ReLU激活函数第36页

激活函数有哪些？分别有哪些优缺点？【Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ParametricReLU】

一、激活函数的提出1.Motivation通用逼近定理（UniversalApproximationTheorem）：一个包含单一隐含层的多层神经元网络能够以任何期望的精度近似任何连续函数。

Emiliano Martínez·2023-02-04 12:25

tensorflow中自定义激活函数

importtensorflowastfmodel=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(64,kernel_initializer='normal',activation='relu

bjay·2023-02-04 11:35

PyTorch 学习笔记01 - 20210611

__init__()self.gen=nn.Sequential(nn.Linear(100,256),nn.ReLU(True),nn.Linear(256,256),nn.ReLU

蜡笔小新不怕辣·2023-02-04 10:54

神经网络

一、神经网络1.神经元（节点）是神经网络的的基础单元，基本形式为wx+b（x1、x2为输入向量，w1、w2为权重，b为偏置，g(z)为激活函数，a为输出）大量神经元相互连接组成神经网络，每个神经元接受一个或多个信号输入

芒果很芒~·2023-02-04 09:04

@[TOC](Pytorch模型修改)

Pytorch模型修改修改模型层classifier=nn.Sequential(OrderedDict([('fc1',nn.Linear(2048,128)),('relu1',nn.ReLU())

CUMTZZP1618·2023-02-04 09:30

深度学习面试总结-3 权重初始化和激活函数

权重初始化和激活函数：让训练更加稳定目标：让梯度值在合理的范围内例如[1e-6,1e3]1.将乘法变加法例如ResNet，LSTM2.归一化例如梯度归一化，梯度裁剪3.合理的权重初始化和激活函数。

weixin_44351910·2023-02-04 08:06

第二章.神经网络—激活函数

2).感知机与激活函数的关联：①.感知机数学公式：

七巷少年^ω^·2023-02-04 08:53

深度学习45问

2.线性方程也是一种神经元3.注意激活函数。保证仅时输出1（），其他时刻4.简单的计算题5.神经元的参数是依靠迭代来收敛的6.梯度下降法的顺序。

不想读书Rattar·2023-02-03 23:39

计算机视觉基础知识点（根据cs231n以及博客内容整理）

liuxiao214/article/details/81914743AlexNet(errot15.4%)第一个成功展现出卷积神经网络潜力的网络结构,自从Alexnet之后，卷积神经网络开始迅速发展使用relu

肥肥李·2023-02-03 23:03

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】书本学习笔记第三章神经网络

文章目录1.阶跃函数的实现2.函数图形2.1阶跃函数2.2sigmoid函数2.3ReLU函数3.多维数组的运算3.1矩阵乘法3.2神经网络的内积4.三层神经网络的实现4.1第零层（input）到第一层的输入

FeverTwice·2023-02-03 18:30

卷积神经网络的一般步骤,卷积神经网络采用卷积

1、卷积神经网络cnn究竟是怎样一步一步工作的用一个卷积核滑动图片来提取某种特征（比如某个方向的边），然后激活函数用ReLU来压制梯度弥散。

wenangou·2023-02-03 17:29

训练流程+卷积神经网络

激活函数概率输出层

zxxxxh·2023-02-03 17:53

机器学习-梯度消失和梯度爆炸

反向传播算法的影响上图为一个四层的全连接网络，假设每一层网络的输出为，其中代表第i层的激活函数，x代表第i层的输入，即第i-1层的输出，令和分别表示第i层的权重和偏置量，那么可以得出，可以简化为。

Hank0317·2023-02-03 17:04

机器学习-神经网络

在M-P神经网络模型中，神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的

Hank0317·2023-02-03 17:34

动手深度学习-多层感知机

目录感知机多层感知机激活函数sigmoid函数tanh函数ReLU函数多层感知机的简洁实现参考教程：https://courses.d2l.ai/zh-v2/感知机模型：感知机模型就是一个简单的人工神经网络

百分之七.·2023-02-03 14:03

OpenMMLab(2)

图像分类与基础视觉基础卷积神经网络AlexNet是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个连接层，共有60M个可学习参数；使用ReLU激活函数

anyiyzb·2023-02-03 14:55

常见的卷积模型

常见的卷积模型1.标准卷积作用：保留空间信息局部连接权重共享2.1×1卷积作用：实现信息的跨通道交互与整合对卷积核通道数进行降维和升维，减少参数量利用1×1卷积后的非线性激活函数，在保持特征图尺寸不变的前提下

