ReLU激活函数

深度学习常见的激活函数

ReLU函数ReLU提供了一种非常简单的非线性变换]。
菜小鸡同志要永远朝光明前进·2023-01-13 09:16

pytorch中backward()方法自动求梯度

方法自动求梯度2.1、结果张量是一维张量2.2、结果张量是二维张量或更高维张量参考1、区分源张量和结果张量x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=x.relu
不一样的天蝎座·2023-01-13 09:46

深度学习技术汇总

深度学习1背景2基础知识汇总3深度学习框架4数据集5数据预处理6模型构建6.1常见模型结构6.2激活函数6.3其它6.3.1卷积6.3.2池化6.3.3感受野7模型配置后向传播7.1损失函数7.1.1损失函数
晓码bigdata·2023-01-13 08:06

【安装DGL（可用清华源）和pyg】；选择adam等优化器；激活函数选择

使用pipinstall安装.whl文件出现isnotasupportedwheelonthisplatform解决办法_michelle__7的博客-CSDN博客Linksfordgl后来发现我搞错了自己的python，应该是3.9我以为是3.6再后来用清华源就对了，不会有超时的错误了。pipinstalldgl-0.6.1-cp39-cp39-win_amd64.whl-iSimpleInde
爱吃甜的火龙果巧克力·2023-01-13 07:15

Pytorch学习09——卷积

1、Linear线性层（或者叫全连接层）后面跟激活函数2、感受野（receptivefield）和权值共享（weightsharing）感受野源自人看事物是一部分一部分的看所以对于卷积核来说，每次扫过图片的大小就是卷积核的大小权值共享指的就是卷积核里的权值不变
简简单单的貔貅·2023-01-13 07:39

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--神经网络的梯度

假设权重变化的函数是w，而w就是t的函数，所以有：代码实现：importos,sysimportnumpyasnpsys.path.append(os.pardir)defsoftmax(x):#一种神经网络的激活函数
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-13 00:28

一个简单的神经网络例子

其中w1、w2、w3分别表示甲、乙、丙的权重，激活函数使用的是sigmoid，也就是：权重进行随机，然后利用已知的值进行训练，不
·2023-01-12 20:58

一个简单的神经网络例子

其中w1、w2、w3分别表示甲、乙、丙的权重，激活函数使用的是sigmoid，也就是：权重进行随机，然后利用已知的值进行训练，不
·2023-01-12 20:26

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。
五元钱·2023-01-12 19:13

8. 类神经网络训练不起来怎么办（五）Batch normalization

五）特征的变化范围不一样，对Loss的影响不一样不同dimension范围变化到0-1范围在Deeplearning中，还要对z或者a做Normalization对z做还是对a做：总体上没有区别，如果激活函数是
Shannnon_sun·2023-01-12 19:13

CNN（Convolutional Neural Network）

卷积层的激活函数使用的是ReLU。我们在DNN中介绍过ReLU的激活函数，它其实很简单，就是ReLU(x)=max(0,x)。在卷积层后面是池化层(Poolinglayer)，这个也是CNN
梦码城·2023-01-12 19:09

Softsign Tanh 速度对比

我最近对softsign这个函数比较偏爱，但是测试的时候，有时候发现其速度并不令人满意网上资料很少，搜到了一篇博客深度学习日常发问（三）：激活函数性能对比_明曦君的博客-CSDN博客_mish激活函数和
zhqh100·2023-01-12 19:15

keras预测函数采坑实录

Sequential()model.add(Conv2D(32,(3,3),strides=(1,1),input_shape=(299,299,3),padding='same',activation='relu
星之所望·2023-01-12 17:07

机器学习之keras：keras中的complie、fit、predict、save函数说明

一、模型定义keras中模型定义十分简单，主要通过add函数来添加layers，而这些layers包含比如卷积层Conv2D、池化层Pool，全连接层Dense,激活函数层Activation等。
JacksonKim·2023-01-12 17:36

深度学习_准备工作

深度学习常用函数学习率问题反向传播：神经网络可以表达非线性的原因参数初始化常用函数sigmoid：Relu激活函数sigmoid存在的主要缺点是当网络层数较多的时候容易发生梯度消失因为在sigmoid中
沧海磐石·2023-01-12 14:53

297个机器学习彩图知识点（9）

1.鞍点2.损失函数的饱和3.饱和4.均匀分布5.单位阶跃激活函数6.上采样7.验证曲线8.梯度消失9.方差膨胀因子10.方差11.方差阈值法12.RSS13.值缩放14.随机缺失15.完全随机迷失16
冷冻工厂·2023-01-12 13:05

