ReLU激活函数第4页

Dlearning

algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:sigmoid=11+e−xsigmoid=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid=1+e−x1ReLU

stoAir·2024-01-27 15:37

tensorflow2实现coordinate attention

importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimport(Conv2D,AvgPool2D,Input)defCoordAtt(x,reduction=32):defcoord_act(x):tmpx=tf.nn.relu6

吴天德少侠·2024-01-27 08:18

深入浅出 diffusion(3)：pytorch 实现 diffusion 中的 U-Net

导入python包importmathimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsilu激活函数classSiLU(nn.Module

木水_·2024-01-26 21:00

学习笔记-李沐动手学深度学习（三）（10-11，隐藏层、多层感知机、激活函数、模型超参数选择、欠过拟合）

总结多体会（宏观、哲学）【深度学习的核心】首先是要模型足够大，在此基础上通过各种手段来控制模型容量，使得最终得到较小的泛化误差【一般深度学习特指神经网络这一块】【学习的核心是要学习本质上不变的那些核心思想，如欠过拟合、数据集怎么弄、训练误差泛化误差等等，因为很可能过几年有新的语言、新的技术出现。整个工科本质上都差不多，从某个方向深入学习到精髓，很容易向其他工科迁移】世界上有三种东西：艺术：我做了一

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

轻量级3D姿态估计

网络结构：编码器-解码器在编码器用于全局特征提取，而解码器进行姿态估计的基础架构，研究团队对其主干网络、激活函数，以及Skipconcatenation功能都

AI视觉网奇·2024-01-26 15:04

Course1神经网络和深度学习编程作业

使用具有非线性激活功能激活函数，例如tanh。计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。

毛十三_·2024-01-26 11:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

对交叉熵的理解取决于对Softmax激活函数的理解。我在下面写了另一篇文章来涵盖这个先决条件考虑一个4类分类任务，其中图像被分类为狗、猫、马或猎豹。上图中，Soft

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

深度学习基础知识

卷积层基本参数（卷积核大小，步长【pytorch默认为1】，padding边缘填充）输出尺寸=（输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding）/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层：批次通道图像大小卷积层激活函数

湘溶溶·2024-01-26 06:40

DNN二手车价格预测完整代码

前言最近在学习深度学习，就用DNN试着跑了个天池赛二手车价格预测，特征还是用之前集成模型跑的特征，通过不断调试模型的学习率、隐藏层数量、神经元数量、优化器、激活函数、迭代次数、batchsize，KFold

wjzeroooooo·2024-01-26 01:53

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比

WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

【数学建模】智能算法

文章目录模拟退火算法简介算法流程及应用算法流程算法应用遗传算法遗传算法的原理遗传算法应用模型及算法模型求解人工神经网络概述人工神经元激活函数基本模型感知器BP神经网络RBF神经网络应用智能算法，也称现代优化算法模拟退火算法简介材料统计力学观点

自律版光追·2024-01-24 11:06

工程师每日刷题 -3

产生原因：1、在深层网络中2、采用了不合适的损失函数对激活函数进行求导，如果此部分大于1，那么层数增多的时候，最终的求出的梯度更新将以指数形式增加，即发生梯度爆炸，如果此部分小于1，那么随着层数增多，求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

Resnet结构的有效性解释

(l-1)}+\mathcal{F}(\mathbf{x})^{(l-1)}\tag{1}z(l)=x(l−1)+F(x)(l−1)(1)考虑由式(1)(1)(1)组成的前馈神经网络，假设残差块不使用激活函数

Midsummer啦啦啦·2024-01-24 02:25

机器学习实验4——CNN卷积神经网络分类Minst数据集

激活函数在卷积层之后，通常会应用一个非线性激活函数，如ReLU激活函数的作用是引入非线性，使得CN

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析【云驻共创】

一见已难忘·2024-01-23 13:15

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程

解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程文章目录解密神经网络：深入探究传播机制与学习过程一、引言二、基础理论1.人工神经元：构建块的定义2.神经网络的结构3.激活函数的作用三、前向传播1.数据流动：输入到输出

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:40

day01 深度学习介绍

目录1.1深度学习介绍1.2神经网络NN1、概念：2、神经元3、（单层）神经网络4、感知机（两层）5、多层神经网络6、激活函数（1）饱和与非饱和激活函数（2）饱和激活函数①Sigmoid激活函数②tanh

