ReLU激活函数第37页

神经网络参数如何确定的,神经网络参数个数计算

参数初始化要满足两个必要条件：1、各个激活层不会出现饱和现象，比如对于sigmoid激活函数，初

阳阳2013哈哈·2023-02-01 13:23

卷积神经网络的基本结构

整流线性单元（ReLU）它是卷积神经网络中一个重要的结构单元，对神经元有着激活的作业。池化层是一个特征压缩器，对上一层的特征进行压缩并尽可能减少图像的失真率，通过压缩特征使神经网络更具

计算机刘老师·2023-02-01 13:13

【深度学习笔记（五）】之卷积神经网络组成介绍

神经网络的结构是：输入层+隐藏层+激活函数+输出层卷积神经网络的组成：输入层+卷积层+激活函数+池化层+全连接层INPUT+CONV+RELU+POOL+FC（二）卷积层：所谓的卷积类似于图像空间域处理的卷积操作

开发小鸽·2023-02-01 13:12

（草履虫级别的精讲）卷积神经网络的基本组成结构

目录前言卷积神经网络的基本组成结构一.卷积层1.标准卷积层2.形变卷积3.空洞卷积二.池化层1.最大池化层2.平均池化层三.激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.Leaky_ReLU5.

住在代码的家·2023-02-01 13:42

Yolo v5源码解析笔记

一、Yolov5文件目录树结构重要的几个文件：coco.yaml：数据集配置文件yolo5s.yaml：网络模型配置参数common.py:网络模型定义代码runs目录：保存的训练结果utils：激活函数

偏安一隅，占山为王·2023-02-01 11:18

YOLOv5网络代码解析

bubbliiiing/yolov5-pytorch1.主干特征提取网络importtorchimporttorch.nnasnn#----------------------------------##SiLU激活函数的定义

春野运·2023-02-01 11:47

【DL】4个问题的思考与解决

协方差矩阵3.如何根据模型选择激活函数？4.别人论文中学习率一般是怎么设置的？对这个文章中问题的思考，点击跳转1.改变数据集的依据是什么？

Tialyg·2023-02-01 11:42

多层感知机和神经网络的区别_百面机器学习笔记 | 第九章：前向神经网络 | 03 多层感知机...

在每一层中，首先利用和偏置计算仿射变换，然后利用激活函数作用于，得到。直接作为下一层的输入，也就是。设为m维的向量，和为n维的向量，则为维的矩阵。我们分别用表示其中第一个元素。

weixin_39754411·2023-02-01 10:41

多层感知机详细讲解(附代码)

1.1单层感知机原理神经网络中，每一个神经元都具备多个权值参数W以及一个激活函数f(X)和偏置b,输出值Y满足公式。

防空洞的仓鼠·2023-02-01 10:37

学习笔记-深度学习部分

1、神经网络基础与多层感知机1.1人工神经元1.2多层感知机1.3激活函数1.4反向传播算法1.5损失函数更多损失函数可到PyTorch网站：https://pytorch.org/docs/stable

吉庆@数据安全·2023-02-01 10:36

浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化

文章目录采样分布稳定二阶矩激活函数直接标准化NTK参数化残差连接炼丹路漫漫转载前几天在训练一个新的Transformer模型的时候，发现怎么训都不收敛了。

得克特·2023-02-01 10:36

【预测模型-ELM分类】基于极限学习机ELM+OSELM+KELM+半监督SSELM+USELM实现数据集分类附matlab代码

选择一个无限可微的函数作为隐含层神经元的激活函数g（x），则隐藏层输出矩阵为：

Matlab科研工作室·2023-02-01 09:00

深度学习（二、全连接网络FNN）

为了引入非线性变换（因为如果没有非线性变换，即使层数再多也只是做了一些仿射函数而已），在各个层中可能会引入一些激活函数（如sigmonid激活函数将值域映射到0～1，tanh激活函数将值域映射到-1～1

嫩芽新枝·2023-01-31 23:07

多层感知机/器-MLP

除了输入层，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。构造输入输出对，以监督学习的方式训练MLP，通过BP算法反向传播误差信号，链式求导，得到loss关于各个模型参

就是杨宗·2023-01-31 23:32

关于VGGNet网络结构浅谈（主要是VGG16结构）

Tensorflow2.6.0实现VGG16网络结构：1.首先看一下论文中一张表：注解：（1）可以看到表中从左->右网络结构逐渐变得更深和复杂；层数从11->11->13->16->16->19；（2）所有的激活函数使用的都是

Keep_Trying_Go·2023-01-31 23:59

MobileNet V3代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassh_swish(nn.Module):defforward(self,x):returnx*F.relu6

向上的阿鹏·2023-01-31 22:50

MobileNet-V2理解以及pytorch源码实现

channel时候，需要加一个shortcut中间的3x3conv，采用的是群组卷积的特例，DepthWiseConv，此时gropus=hidden_channel论文中提出，当维度较低时，应该采用线性激活函数

