ReLU激活函数第44页

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第一部分、绪论

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第一部分、绪论1.什么是机器学习2.相关知识1）机器学习基本步骤2）modelbias3）其他的激活函数4）再次修改模型第一部分、绪论1.什么是机器学习机器学习就是

Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:19

梯度消失/爆炸：原因，影响，解决方案，误区。

激活函数求导。W：权重值。神经元（输入）的值。根据梯度链式传递法则，可以发

Rulcy·2023-01-11 07:18

梯度消失/爆炸产生的原因和解决方案

下面从网络深度和激活函数角度进行解释：（1）网络深度若在网络很深的时候，若权重初始化很小，各层上的相乘得到的数值都会在0-1之间的小数，而激活函数梯度也是0-1之间的数，那么连乘后，结果数值会变得很小，

liiiiiiiiiiiiike·2023-01-11 07:48

神经网络（十）激活函数DLC

激活函数是构成神经元的重要部件之一，它衔接了神经元净输入z和神经元净输出a可以分为以下几种：一、Logistic函数可以视为一个挤压函数，输出区间[0,1]，输入越小越接近0，输入越大越接近1。

ViperL1·2023-01-11 07:17

深度学习笔记 3 梯度消失和梯度爆炸

目录1.产生原因1.1概念1.2产生原因2.解决方案2.1预训练（适用梯度消失/爆炸）2.2度剪切：对梯度设定阈值（适用梯度爆炸）2.3权重正则化（适用梯度爆炸）2.4选择relu等梯度大部分落在常数上的激活函数

李同学_道阻且行·2023-01-11 06:15

梯度消失、爆炸原因以及解决办法

-预训练加微调-梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸）-使用不同的激活函数-使用batchnorm-使用残

xinxing_Star·2023-01-11 06:14

梯度消失/梯度爆炸

1.深层网络角度：2.激活函数的角度如果激活函数的选择不合适，比如使用Sigmoid，梯度消失会很明显。下图为Logistic函数和Tanh函数的导数，Logis

沙小菜·2023-01-11 06:11

alexnet实现cifar-10分类

文章目录Alexnetalexnet网络结构网络各层AlexNet参数数量使用到的激活函数Relu函数激活函数Relu激活函数简介Relu激活函数代码实现softmax激活函数kerasKeras是什么

郭小傻·2023-01-11 06:40

如何确定梯度消失/爆炸和解决梯度消失/爆炸

1、梯度消失的原因和表现1.1、梯度消失的原因：在深层网络中，如果激活函数的导数小于1，根据链式求导法则，靠近输入层的参数的梯度因为乘了很多的小于1的数而越来越小，最终就会趋近于0，例如sigmoid函数

ytusdc·2023-01-11 06:39

深度学习基本部件-激活函数详解

激活函数概述前言激活函数定义激活函数性质Sigmoid型函数Sigmoid函数Tanh函数ReLU函数及其变体ReLU函数LeakyReLU/PReLU/ELU/Softplus函数Swish函数激活函数总结参考资料本文分析了激活函数对于神经网络的必要性

嵌入式视觉·2023-01-11 06:08

卷积神经网络结构设计,卷积神经网络参数设置

当然你也可以增加全连接层数目（那么做训练会变慢--、），修改激活函数和填充器类型。建议你还是使用caffe中自带的cifar10_quick和

快乐的小荣荣·2023-01-11 01:14

05_机器学习相关笔记——特征工程（5）

等风来随风飘·2023-01-10 21:06

神经网络参数量的计算

（注意：激活函数层（relu等）和Maxpooling层、Upsample层是没有参数的，不需要学习，他们只是提供了一种非线性的变换）1.理论公式卷积层：K2×Ci×Co+Co\rmK^{2}\timesC_i

晓野豬·2023-01-10 19:08

《动手深度学习》2.5 反向传播自动求导

激活函数的引出：激活函数的存在是必要的！！！否则无论多少层的网络结构，一经化简合并就和单层网络效果是一样的！forward和backwar

Mavis00·2023-01-10 16:54

HRNet源码阅读笔记（4），庞大的PoseHighResolutionNet模块-stage1

pose_hrnet.py中PoseHighResolutionNet模块的forward函数相关部分如下：defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.bn1(x)x=self.relu

gaoenyang760525·2023-01-10 14:59

五、CNN-LSTM数据驱动模型

卷积神经网络由卷积层和池化层交替叠加而成，在每个卷积层与池化层之间都有relu激活函数作用来加速模型

如灬初·2023-01-10 11:01

Batch Normalization理解总结

当前面网络的参数发生微小变化时，随着每一层的前向传播（线性层和激活函数等）而会使该微小的变化随网络的加深而变大，同时参数的改变会使得每一层的数据分布发生变化，这就是InternalCovariateShift

