ReLU激活函数

读pytroch使用resnet18网络的代码

文章目录前言整体框架Moudule类的_call_impl()函数前向传播代码一、降采样卷积conv1(x)bn1(x)relu(x)二、四个layerlayer的定义layer的运行三、结束部分平均池化一维化与全连接反向传播参数优化一些参考文章
airleaya·2023-03-13 16:48

为什么神经网络无法用解析解来解？

对于类似于sigmoid、tanh还有什么softplus之类奇奇怪怪的激活函数来说，以及类似交叉熵之类的损失函数来说，前向推断直接求导之后等于0，求极值，这个方程是超越方程，没有解析解。
asasasaababab·2023-03-12 14:39

激活函数和损失函数-Question

1.有哪些激活函数，有什么用？ReLU、Sigmoid、Tanh。作用：非线性变换。2.ReLU、Sigmoid、Tanh函数和导数。
魏鹏飞·2023-03-11 10:27

激活函数思考

转载：https://blog.csdn.net/weixin_41068770/article/details/102395685激活函数：神经网络神经元中，输入的inputs通过加权，求和后，还被作用了一个函数
李苏溪·2023-03-11 08:37

原理就是这么简单 Softmax 分类

Date:04/01/2018一般的神经网络课程在讲述BP算法的时候都会用sigmoid函数来作为最后一层的激活函数来实现二分类，这是因为其sigmoid求导的便利，非常适合用来讲课（吴大大的课也是如此
云雾中的墨先生·2023-03-11 01:23

Kervolutional Neural Networks

文章说明题目：KervolutionalNeuralNetworks出处：CVPR2019解决的问题：将CNN应用于non-linearspace2提出的问题（1）卷积层不适应于非线性数据（2）非线性层（ReLU
挺老实·2023-03-10 21:06

BP 神经网络算法

sigmoid是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。此外，(0,1)的输出还可以被表示作概率，或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵损失函数。
禅与计算机程序设计艺术·2023-03-10 14:40

WDSR论文阅读笔记

在ReLU前有更宽的channel有助于提高acc，在相同数量的参数下，使需要做res-identity传播的层的channel数量减少而增多ReLU层前的channel的数量。
sysu_first_yasuo·2023-03-10 07:32

【AI Studio】飞桨图像分类零基础训练营 - 03 - 卷积神经网络基础

目录【AIStudio】飞桨图像分类零基础训练营-03-卷积神经网络基础深度全连接神经网络模型一、建立模型1.神经元2.激活函数3.前馈神经网
兴趣使然_·2023-03-09 10:57

[YOLO] yolov3、yolov4、yolov5改进

yolov3网络结构图：Yolov3的三个基本组件：（1）CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。
认真点，，·2023-03-09 07:16

深度学习入坑指北

权重Weight与偏置Biase激活函数反向传播神经网络识别图片？输入=>特征输入==特征DN
原吾·2023-03-08 22:19

六、正向传播、反向传播、衰减与爆炸（3月3日学习笔记）

前向传播如图所示其中含有一个隐藏层且不考虑偏置情况下（其中W1，W2开始时都是以一定标准差随机生成的较小的权重张量），x经过Z=W1*X，Z经过激活函数得到h，Z和h合在一起可以看成是某个激活函数的全连接层
小常在学习·2023-03-08 21:03

卷积神经网络中激活函数的意义

激活函数的意义：在生物意义上的神经元中，只有前面的树突传递的信号的加权和值大于某一个特定的阈值的时候，后面的神经元才会被激活。简单的说激活函数的意义在于判定每个神经元的输出有没有达到阈值。
大笨熊。。。·2023-03-01 07:09

通俗介绍神经网络中激活函数的作用

一、激活函数出现的原因思考这么一个问题：现在有一个二分类问题，我们要将下面的三角形和圆点进行正确的分类，如图1所示。我们试着用神经网络解决这个问题。
夏沐_lk·2023-03-01 07:39

神经网络中的激活函数

文章目录为什么要使用激活函数常用的激活函数如何选择激活函数ReLU激活函数的优点及局限性为什么Sigmoid和Tanh会导致梯度消失的问题为什么Tanh收敛速度⽐Sigmoid快？
1 + 1=王·2023-03-01 07:07

Pytorch 深度学习实践Lecture_6 Logistic Regression

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili线性回归线性模型预测：连续实数值线性回归模型预测：离散值（分类）仿射模型线性回归模型的仿射模型是在线性模型基础上添加了激活函数,可以将预测值映射到
endeavor`·2023-02-27 19:26

深度学习--激活函数

文章目录前言一、为什么要用激活函数？
于追梦丶·2023-02-25 08:24

【深度学习】激活函数

1.什么是激活函数激活函数（Activationfunctions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。
DonngZH·2023-02-25 08:23