柠檬不萌只是酸i·2024-01-23 06:55

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

【保研】2021/2022南京大学计算机夏令营笔试面试笔记

Dijkstra）算法的区别5、解释独立性和相关性；6、c++面试题.1.C中static有什么作用2.多态，虚函数，纯虚函数1.C++new和malloc的区别7、矩阵的特征值怎么求；8、C语言的三种分支；激活函数机器学习范式问题

echoliuy·2024-01-22 20:27

神经网络（一）

有n个数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得出输出（和线性回归特别像）。有一个阈值，输

Daily_Note·2024-01-22 15:42

Class1 Assignment4

Usethehelperfunctionsyouhaveimplementedinthepreviousassignmenttobuilda2-layerneuralnetworkwiththefollowingstructure:LINEAR->RELU

寒露lu·2024-01-22 12:15

逻辑回归损失函数为什么引入log？

先放一下激活函数和损失函数的数学公式再来看对应的几行代码#z=w.T*X+b,np.dot(w.T,X)(1,209)A=sigmoid(np.dot(w.T,X)+b)#计算激活值，请参考公式2。

?LAST·2024-01-22 03:56

吴恩达-深度学习入门-第二周课后测验题

【】神经元节点先计算激活函数，再计算线性函

?LAST·2024-01-22 03:55

Improving Deep Neural Network学习笔记

1超参数在学习率、梯度下降的循环次数（iteration）、隐藏层数目（L）、隐藏层神经元个数、激活函数、momentum、batchsi

佳雨初林·2024-01-21 17:42

语音分离论文：Conv-TasNet：Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation

Conv-TasNet:SurpassingIdealTime–FrequencyMagnitudeMaskingforSpeechSeparation目录Conv-TasNet模型深度可分离卷积Cov-TasNet中激活函数参考文献

maplesea7·2024-01-21 13:29

李沐深度学习-激活函数/多层感知机文档

multilayerperceptron(MLP)：多层感知机(多层神经网络)(hiddenlayer)隐藏层：介于输入层和输出层之间的网络层输入层不涉及计算，如果一个神将网络由三层组成，则多层感知机层数为2多层感知机中隐藏层和输出层都是全连接隐藏层的输出(也叫隐藏层变量或隐藏变量)隐藏层单元个数≠隐藏层变量个数将隐藏层的输出作为输出层的输入，联立后得到的式子依然从形式上等价于一个单层神经网络原因

大小猫吃猫饼干·2024-01-21 07:54

李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现

动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归目录系列文章一、多层感知机（一）隐藏层（提出原因、方式、多层感知机）（二）激活函数

丁希希哇·2024-01-21 04:46

ReLU函数

ReLU函数，全称为修正线性单元（RectifiedLinearUnit），是深度学习中常用的激活函数。

jiang_changsheng·2024-01-20 15:42

Pytorch 与 Tensorflow对比学习第3周：进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络（CNN）

激活函数：理解了ReLU（RectifiedLinearUnit）作为激活函数在CNN中的广泛应用，用于增加非线性

M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

选择合适的激活函数，如ReLU。定义损失函数和优化器，例如使用交叉熵损失和

M.D·2024-01-20 06:16

Pytorch第2周：深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础

激活函数：引入非线性因素，使网络能够学习复杂的模式，如ReLU、Sigmoid、Tanh等。使用PyTorch的nn模块：

M.D·2024-01-20 06:16

（二）深度学习入门：神经网络的前向传播

目录前言一、神经网络的基本结构二、激活函数三、神经网络输出层的设计前言上一篇我们解决了感知机模型的基本定义和应用，本次我们在感知机的基础上探讨感知机构成神经网络的一些细节，了解神经网络前向传播的过程，重点理解激活函数存在的意义

油炸大聪明·2024-01-19 17:33

大模型关键技术：上下文学习、思维链、RLHF、参数微调、并行训练、旋转位置编码、模型加速、大模型注意力机制优化、永久记忆、LangChain、知识图谱、多模态

大模型关键技术大模型综述上下文学习思维链CoT奖励建模参数微调并行训练模型加速永久记忆：大模型遗忘LangChain知识图谱多模态大模型系统优化AI绘图幻觉问题从GPT1-GPT4拆解GPTs对比主流大模型技术点旋转位置编码层归一化激活函数注意力机制优化大模型综述你知道嘛