何如千泷·2023-02-03 14:48

深度学习中的normalization

relu可以解决，但可能出现梯度爆炸或消失。sigmoid也会导致梯度爆炸或消失。

化茧成蝶梦成真·2023-02-03 13:15

第一门课神经网络和深度学习第三周浅层神经网络

文章目录一、神经网络概述二、神经网络的表示三、计算一个神经网络的输出四、多样本向量化五、向量化实现的解释六、激活函数七、为什么需要非线性激活函数？

老干妈拌士力架·2023-02-03 11:47

数值稳定性

李沐《动手学深度学习》中《数值稳定性+模型初始化和激活函数》这一章，由于花了很多精力理解数学公式，一开始没有听明白这一章的目的。

杜仲Don·2023-02-03 11:38

Openmmlab学习笔记

1机器学习与神经网络简介（20230201）1.1机器学习基础：训练、验证、应用1.2神经网络：拟合能力很强的函数权重、偏置值、非线性激活函数、输出层及softmax激活函数1.3卷积神经网络卷积层：输入图像像素与卷积核进行卷积输出

Benedicite·2023-02-03 08:52

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、导航优秀博客/专栏合集

萌新在学习的过程，总是遇到各路大神写的优秀帖子，这里做分门别类，更新中…优秀入门博主仅囊括本萌新遇见：谢小小XH:机器学习方面的数学原理总结Physcalの大魔導書：激活函数稀疏激活性的作者，待串门Freedom_anytime

heathhose·2023-02-03 07:44

改进YOLOv7系列：当YOLO遇见ACmix结构，自注意力和卷积集成，Self-Attention和Convolution的融合，性能高效涨点

改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据增强部分】、【标签分配策略】、【激活函数

芒果汁没有芒果·2023-02-03 07:40

神经网络异或_Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

目录：神经网络前言神经网络感知机模型多层神经网络激活函数Logistic函数Tanh函数ReLu函数损失函数和输出单元损失函数的选择均方误差损失函数交叉熵损失函数输出单元的选择线性单元Sigmoi

weixin_39599046·2023-02-03 07:33

深度学习课后作业4

题目列表习题4-2试设计一个前馈神经网络来解决XOR问题，要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元，并使用ReLU作为激活函数。习题4-3试举例说明“死亡ReLU问题”，并提出解决办法。

白小码i·2023-02-03 07:02

RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

out_channels=channel*2,kernel_size=3,stride=1,padding=1,groups=in_channel*2),nn.BatchNorm2d(in_channel*2),nn.ReLU

翰墨大人·2023-02-03 00:57

【Keras】学习笔记11：深度学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

3.1案例3.2图像输入3.3提取特征3.4卷积（convolution）3.5池化（Pooling）3.6激活函数RelU(RectifiedLinearUnits)3.7深度神经网络3.8全连接层(

Zking~·2023-02-02 18:02

16 PyTorch神经网络基础 [动手学深度学习v2]

参数绑定在不同的网络之间共享权重shared=nn.Linear(8,8)net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),shared,nn.ReLU(),shared

Grin*·2023-02-02 16:49

CNN（卷积神经网络）提取图像特征

CNN提取图像特征原文链接#文中简单的反向传播代码python版本importnumpyasnpdefsigmoid(x):#激活函数，将得到的值归一化在某一范围内return1/(1+np.exp(-

Alina_hust·2023-02-02 13:34

【MMPose】Lite-HRNet替换激活函数（hardswish和hardmish）

hardswish和hardmish是两个比ReLu更强的激活函数，在姿态估计网络中使用可以带来一定的涨点，故本篇文章想要在mmpose中替换一下激活函数，测试一下两种新的激活函数的效果。

K.K.U·2023-02-02 13:27

数据分析-深度学习-神经网络

GoogleNet/AlexNet/ResNet）循环神经网络（RNN）自编码器（Autoencoder）生成对抗网络（GAN）前言近些年随着大规模高质量标注数据集的出现；并行运算的发展；更好的非线性激活函数的使用

ITLiu_JH·2023-02-02 12:45

AI训练营-lesson1

检测和分割开源框架只学pytorch就可以MMLab介绍三宝：基于pytorch，丰富的模型库和数据集，跟踪前沿机器学习和神经网络简介通过数据驱动让机器学会解决问题分为监督学习、自监督学习、无监督学习神经网络输出层的激活函数使用

kyrie0·2023-02-02 11:14

PyTorch 深度学习实践第9讲

第9讲多分类问题源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题视频中截图说明：1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。