☞柡櫡☜·2023-01-10 07:11

Batch Normalization详解

BN层放在ReLU前面还是后面？BN层为什么有效？参考博客：blog.shinelee.me|博客园|CSDN动机

may_walkaway·2023-01-10 07:40

深度学习100问

●Relu比Sigmoid的效果好在哪里?●问题：神经网络中权重共享的是？●问题：神经网络激活函数？●问题：在

北木.·2023-01-10 07:00

附代码：RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again论文解读

DingXiaoH/RepVGG重点：提出通过结构重新参数化来解耦训练时间的多分支和推理时间的纯体系结构摘要：我们提出了一个简单而强大的卷积神经网络结构，它具有一个类似VGG的推理时间体，只由3×3卷积和ReLU

向上的阿鹏·2023-01-10 07:27

Pytorch深度学习记录：对CIFAR-10的深度学习模型搭建与测试

分类与读入数据集数据集下载解压与分类数据集读入数据搭建神经网络卷积层（Convolutionallayer）池化层（Poolinglay）残差网络（ResidualNetwork）全连接层（Fullyconnectedlayer）激活函数

不在海里的章鱼·2023-01-10 02:59

YoloV5目标检测系统【详解】

文章目录一、网络结构1、主干网络（backbone）1.1BottleNeck1.2CSPnet1.3Focus结构1.4Silu激活函数1.5SPP结构1.6整个主干（backbone）实现代码2、F

全息数据·2023-01-09 22:50

【分类器 Softmax-Classifier softmax数学原理与源码详解深度学习 Pytorch笔记 B站刘二大人（8/10）】

数学原理与源码详解深度学习Pytorch笔记B站刘二大人（8/10）在进行本章的数学推导前，有必要先粗浅的介绍一下，笔者在广泛查找后发现当前并没有官方定义什么是softmax分类器：softmax分类器在本质上也是激活函数的一种

狗头狗不狗·2023-01-09 19:41

python+opencv+mediapipe+tensorflow实现手势识别控制计算机

目录系统介绍OpenCVMediapipeTensorFlowPyWin32数据处理通过mediapipe提取特征转化为相对坐标：均值方差归一化（标准化）：测试效果：神经网络网络结构设计激活函数神经网络的训练过程模型调参语音唤醒监听麦克风将音频读取为

G.E.N.·2023-01-09 19:02

图神经网络（8）——续 GNN编程实践建议附论文名单

山、、、·2023-01-09 17:35

【深度学习系列】反向传播推导+损失函数+激活函数原理

联系方式：[email protected]文章目录1.推导反向传播过程2.常见的损失函数2.1基于距离的损失函数2.2基于概率分布的损失函数3.常见的激活函数3.1Sigmoid函数3.2tanh函数3.3ReLU

lrchang·2023-01-09 15:45

【python机器学习】感知器算法（基于鸢尾花数据集实现）

写在前面感知器是一种人工神经网络，其模拟生物上的神经元结构感知器是一个二分类器，净输入为：z=W.T*X=w0+w1x1+w2x2+w3x3+…+wnxn然后通过激活函数将z映射[-1,1](与阈值theta

如是我闻__一时__·2023-01-09 14:25

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation论文翻译

2）传统方法：使用像素周围的一个图像块作为CNN的输入用于训练和预测3）优点：平移不变性，基本组件(卷积层、池化层和激活函数)作用于局部输入区域，并且只依赖于相对的空间坐标4）缺点：存储开销很大；计算效率低下

彼时云歌杳·2023-01-09 11:25

Alexnet论文精读

虽然效果不好，但是创新好简单有效的才是持久的relu现在看来没那么快，在现在看来，其他的技术发展。

CVer1024·2023-01-09 10:59

机器学习中的数学——激活函数：基础知识

von Neumann·2023-01-09 10:27

（深度学习快速入门）第三章第三节2：深度学习必备组件之损失函数和激活函数

文章目录一：损失函数（1）均方误差损失（MSE）（2）交叉熵损失（CrossEntropy）二：激活函数（1）tanh（2）ReLU（3）LeakyReLU（4）mishPytorch中的写法一：损失函数损失函数