Make Your First GAN With PyTorch：3.针对手写数字识别网络改进的讨论

本文目录1.损失函数2.激活函数3.优化方法4.规范化（Normalisation）5.综合改进6.要点总结本书的上一章开发了一个神经网络来对手写数字的图像进行分类，虽然网络设计简单，但效果不错，使用MNIST
soih0718·2023-01-12 11:20

Relu激活函数及其变种

神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的抽象表达能力。
AI剑客·2023-01-12 11:48

超越ReLU却鲜为人知，3年后被挖掘：BERT、GPT-2等都在用的激活函数

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作为决定神经网络是否传递信息的「开关」，激活函数对于神经网络而言至关重要。不过今天被人们普遍采用的ReLU真的是最高效的方法吗？
小白学视觉·2023-01-12 11:18

【计算机视觉】三种常见的激活函数解析

问题在笔试问答题或面试中偶尔有涉及到激活函数的问题，这里简单总结一下深度学习中常见的三种激活函数sigmoid、tanh和ReLU，以及它们各自的特点和用途。激活函数激活函数的作用是什么？
秋天的波·2023-01-12 11:15

激活函数(sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout)

然而现在sigmoid激活函数使用较少，主要原因为两点：梯度消失。当神经元的激活在接近0或1时会饱和，导致其导数为0，则梯度为0。在
沉沉沉小姐·2023-01-12 11:44

CVPR 2021 | 自适应激活函数ACON: 统一ReLU和Swish的新范式

zhuanlan.zhihu.com/p/363274457论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.04759代码：https://github.com/nmaac/acon本文提出一种新的激活函数
Amusi（CVer）·2023-01-12 11:13

超越ReLU！SMU：一种新的激活函数，让CNN性能涨点！

smoothactivationfunctionfordeepnetworksusingsmoothingmaximumtechnique论文：https://arxiv.org/abs/2111.04682选择一个好的激活函数可以对提高网络性能产生重要的影响
Amusi（CVer）·2023-01-12 11:13

计算机视觉 | 面试题：06、ReLU函数在0处不可导，为什么在深度学习网络中还这么常用?

问题ReLU函数在0处不可导，为什么在深度学习网络中还这么常用?
Mrrunsen·2023-01-12 11:12

激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。
明天也要加油鸭·2023-01-12 11:41

激活函数总结1:ReLU及其变体

激活函数可以被分为2类，“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。
Chen_Swan·2023-01-12 11:40

【计算机视觉】ReLU函数在0处不可导，为什么还能用

问题ReLU函数在0处不可导，为什么在深度学习网络中还这么常用?
秋天的波·2023-01-12 11:39

MobileNet系列论文——MobileNet V3

目录MobileNetV3创新点：SE模块互补搜索技术组合网络结构的改进h-swish激活函数4MobileNetV3网络结构补充资料MobileNetV3MobileNetV3主要使用了网络搜索算法(
坚硬果壳_·2023-01-12 11:52

动手学机器学习-李沐（6）

标量)（感知机的实质是一个二分类的问题，0或1）2、训练感知机3、收敛定理4、感知机存在的问题（1）不能拟合xor问题，只能产生线性的分割面二、多层感知机1、学习xor两个分类器的组合2、sigmoid激活函数将输入投影到
Everyyang·2023-01-12 11:49

图神经网络基本概念记录

节点特征矩阵f代表特征维度代表节点加了一个自环，外部那个函数一般是ReLu关于滤波器相关的操作其实不太懂，但是可以参
ye6·2023-01-12 10:23

神经网络激活函数

1sigmoidf(x)=1/1+exp(−x)f(x)=1/1+exp(-x)f(x)=1/1+exp(−x)图像如下形状：绘制代码importmatplotlib.pylabaspltdefsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))x=np.arange(-5.0,5.0,0.1)y=sigmoid(x)plt.plot(x,y)plt.ylim(-0.1,1.1)pl
zhr_math_king·2023-01-12 06:43

RepVGG：让VGG风格的ConvNets再次伟大

论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697我们提出了一种简单但功能强大的卷积神经网络结构，该模型在推理时类似于VGG，只有3×3的卷积和ReLU堆叠而成，而训练时间模型具有多分支拓扑结构
迪菲赫尔曼·2023-01-12 06:35

神经网络、激活函数

目录1.双层神经网络计算神经网络层数的时候不包括输入层。2.逻辑回归的神经网络如何实现隐藏单元如何计算？，3x1矩阵，3x1矩阵,上标[1]表示第一层向量化(单个训练样本):隐藏层：，，为4x3矩阵，x为3x1矩阵，为4x1矩阵，为4x1矩阵输出层：，，为1x4矩阵，为4x1矩阵，为1x1矩阵，为1x1矩阵向量化(m个训练样本，n个输入特征，隐藏层有k个神经元):，，，为kxn矩阵，X为nxm矩阵
劳埃德·福杰·2023-01-12 06:34