Debroon·2024-01-19 14:14

神经网络激活函数--Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax

本文主要总结了Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax四种函数；给出了函数的形式，优缺点和图像。sigmoid和Tanh函数的导数简单，但是可能出现梯度弥散。

远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:27

深度学习笔试题（一）

一、单选题（1-20题）1、这些图中的哪一个表示sigmoid激活函数？

beyond谚语·2024-01-19 07:50

机器学习之常用激活函数

它的主体结构如下：激活函数常用类型有：线性激活函数、符号激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、高斯激活函数、ReLU、GeLU等线性激活函数：f(x)=kx+cf(x)=kx+cf(x)=

WEL测试·2024-01-18 11:08

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中，全连接层和卷积层可实现相互转换。参数冗余。

踩坑第某人·2024-01-18 10:24

【深度学习入门】深度学习基础概念与原理

（2）神经网络基本结构2、激活函数的作用和选择（1）什么是激活函数？（2）激活函数的作用与选择3、损失函数的定义和选择（1）什么是损失函数（2）损失函数的选择4、

代码骑士·2024-01-18 07:38

inplace=True (原地操作)

Pytorch的很多地方有inplace这个参数，最近遇到的是nn.ReLU(inplace=True)。

hxxjxw·2024-01-18 06:06

深度学习入门基于Python的理论与实现（第3章神经网络）

“朴素感知机”是指单层网络，指的是激活函数使用了阶跃函数的模型。“多层感知机”是指神经网络，即使用sigmoid函数等平滑的激活函数的多层网络。

无思不晓·2024-01-17 12:16

ImageNet Classification with Deep Convolutional 论文笔记

本文目录标题和作者摘要创新点ReLU多GPUDropout其他网络结构输入层（Inputlayer）卷积层（C1）卷积层（C2）卷积层（C3）卷积层（C4）卷积层（C5）全连接层（FC6）全连接层（FC7

小嗷犬·2024-01-17 06:25

深度学习基本概念

定义一个深度学习模型，通常需要解决3个问题：1）激活函数，也就是先对于输入神经元的激活值。一般的有log

不存在的里皮·2024-01-16 22:38

【Python】Sigmoid和Hard Sigmoid激活函数对比总结及示例

Sigmoid和HardSigmoid是两种常用的激活函数，它们在神经网络中起到非线性变换的作用。

木彳·2024-01-16 06:01

吴恩达深度学习学习笔记-7建立神经网络

例如，有多少层网络每层含有多少个隐藏单元学习率各层采用哪些激活函数…这些决策无法一次决定好，通常在项目启动时，我们会先有一个初步想法，然后编码，并尝试运行这些代码，再根据结果完善自己的想法，改变策略。

猪猪2000·2024-01-16 02:03

吴恩达深度学习--神经网络的优化(1)

激活函数的选择等等。实际上很难第一次就确定好这些参数，大致过程是：先确定初始参数，构建神经网络模型，然后通过代码实现该模型，之后进行试验确定模型的性能。

Kangrant·2024-01-16 02:30

sigmoid函数求导、求极值（史上最详细）

在机器学习、深度学习中，激活函数有时会使用到Sigmoid函数。

TFATS·2024-01-15 17:26

感知器学习算法和Adaline规则

为了解决感知器的线性可分问题，在20世纪80年代多层感知器（MLP）被引入，通过在感知器之间增加多个层次和非线性激活函数，这为神经

Algorithm_Engineer_·2024-01-15 16:08

深度学习笔记（六）——网络优化（2）：参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam

并且了解了激活函数和损失函数在神经网络中发挥的重要用途，其中，激活函数优化了神经元的输出能力，损失函数优化了反向传播时参数更新的趋势。我们知道在简单的反

絮沫·2024-01-15 10:49

机器学习 | 卷积神经网络

实验工作还需要对激活函数的选择、

rookiexiong·2024-01-15 08:23

PyTorch中的nn.LeakyReLU()、nn.Module和nn.ModuleList

一.nn.LeakyReLU()函数在PyTorch中，nn.LeakyReLU()是一个激活函数，用于引入非线性性到神经网络中。

NLP工程化·2024-01-15 07:59

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