络解析文章目录【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNetV3网络解析1.介绍1.1关于v1和v21.2v3の介绍2.模型2.1添加SE注意力机制2.2使用不同的激活函数

笃℃·2023-04-03 07:36

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