大数据分析和计算机视觉笔记 (8) - 卷积神经网络图像分析(Convolution Neural Network Image Analytic)

深度学习-卷积神经网络图片分析步骤视觉词袋法流程(Bag-of-Visual-Word)深度学习(DeepLearning)神经网络知识背景其他名词损失函数(lossfunction)激活函数多层感知全连接层
王踹踹·2023-01-12 01:40

神经网络学习随笔

神经网络神经网络简介深度学习简介神经网络介绍神经元是如何工作的激活函数Sigmoid/logistics函数：tanh(双曲正切曲线)RELULeakReLuSoftMax其他激活函数如何选择激活函数隐藏层输出层参数初始化随机初始化标准初始化
最白の白菜·2023-01-12 01:05

深度学习概念随笔

）tf张量的定义和np数据的转换tf张量的定义tensor张量转numpy张量和np数据都可以作为彼此函数或算子的输入参数神经网络正向传播和反向传播的理解网络间的数据传播与矫正分为三步正向传播反向传播激活函数
肯定有问题·2023-01-12 01:04

【图像识别】基于卷积神经网络cnn实现银行卡数字识别matlab源码

每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称之为权重(weight)。
Matlab科研辅导帮·2023-01-12 01:03

pytorch 手动顺序搭建resnet18、附带训练代码、测试代码

resnet18文件名：mode_resnet18importtorchfromtorchimportnn#导入记好了，2维卷积，2维最大池化，展成1维，全连接层，构建网络结构辅助工具,2d网络归一化,激活函数
默凉·2023-01-12 00:25

分类交叉熵Cross-Entropy

一、简介在二分类问题中，你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为阈值，凡是大于0.5的样本被认为是正类，小于
青竹aaa·2023-01-11 23:05

交叉熵损失函数Cross-entropy loss及比较

Cross-entropyloss及比较交叉熵和Sigmoid交叉熵和对数损失函数交叉熵和极大似然函数交叉熵和平方差损失函数交叉熵和KL散度、JS散度交叉熵和Sigmoidsigmoid一般在神经网络中作为激活函数
bblingbbling·2023-01-11 23:34

深度学习入门系列（总结篇）

如果层与层之间不再是单一的激活函数，而是用池化层和卷积层代替，就变成了卷积神经网络（CNN），为了解决
整得咔咔响·2023-01-11 19:39

深度学习中各个模型简介

模型名称模型简介AlexNet首次在CNN中成功的应用了ReLU,Dropout和LRN，并使用GPU进行运算加速。
心无旁骛~·2023-01-11 18:05

关于batch normalization的理解

新的问题：但是加入BN层之后，使得数据区间是[0-1]，经过激活函数sigmoi
Jack Su·2023-01-11 12:05

一个网络的权重初始化方法

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,3)self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(100,100),nn.ReLU(),nn.Linear
好的ID有点难·2023-01-11 11:01

pytorch优化器

__init__()self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(13,10),nn.ReLU())self.regression=nn.Linear(10,1)defforward
好的ID有点难·2023-01-11 11:31

pytorch损失一点都不变的问题

可能是我最后relu后跟了一个sigmoid。因为我注释掉relu，梯度开始变化。（BCELoss需要sigmoid，我就留着它了）明早看看实验结果。
comeonow·2023-01-11 11:55

297个机器学习彩图知识点（9）

1.鞍点2.损失函数的饱和3.饱和4.均匀分布5.单位阶跃激活函数6.上采样7.验证曲线8.梯度消失9.方差膨胀因子10.方差11.方差阈值法12.RSS13.值缩放14.随机缺失15.完全随机迷失16
·2023-01-11 11:12

激活函数 sigmoid、tanh、relu

PS：以下图有标注错误，红色都是原函数，蓝色都是导函数激活函数（activationfunctions）的目标是，将神经网络非线性化。
桂花很香,旭很美·2023-01-11 10:04

PNN神经网络

通常，NN层之间都使用“addoperation”，通过激活函数来引入非线性。
perfect Yang·2023-01-11 09:05

PNN神经网络概述

概率神经网络以Parzen窗口函数为激活函数，其同时包含了径向基神经网络与经典的概率密度估计算法的优势，因此在识别与分类方面，与传统的BP神经网络相比具有较为明显的性能优势。
fpga和matlab·2023-01-11 09:35
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