是大糊涂不聪明·2023-01-31 22:50

【Datewhale一起吃瓜 Task5】啃瓜第六章

文章目录M-P神经元模型激活函数多层前馈网络万有逼近性BP算法推导缓解过拟合早停正则化M-P神经元模型神经元接受数据，根据各自权重输入进激活函数，输出值与阈值比较后，得出结果作为该神经元的输出结果激活函数多层前馈网络多层网络

有理想、有本领、有担当的有志青年·2023-01-31 20:54

小波神经网络的时间序列预测模型

二、小波神经网络小波神经网络是改进的BP网络，将原先的隐含层的Sigmiod激活函数替换为小波函数，其表达式为：ψ(x)=cos(1.75x)e−x2/2ψ(x)=cos(1.7

一个很菜的小猪·2023-01-31 17:48

深度学习基础问题总结

深度学习基础问题总结梯度是什么，hessian矩阵怎么求介绍下凸函数内积和外积的区别Dropout怎么防止过拟合介绍下BN介绍下常见的优化算法介绍下常见的激活函数介绍下常见的损失函数梯度爆炸和梯度消失问题网络权重初始化为

城阙·2023-01-31 17:41

论文笔记：NAFNet: Simple Baselines for Image Restoration

激活函数：在plain块中用GELU替换ReLU，因为它在保持图像去噪性能的同时，为图

love_lqz·2023-01-31 16:55

Pytorch 1.0.0版本问题（一）之module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘Flatten‘

nn.Flatten()函数的时候报错importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU

日子就这么过来了·2023-01-31 15:53

Pytorch学习遇到的问题

Pytorch学习遇到的问题：AttributeError:module‘torch.nn’hasnoattribute‘relu’importtorchimporttorch.nnx=nn.relu(

Chen Charlie·2023-01-31 15:51

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记05：多层感知机、详细代码实现

前文回顾：Softmax回归、损失函数、图片分类数据集、详细代码实现文章目录一、感知机1.1单层感知机1.2训练感知机1.3收敛定理1.4XOR问题1.5总结二、多层感知机2.1解决XOR问题2.2激活函数

鱼儿听雨眠·2023-01-31 14:59

【深度学习基础】手动实现多层感知器MLP神经网络（向前向后传播，relu激活函数，mse损失函数）

手动实现了一个有10个隐藏层的全连接神经网络的向前与向后传播（主要是完成学校作业…TAT）importtorchclassMLP_Scratch:def__init__(self,in_dim,hidden_dim,out_dim,num_hlayer):"""Args:in_dim:inputdatadimensionhidden_dim:MLPhiddenlayerdimensionout_d

秋芥子·2023-01-31 14:59

（九）学习笔记：动手深度学习（多层感知机 + 代码实现）

目录1.感知机1.1感知机的基本概念1.2感知机的训练算法1.3感知机的收敛定理1.4感知机的缺陷1.5感知机总结2.多层感知机2.1多层感知机的简介2.2常见激活函数2.2.1ReLU函数2.2.2sigmoid

卡拉比丘流形·2023-01-31 14:27

【从零开始学习深度学习】10.自己动手从零开始实现一个多层感知机

目录1.1获取和读取数据1.2定义模型参数1.3定义激活函数1.4定义模型1.5定义损失函数1.6训练模型1.7完整代码小结首先导入实现所需的包或模块。

阿_旭·2023-01-31 14:27

深度学习pytorch--多层感知机(二)

多层感知机的从零开始实现获取和读取数据定义模型参数定义激活函数定义模型定义损失函数训练模型小结我们已经从上一节里了解了多层感知机的原理。下面，我们一起来动手实现一个多层感知机。

赤坂·龙之介·2023-01-31 14:56

Python卷积神经网络CNN

：前言Python卷积神经网络CNN提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Python卷积神经网络CNN前言一、导入包二、介绍三、卷积过滤四、权重五、展示特征图六、用ReLU

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2023-01-31 14:10

2022.4.15_ch06-神经网络

全连接层：张量实现，层实现神经网络：张量实现，层实现激活函数：Sigmoid，ReLU，LeakyReLU，Tanh输出层设计：[0,1]区间，和为1；[-1,1]误差计算：均方差，交叉熵汽车油耗预测实战神经网络代码

dgyzmyx_·2023-01-31 13:32

《TensorFlow深度学习》（五）——神经网络

本文是书籍《TensorFlow深度学习》的学习笔记之一神经网络本节我们通过替换感知机的激活函数，同时并行堆叠多个神经元来实现多输入、多输出的如下网络层结构。

海边的西西弗斯·2023-01-31 13:59

深度学习学习记录（六.神经网络）

激活函数使用relu函数。#创建W,b张量x=tf.random.normal([2,784])w1=

CountryTractor·2023-01-31 13:29

Bertopology: Bert及其改进型总结

Bert使用的激活函数是GELU：正态分布下GELU(x)，论文给出了近似计算公式:GEL

从流域到海域·2023-01-31 11:42

BERT各个超参数含义

attention_probs_dropout_prob":0.1,#乘法attention时，softmax后dropout概率"directionality":"bidi","hidden_act":"gelu",#激活函数高斯误差线性单元

