ReLU激活函数第35页

pytorch_lesson13.5 Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）解决激活函数sigmoid or tanh/relu梯度不均匀的问题

文章目录前言一、Xavier方法1.Xavier初始化参数方法基础理论2.Xavier初始化参数执行方法2.1PyTorch实现Xavier均匀分布的参数创建Sigmoid激活函数tanh激活函数2.2PyTorch

斯外戈的小白·2023-02-07 11:47

Pytorch 之torch.nn初探--第1关：torch.nn.Module

线性图层nn.Linear，nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid，nn.Tanh，nn.ReLU

就你叫Martin？·2023-02-07 11:12

神经网络初始化方法-Xavier/kaiming

Pytorch实现网络初始化Xavier初始化对于神经网络中的layerilayer\ilayeri，假设它的输入是ziz^izi，si=ziWi+bis^i=z^iW^i+b^isi=ziWi+bi，激活函数为

转行的炼丹师·2023-02-07 11:38

tensorflow学习笔记：梯度下降与退化学习率

梯度下降写过了激活函数、损失函数，接下来就到梯度下降了。接下来记录一下梯度下降的相关知识。梯度下降是让模型接近最小偏差的过程。

heart_ace·2023-02-07 11:37

卷积神经网络学习——第一部分：认识并搭建两层卷积神经网络

卷积神经网络——第一部分：认识并搭建卷积神经网络一、序言二、网络实现1、模型构建2、类和函数的意义及性质（1）nn.Conv2d（2）F.max_pool2d（3）F.relu（4）F.log_softmax

吕守晔_Ryan·2023-02-07 11:32

计算机视觉面试

激活函数：将神经元的净输入信号转换成单一的输出信号，以便进一步在网络中传播梯度爆炸或者消失！！！

qq_34124456·2023-02-07 11:30

Xavier参数初始化方法和Kaiming参数初始化方法详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2023-02-07 11:59

论文笔记之U-net详细介绍

蓝色代表卷积和激活函数,绿色代表复制,红色代表下采样,黄色代表上采样然后在卷积,conv1X1代表核为1X1的卷积操作，这个网络没有全连接，只有卷积和下采样，这也是一个端到端的图像,即输

青风木叶·2023-02-07 09:52

深度学习网络各种激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky_ReLU、SiLU、Mish

激活函数的目的就是为网络提供非线性化梯度消失：梯度为0，无法反向传播，导致参数得不到更新梯度饱和：随着数据的变化，梯度没有明显变化梯度爆炸：梯度越来越大，无法收敛梯度消失问题：1、反向传播链路过长，累积后逐渐减小

maxruan·2023-02-07 09:47

深度学习中的 BN (BatchNormalization)理解

CNN三大算子:CONV+BN+RELU1、为什么BN指导思想：机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的。

maxruan·2023-02-07 09:16

tf.keras.layers.Conv1D 学习

tf.keras.layers.Conv1D(filters=3,kernel_size=2,activation='relu',use_bias=True)其中，filters参数表示，将输入的每一个窗口数据经过几个过滤器输出

会发paper的学渣·2023-02-07 08:22

循环神经网络之LSTM

、从LSTM的经典图入手可以看到中间的cell里面有四个黄色小框:--每一个小黄框代表一个前馈网络层，其实就是经典的神经网络的结构--这个cell神经元个数和隐藏层个数皆可以设置--其中1、2、4层的激活函数是

杨小吴的算法博客·2023-02-07 07:33

机器学习期末复习总结

、线性模型3.1.线性回归3.1.1线性模型(linearmodel)：3.1.2线性回归算法3.1.3优化/损失函数3.1.4线性判别分析（LDA）四、神经网络4.1误差逆传播算法(简称BP)4.2激活函数五

归尘@Holden·2023-02-07 07:29

关于人工智能学习的非线性激活函数

PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数，我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。

m0_72557541·2023-02-07 07:25

一文理清深度学习前馈神经网络

Index多层感知机（MLP）介绍深度神经网络的激活函数深度神经网络的损失函数多层感知机的反向传播算法神经网络的训练技巧深度卷积神经网络前馈神经网络（feedforwardneuralnetwork）是一种最简单的神经网络

SamLam·2023-02-07 07:23

keras.Sequential()

将想要搭建的模型按顺序排放可以通过将网络层实例的列表传递给Sequential（），来创建一个Sequential模型：model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu

假面308·2023-02-06 21:48

Datawhale组队学习之西瓜书task4

神经元模型神经网络（neuralnetwork）的基础是神经元（neuron）模型，其中最常用的是M-P神经元模型：在该模型中，神经元接收n个其他神经元的信号，通过w进行带权重连接，将所有带权重输入与阈值相减，通过激活函数

legnAray·2023-02-06 20:17

激活函数与随机正则

不管其他领域的鄙视链，在激活函数领域，大家公式的鄙视链应该是：Elus>Relu>Sigmoid，这些激活函数都有自身的缺陷，sigmoid容易饱和，Elus与Relu缺乏随机因素。

kongbaifeng·2023-02-06 19:00

LSTM(units, input_shape=(window, feanum), return_sequences=True/False)

return_sequences=True/False)1.units:指的并不是一层LSTM有多少个LSTM单元,实际代表的是LSTM单元内的隐藏层的尺寸；对于LSTM而言，每个单元有3个门，对应了4个激活函数

凌凌漆1997·2023-02-06 18:52

Google 机器学习术语表 Part 4 of 4

文章目录1.背景19.R19.1.等级(rank)19.2.评分者(rater)19.3.召回率(recall)19.4.修正线性单元(ReLU,RectifiedLinearUnit)19.5.回归模型

Curren.wong·2023-02-06 14:36

DNCNN结构描述

(i)Conv+ReLU:第一层使用64个3×3×c大小的滤波器生成64个featuremap，然后利用整流线性单元(ReLU,max(0，·))进行非线性处理。

TTr_第三方·2023-02-06 14:02

从零开始的数模（十六）神经网络

NEFU-Go D 乌索普·2023-02-06 13:11

B站大佬用我的世界搞出卷积神经网络，LeCun转发！爆肝6个月，播放破百万

他和朋友们合作完成的这个号称“世界首个纯红石神经网络”，神经元、卷积层、全连接层、激活函数、乘法器、输入、输出……样样俱全、蔚为壮观，而且可以真的实现手写数字识别，准确率还达到了80%。

QbitAl·2023-02-06 12:30

深度学习模型之激活函数（Activation Function）

image.png（介绍激活函数的文章非常多，但是暂时没看到结合“游乐场”进行试验的，也就写这篇文章的出发点。）一、激活函数是什么？

StarsOcean·2023-02-06 11:25

13句对匹配实战-(3)Decomposable

image.png两个句子：image.png1.先对a,b进行一次前馈神经网络+relu函数,提取了一次特征向量image.png2.然后a中的每个词对b中每个词的attention做一次权重加权，当然

弟弟们的哥哥·2023-02-06 11:46

tf.keras.layers.Activation

在输出上运用一个激活函数参数activation激活函数,例如tf.nn.relu,或者内置的激活函数的字符串,例如"relu".使用方法:layer=tf.keras.layers.Activation

什么时候能像你们一样优秀·2023-02-06 00:00

毕设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

DanCheng-studio·2023-02-05 20:52

2012_ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ProblemStatement4.Method(s)4.1Introduction4.1.1ImageNet数据集4.1.2卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）4.2模型结构4.2.1ReLU

小毛激励我好好学习·2023-02-05 19:43

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》翻译

1引言2数据集3架构3.1ReLU非线性3.2训练多个GPU3.3局部响应归一化3.4重叠池化3.5整体架构4减少过拟合4.1数据增强4.2Dropout5学习细节6结果6.1定性评估7讨论参考文献ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksImageNet

大彤小忆·2023-02-05 19:41

tensorflow vgg

tf.contrib.slimdefvgg_arg_scope(weight_decay=0.0005):withslim.arg_scope([slim.conv2d,slim.fully_connected],activation_fn=tf.nn.relu

qq_41318075·2023-02-05 18:59

Pytorch forward方法调用原理

并在初始化方法里面，定义了卷积、BN、激活函数等。接下来定义forward方法，将整个网络连接起来。有了上面的定义，

Puppy_L·2023-02-05 18:58

2.3 PyTorch 激励函数(relu/sigmoid/tanh/softplus的实现)

本文内容是根据莫烦Python网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了,同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图,可在此专栏查看,想观看视频可直接去他的网站,源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,有兴趣的可以去我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持

孤柒「一起学计算机」·2023-02-05 16:16

OpenMMLab AI实战营第二天打卡笔记

模型设计卷积神经网络：2012年实现大规模图像的模型，并且创新的用了ReLU激活函数，大幅提高收敛速度，

Flashflower·2023-02-05 15:09

pytorch/transformers 最后一层不加激活函数的原因

pytorch/transformers最后一层不加激活函数原因之前看bert及其各种变种模型，发现模型最后一层都是FC（fullconnect）的线性层Linear层，现在讲解原因实验：笔者试着在最后一层后加上了