错错莫·2023-02-02 09:54

L01_机器学习基本概念（李宏毅机器学习_学习笔记）

结构化学习如何找到想要的函数(Function)1.建立一个含有位置参数的函数2.定义损失函数3.最优化(Optimization)模型的变形：Sigmoid→ReLUSigmoid\toReLUSigmoid→ReLU

cporin·2023-02-02 08:24

DL@starter@Perceptron感知机@简单神经网络

文章目录感知机简单感知机基础形式偏置值形式逻辑门感知机机器学习的任务(单层)感知机的局限@线性和非线性多层感知机从与非门到计算机小结从感知机到神经网络激活函数非线性激活函数step函数阶跃函数的实现(numpy

xuchaoxin1375·2023-02-02 08:32

图像分类/识别 ResNet

残差网络,最早的ResNet是由MSRA团队提出的一个152层的网络，在2015年的ILSVRC2015取得了冠军,比14年的VGG和GoogLeNet好了不少随着网络越来越深，大家发现，仅仅靠BN、ReLU

WX_Chen·2023-02-02 07:43

P13 PyTorch 激活函数1

前言1959年，生物学家对青蛙神经元（synapse)机制的研究，发现了基本结构,当多个输入的时候,输出并不是线性的,而是通过激活函数非线性输出.这里重点研究一些常见的激活函数.目录：1：sigmod2

明朝百晓生·2023-02-01 23:37

超参选择/修改

1.batchsize2.Optimizer:Adma,RMSProp,SGD3.Dropout4.inputchannels5.Activation:Sigmoid,ReLU

真憨假憨xzh·2023-02-01 20:40

PyTorch元模型：创建模型，导入数据并训练的基本构件

网络importtorchimporttorch.nnasnnclassDoubleConv(nn.Module):'''[conv,bn,relu]*2'''def__in

weixin_Saturn·2023-02-01 20:07

Pytorch框架学习个人笔记4---反向传播

文章目录前言一、原理回顾二、激活函数三、张量四、代码实现五、作业总结前言这一讲主要介绍的是反向传播算法。

疯_feng·2023-02-01 19:33

深度学习导论--线性神经网络、delta学习规则、梯度下降法（python实现）

线性神经网络与感知器区别感知器激活函数输出两种值，使用sign函数调整权值线性神经网络激活函数（线性函数）输出任意值，使用LMS（最小均方）调整权值和偏置purelin函数（y=x）LMS学习规则：最小均方规则线性神经网络结构

Zun-·2023-02-01 19:32

深度学习之线性神经网络

线性神经网络一、线性神经网络介绍二、任务要求三、模型构建一、线性神经网络介绍1.线性神经网络和单层感知器非常类似，单层感知器的激活函数是sign函数，线性神经网络的激活函数是y=x函数，也称为线性函数。

一无所知的小白··2023-02-01 19:01

神经网络入门(一)：神经元与单层感知机

文章目录神经元单层感知机激活函数多输出感知机单层感知机的几何意义神经网络的起源是人们力图寻找或者构建一种结构来模拟人脑神经元的功能，并最终达到模拟人脑进行工作甚至达到仿真人的级别。

BigOrangeZee·2023-02-01 19:29

第四章.神经网络—线性神经网络，Delta学习规则

第四章.神经网络4.2线性神经网络与Delta学习规则线性神经网络在结构上与感知器非常相似，只是激活函数不同。

七巷少年^ω^·2023-02-01 19:26

【深度学习基础知识 - 07】BN的原理和作用

目录1.BN的原理2.BN的作用3.BN层的可学习参数4.infer时BN的处理5.BN的具体计算步骤以及公式6.BN和L2参数权重正则化的区别1.BN的原理BN就是在激活函数接收输入之前对数据分布进行规范化

雁宇up·2023-02-01 17:14

机器学期第一学期小结

卷积神经网络的基本单元：卷积层、Kernel-size、Zero-padding、池化层、非线性激活函数、全连接层LetNet网络结构：AlexNet网络结构：Vgg网络结构：RestNet网络结构：具体实现代码在仓库

Qin_xian_shen·2023-02-01 17:35

CV 计算机视觉常见网络总结应付面试版

AlexNetVGGGoogLeNetResNetResNeXtMobileNetMobileNetV1MobileNetV2MobileNetV3ShuffleNetShuffleNetV1ShuffleNetV2EfficientNetEfficientNetV1EfficientNetV2AlexNet1、GPU加速、ReLu

玄心阮·2023-02-01 16:46

MobileNetV2简单理解

（2）之前的ResNetbottleneck最后的模块会使用非线性函数ReLU，而在MobileNet中则将最后的这个激活函

翔心未来·2023-02-01 14:36

yolov3实战超简单上手飞机与油桶数据集之替换bottlenet 为Mobilenetv2，顺便补充相关loss func

Input,Modelfromkeras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,ZeroPadding2D,DepthwiseConv2D,Add#relu6relu6

kui9702·2023-02-01 14:04

matlab 数字识别_在MATLAB中利用神经网络进行分类

在输出层的激活函数使用Softmax函数。隐含层的神经元个数我们可以设置为50个并利用Sigmoid作为激活

weixin_39963465·2023-02-01 13:55

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