深度学习激活函数

在神经网络中，常用的激活函数（activationfunction）有以下几种：1、sigmoid函数2、双曲正切函数tanh()3、修正线性函数rectifiedlinearfunctionf(x)=
Yaphat·2023-02-25 08:53

深度学习模型训练的结果及改进方法

深度学习模型训练的结果及改进方法模型在训练集上误差较大：解决方法：1.选择新的激活函数2.使用自适应的学习率在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差（过拟合）：解决方法：1.减少迭代次数2.正规化（Regularization
沧海Yi粟·2023-02-24 16:16

深层次理解 Sigmoid - Softmax 激活函数

这两个概念是涉及到神经网络的激活函数，尤其是针对分类问题最后一层的激活函数（有些人说最后一层不能说成是激活函数是转换函数，我也同意，怎么叫都行），sigmoid对应2分类问题，softmax对应多分类问题
Yita_matrix·2023-02-23 17:40

CNN学习笔记1

使用Relu的
小白的颠覆之路·2023-02-22 07:14

Tensorflow复习笔记2：CNN模型

并加入了自己的注释和整理：importtimeimporttensorflowastf#设置权重参数defweight_variable(shape):#由于使用ReLU激活函数，所以我们通常将这些参数初始化为很小的正值
waywaywayz·2023-02-22 07:40

297个机器学习彩图知识点（12）

随机梯度下降2.停用词3.不平衡数据策略4.过拟合策略5.监督式深度学习的核心规则6.监督&非监督学习7.支持向量机分类器8.软间隔分类9.支持向量10.SVC的径向基函数核11.T统计量12.双曲正切激活函数
·2023-02-20 22:03

现代卷积神经网络笔记

AlexNet使用ReLU作为
再见十月的朋友·2023-02-20 14:55

卷积神经网络架构不包含,卷积神经网络架构分析

输入层：输出特征矩阵卷积层：进行卷积运算池化层：进行pooling缩小维度中间激活层：可有可无，一般为ReLU类的计算简单的激活函数对特征值修正这里卷积层、池化层、中间激活层可以重复全连接层：将特征矩阵集合向量化最后激活层
普通网友·2023-02-20 14:24

Pytorch学习笔记（5）：torch.nn---网络层介绍（卷积层、池化层、线性层、激活函数层）

目录一、卷积层—ConvolutionLayers1.11d/2d/3d卷积1.2卷积—nn.Conv2d()nn.Conv2d1.3转置卷积—nn.ConvTransposenn.ConvTranspose2d二、池化层—PoolingLayer（1）nn.MaxPool2d（2）nn.AvgPool2d（3）nn.MaxUnpool2d三、线性层—LinearLayernn.Linear四、激
路人贾'ω'·2023-02-20 07:56

Pytorch学习笔记（6）：模型的权值初始化与损失函数

_(tensor,gain=1.0)1.3Kaiming初始化nn.init.kaiming_normal_(tensor,a=0,mode=‘fan_in’,nonlinearity=‘leaky_relu
路人贾'ω'·2023-02-20 07:40

PYTHON搭建BP神经网络，并实现手写数字识别

基本思路：1.定义神经网络：定义输入层→定义隐藏层→定义输出层→找到权重和偏差→设置学习率→设置激活函数2.定义训练网络：根据训练样本给出输出→根据输出结果，计算误差，根据误差反向更新隐藏层权重3.定义查询网络
Chasing_8513·2023-02-19 05:17

Lecture 6 训练神经网络（上）

主要有以下工作：初始化：激活函数选择、数据预处理、权重初始化、正则化、梯度检查训练动态：监控学习过程
HRain·2023-02-18 07:01

学习笔记——吴恩达《神经网络与深度学习》

logistic回归损失函数梯度下降法导数计算图logistic回归中的梯度下降法m个样本的梯度下降向量化Python中的广播3.浅层神经网络神经网络概述神经网络表示计算神经网络的输出多个样本的向量化激活函数激活函数的倒数神经网络的梯度下降法随机初始化
焦妮敲代码·2023-02-17 20:23

CANN-AICPU算子开发

算子举例：在网络模型中被用作激活函数的算子：tanh、ReLU、Sigmoid等1.1张量（Tensor）Tensor是算子中的数据，包括输入数据与输出数据，Tensor
有多大的思想，才有多大的能量·2023-02-17 18:11

【深度学习】激活函数

文章目录激活函数的替代方案Sigmoid函数ReLU函数线性函数激活函数的选择Output层隐藏层为什么模型需要激活函数激活函数的替代方案
milu_ELK·2023-02-17 12:09

【Python--torch（激活函数说明+代码讲解）】激活函数（sigmoid/softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh）

【Python–torch】激活函数(sigmoid/softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh)文章目录【Python--torch】激活函数(sigmoid/softmax/ELU
笃℃·2023-02-17 12:26