浪漫的数据分析·2023-02-05 15:38

AI基础实战营Day2

视觉骨干网络卷积类AlexNet(2012)第一个成功实现大规模图像的模型，在ImageNet数据集上达到~85%的top-5准确率5个卷积层，3个全连接层，共有60M个可学习参数使用ReLU激活函数，

m0_68052967·2023-02-05 15:17

卷积神经网络基本原理

神经元的基本结构神经元的激活函数sigmoid函数Relu函数全连接神经网络的缺点卷积神经网络卷积神经网络的由来卷积层汇聚层实例什么是全连接神经网络？

guet_12_2021·2023-02-05 13:15

自定义 C++ 和 CUDA 扩展

例如，您可能想使用在论文中发现的新的激活函数，或者实现您在研究过程中所开发的新的运算。在PyTorch中整合这样的自定义操作最简单的方法是利用Python编写扩展的函数(Func

风尘23187·2023-02-05 11:19

mmlab图像处理第二课- 通用视觉框架OpenMMLab图像分类与基础视觉模型

AlexNet(2012提出的算法)第一个成功实现大规模图像的模型，在ImageNet数据集上达到~85%的top-5准确率•5个卷积层，3个全连接层，共有60M个可学习参数•使用ReLU激活函数，大幅提高收敛速度

insid1out·2023-02-05 10:30

Pytorch第四章多层感知机实现

1.导包importtorchfromtorchimportnn2.设置网络net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),nn.Linear

努力学习做大佬·2023-02-05 09:40

机器学习基础概念

目录前言一、模型与训练二、损失函数（loss）三、优化算法小批量随机梯度下降冲量法ADAM四、softmax回归softmax交叉熵（crossentropy）损失函数五、激活函数ReLUsigmoidtanh

john_bee·2023-02-04 19:08

【个人记录】学习numpy版CNN框架

自己实现:自己写的程序修改：对其中一些代码根据自己理解进行了适当的修改内容1.Conv2.relu3

milixiang·2023-02-04 18:01

2019-05-04 Day13

Day13CNN的实现&CNN可视化&具有代表性的CNN7.5CNN的实现按照Convolution->ReLU->Pooling->Affine->ReLU->Affine->Softmax进行构建代码实现细节上传到

BA蓬莱传说·2023-02-04 16:12

一、神经网络基础

typora-copy-images-to:ipic一、神经网络基础1.logistic回归即使用sigmoid激活函数处理一个简单的神经网络，将其输出映射到区间（0，1）之间，方便做二分类。

屉屉·2023-02-04 15:22

花书-卷积神经网络

全局连接层（多层感知机）卷积神经网络应用(分类上)图像分类大赛(ResNEt网络比人类识别图像的性能还要好，深度也越来越深)各大CNN模型重难点参考资料：(CNN祖爷爷-LeNet,ResNet)非线性激活函数

维他柠檬可乐·2023-02-04 15:43

OpenMMLAB AI实战营第一课笔记

卷积神经网络介绍AlexNet(2012)第一个成功实现大规模图像的模型，在ImageNet数据集上达到~85%的top-5准确率5个卷积层，3个全连接层，共有60M个可学习参数使用ReLU激活函数，大幅提高收敛速度实现并开源了

JeffDingAI·2023-02-04 15:11

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第三周浅层神经网络

目录一、神经网络概览二、多个例子中的向量化三、激活函数四、神经网络的梯度下降法五、直观理解反向传播（+矩阵求导）六、随机初始化作业：一、神经网络概览双层神经网络一般包含输入层、隐藏层、输出层，但是输入层一般用第

手可摘星辰不去高声语·2023-02-04 13:01

relu激活函数在神经网络中到底起到了什么作用？

神经网络中激活函数的最直接目的是给网络提供非线性，如果没有激活函数，那么网络的每一层计算都将保持着上一层的线性结果，这样重复下去永远都是线性组合。那么激活函数在神经网络中具体会对图片带来哪些变化呢？

SetMaker·2023-02-04 13:22

OpenMMLab AI实战营第二天笔记

图像分类与基础视觉模型卷积神经网络AlexNet（2012）第一个成功实现大规模图像的模型，在ImagNet数据集上达到~85%的top-5的准确率5个卷积层，3个全连接层，共有60M个可学习参数使用ReLU

leeleesir·2023-02-04 13:22

AI重温：二分类和多分类的交叉熵区别

二分类，一般激活函数使用sigmoidSigmoid计算公式：此时交叉熵计算公式：or代码如下：corss=np.mean(-np.sum(y*np.log(y_hat)+(1-y)*np.log(1-

怀尔斯666·2023-02-04 12:09

捋一捋二分类和多分类中的交叉熵损失函数

二分类：用sigmoid函数【1/1+e（x）】作为激活函数，将线性变换的输出值映射到01之间。

ShuaS2020·2023-02-04 12:38

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