a2428083131·2023-01-31 11:42

小波神经网络WNN学习笔记（附具体例子代码）

小波神经网络：小波神经网络是改进的BP网络，将原先的隐含层的Sigmiod激活函数替换为小波函数——Morlet小波，其表达式为模型的建立：初始化各项参数前向计算误差反

咕咕咕姑姑·2023-01-31 10:42

“深度学习”学习日记。与学习有关的技巧--Bacth Normalization

BatchNormalization算法：这是一个提出自2015年的方法，但是已经广泛的应用于机器学习......他的作用是调整各层激活函数进行正规化

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-31 09:26

【6-循环神经网络】北京大学TensorFlow2.0

Tensorflow2.0_哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲：神经网络计算：神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数

如何原谅奋力过但无声·2023-01-31 07:06

《机器学习》阅读笔记第五章

Contents神经网络的本质是回归模型反向传播算法跳出局部极小点防止过拟合其它神经网络神经网络的本质是回归模型神经网络的本质是一个多次线性组合+非线性变换的回归模型每一层神经元构成线性组合到下一层的激活函数构成非线性变换输出层的结果与真实结果比较

Golden_Baozi·2023-01-31 07:05

Tanh

Tanh激活函数Tanh导数Tanh激活函数又叫作双曲正切激活函数（hyperbolictangentactivationfunction）。

e6fa7dc2796d·2023-01-31 05:21

卷积神经网络

左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层右图：卷积神经网络（立体），组成：输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层2.卷积层计算卷积层类似于滤波器fliter在原始输入上滑动，我们得到新的特征

小饼干_7270·2023-01-31 00:42

Day 3 梯度消失、梯度爆炸

知识点归纳DP神经网络里应该避免使用sigmoid或者tanh函数——>这两个激活函数会把元素转移到[0,1]和[-1,1]之间，加速梯度消失协变量偏移：虽然输入的分布可能随时间改变，但是标记函数，即条件分布

Crystality·2023-01-30 23:23

机器学习【西瓜书/南瓜书】--- 第五章神经网络

1.2激活函数阶跃函数：理论上我们使用阶跃函数。

爱吃肉爱睡觉的Esther·2023-01-30 20:15

机器学习_西瓜书_C5神经网络

目录5.1神经网络neuralnetwork原理流程激活函数activationfunction5.2分类感知机Perception单层(w/o隐含层)多层(with隐含层hiddenlayer)误差逆传播

大老猪·2023-01-30 20:45

二分类问题输出一个节点还是两个节点

这两天在学pytorch的时候，看到是莫凡的pytorch教程，在二分类中用的是softmax，输出是[0,1],[1,0]这样的标签，而不是0,1标签，自己看了看torch的api函数改成了sigmoid激活函数可以用

IT莫莫·2023-01-30 17:07

卷积神经网络的应用实例,卷积神经网络应用举例

深度学习之损失函数与激活函数的选择深度学习之损失函数与激活函数的选择在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。

普通网友·2023-01-30 14:37

神经网络基础知识之激活函数

文章目录激活函数简介1、Sigmod激活函数2、Tanh激活函数3、Relu激活函数4、对比激活函数简介神经网络本身对数据信息能够进行并行处理，同时在处理过程中具有较强的自学习能力以及非线性逼近能力，而激活函数作为神经网络中神经元的核心

七层楼的疯子·2023-01-30 12:44

ECCV 2022 | 图像恢复的简单基线

在本文中，我们先展示如何从零开始搭建一个简单同时性能优秀的基线模型，然后进一步简化该模型：我们发现甚至连传统的激活函数（如ReLU，GELU，Sigmoid

旷视·2023-01-30 11:56

简述梯度下降法在神经网络中的作用

NLP_Song·2023-01-30 11:25

YB菜菜的机器学习自学之路（六）——初步了解简单的神经网络模型（隐藏层）

而单一的激活函数中，

Keep_Holding_Down·2023-01-30 09:59

YB菜菜的机器学习自学之路（五）——完整的单神经元罗森布拉特感知模型（激活函数）

YB菜菜的机器学习自学之路（五）——完整的单神经元罗森布拉特感知模型（激活函数）前提说明1.激活函数1.1激活函数的作用1.2Sigmod函数2.完整的单元罗森布拉特感知模型前提说明首先，事实上，我们在思考分析问题时

Keep_Holding_Down·2023-01-30 09:27

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