吴恩达深度学习笔记(15-21)总结-浅层神经网络总结

架构分为四部分：神经网络表示计算神经网络输出激活函数神经网络的梯度下降第一和第二部分：神经网络表示和计算神经网络输出部分，由于本部分讲的是浅层的网络输出，所以就是只有一个隐藏层的神经网络，你也可以理解成一个两层的神经网络
极客Array·2023-02-17 08:11

文献阅读（63）NIPS2012-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

更多相关文章，请移步：文献阅读总结：计算机视觉文章目录Title总结1整体框架1.1ReLU激活函数1.2GPU上并行训练1.3局部归一化1.4有重叠池化2减少过拟合2.1数据增强2.2Dropout3
学徒刘猛·2023-02-17 07:48

“深度学习”学习日记。卷积神经网络--用CNN的实现MINIST识别任务

数据集的识别任务；一，简单CNN的网络构成：代码需要在有网络的情况下运行，因为会下载MINIST数据集，运行后会生成params.pkl保留训练权重；简单卷积层的基本参数："""简单的ConvNetconv-relu-pool-affine-relu-affine-softmaxParameters
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-02-16 21:32

神经网络的万能近似定理

神经网络的万能近似定理万能近似定理:⼀个前馈神经⽹络如果具有线性层和⾄少⼀层具有“挤压”性质的激活函数（如sigmoid等），给定⽹络⾜够数量的隐藏单元，它可以以任意精度来近似任何从⼀个有限维空间到另⼀
Mr Gao·2023-02-16 21:25

万能近似定理

Cybenko等人于1989年证明了具有隐含层（最少一层）感知机神经网络在激励函数（也称激活函数）为Sigmoid函数的情况下具有逼近任何函数的作用。
luoganttcc·2023-02-16 21:49

卷积神经网络 [数学特性]

已经证明，只要激活函数选择得当，神经元个数足够多，使用3层即包含一个隐含层的神经网络就可以实现对任何一个从输
gukedream·2023-02-16 21:48

电子科技大学人工智能期末复习笔记（五）：机器学习

无监督学习回归vs分类RegressionvsClassification训练集vs测试集vs验证集泛化和过拟合Generalization&Overfitting线性分类器LinearClassifiers激活函数
Vec_Kun·2023-02-16 21:15

神经网络初探之激活函数、损失函数、优化器

一、神经网络的数学基础是张量运算图片、视频、时间序列等数据在计算机内都可以转换成不同维度的张量，神经网络就是通过对这些张量进行线性运算后再经过激活函数的非线性运算得到最终目的的过程，神经网络模型中有一些权重参数
不吃·2023-02-07 13:02

激活函数、损失函数及其优化方法总结

1.1激活函数关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。
爱吃串串的瘦子·2023-02-07 13:32

常用激活函数/损失函数/代价函数

目录激活函数LogisticSoftmaxReluTanh损失函数0-1损失函数平方损失函数绝对值损失函数对数损失函数代价函数均方误差均方根误差平均绝对值误差交叉熵误差激活函数Logistic二分类的sigmoid
ustczhng2012·2023-02-07 13:00

激活函数/ 优化函数/ 损失函数

一.损失函数1.0-1损失函数0-1损失是指预测值和目标值不相等为1，否则为0:特点：(1)0-1损失函数直接对应分类判断错误的个数，但是它是一个非凸函数，不太适用。(2)感知机就是用的这种损失函数。但是相等这个条件太过严格，因此可以放宽条件，即满足时认为相等。2.对数损失函数log对数损失函数的标准形式如下：特点：(1)log对数损失函数能非常好的表征概率分布，在很多场景尤其是多分类，如果需要知
访风景于崇阿·2023-02-07 13:49

Keras中文文档学习笔记3

1Dense层：全连接层model.add(Dense(32,input_shape=(16,)))#输入的数组形状为(*,16),输出为(*,32)#除了第一层以外不用指定输入形状除了上述参数，一般还要指定激活函数
努力科研的小树蛙·2023-02-07 12:21

论文解读: PP-YOLOE: An evolved version of YOLO

在PPYOLOv2中，ReLU激活功能用于主干，而mish激活功能用于颈部。PP-YO
万里鹏程转瞬至·2023-02-07 12:32

【复数表达】Deep Complex Network

文章目录1.Introduction2.Motivation2.1现状2.2复数表达特点2.3如何构建2.4贡献点3.Method3.1卷积操作3.2激活函数：3.3BatchNorm3.4权值初始化4
^_^ 晅菲·2023-02-07 11:29

complex neural network

复数卷积复数激活复数激活函数目前主流是有三种，zrelu,crelu,modrelu区别就是z
mille19·2023-02-07 11:29

【PyTorch】教程：torch.nn (3)

fit(epochs,model,loss_func,opt,train_dl,valid_dl)切换到CNN我们将使用PyTorch预定义的Conv2d类构建卷积层，我们定义3个卷积层，每个卷积层后跟着ReLU
黄金旺铺·2023-02-07 11:19
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