快乐江湖·2023-01-09 10:26

kpu 处理器_KPU · MaixPy 文档

具备以下几个特点：支持主流训练框架按照特定限制规则训练出来的定点化模型对网络层数无直接限制，支持每层卷积神经网络参数单独配置，包括输入输出通道数目、输入输出行宽列高支持两种卷积内核1x1和3x3支持任意形式的激活函数实时工作时最大支持神经网络参数

weixin_39693101·2023-01-09 09:06

【人工智能原理自学】激活函数：给机器注入灵魂

本文讲解激活函数：给机器注入灵魂，一起卷起来叭！目录一、“分类”二、代码实现一、“分类”人在思考的过程中，往往不会产生精确的数值估计，而常做的事情是分类。

文艺倾年·2023-01-09 09:16

【AI】轻量级神经网络——MobileNetV1 到 MobileNetV2 的论文解读

a.标准卷积的计算量b.深度卷积的计算量c.举例(3)网络结构2、MobileNetV2(1)改进1——ReLu（linearbottleneck）(2)改进2——添加了倒残差结构（Invertedresiduals

李清焰·2023-01-09 08:07

Pytorch 实现DenseNet网络

Block的数量一般为4.（2）两个相邻的DenseBlock之间的部分被称为Transition层，具体包括BN，ReLU、1x1卷积、2x2平均池化操作。1x1的作用

乐亦亦乐·2023-01-09 07:14

python实现卷积操作

0.前言卷积神经网络与全连接神经网络类似,可以理解成一种变换,这种变换一般由卷积、池化、激活函数等一系列操作组合而成.本文就“卷积”部分稍作介绍.1.卷积介绍卷积可以看作是输入和卷积核之间的内积运算,是两个实质函数之间的一种数学运算

uodgnez·2023-01-09 06:56

几个卷积神经网络总结

github上，有需要的朋友可以康康✨https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git目录一、各网络的概述二、各网络的详细介绍一、各网络的概述LeNet——卷积层（含激活函数

tt丫·2023-01-09 03:46

深度学习（一）吴恩达给你的人工智能第一课： 01.神经网络和深度学习

1.2.1、RectifiedLinearUnit(ReLU)1.2.2、房子价格预测神经网络1.3、用神经网络进行监督学习1.3.1、监督学习常常包括了下面的几种神经

我爱AI·2023-01-09 00:19

Deep Learning Specialization课程笔记——深度学习介绍

一张图解释什么是ReLU函数，就像房价预测的曲线是一样的：（同时这张图展示了什么是单个的神经元neuron）影响房价的不同因素共同决定了housingprice：（这时，输入x参数是大小，卧室数量，邮政编

韬光养晦气·2023-01-09 00:17

信号去噪：使用专门设计的神经网络（NN）模型对测量信号进行去噪处理，使信号变得更平滑

该模型使用双曲正切激活函数（即Tanh函数）。建立均方误差(MSE)损失函数来评估测量和模型输出之间的差异。Adam优化器用于训练该模型，学习率设置为0.001。epoc

XDFLYQ·2023-01-08 21:54

机器学习笔记-有关ReLU非线性的理解

如果单独看一个ReLU激活函数，那它就是线性的，但是这种激活函数在多层的神经网络中却是非线性的。

Pijriler·2023-01-08 19:00

WGAN模型——pytorch实现

WGAN的实现：与GAN相比，有四处不同：①判别器D去掉最后一层sigmoid激活函数，使得判别器D的作用变

Peach_____·2023-01-08 11:51

人工智能-作业3：例题程序复现

总结并陈述5.激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述6.激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述7.损失函数MSE用PyTorch

jiaotshidi·2023-01-08 09:12

nlp记录

文章目录三、神经网络基础四、语言模型和词向量五、注意力机制六、NLP基础任务序列标注序列生成七、预训练语言模型自然语言处理的四个范式八、应用信息抽取问答系统阅读理解三、神经网络基础常用激活函数有哪些类型

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-08 09:20

吴恩达深度学习视频笔记（持续更新）

www.ai-start.com/dl2017/html/notation.html文章目录第一章节：最简单的神经网络逻辑回归LogisticRegression逻辑回归代价函数梯度下降法浅层神经网络激活函数神经网络的梯度下降随机初始化搭建神经网络块第二章节

每天都在努力学习SLAM的小黑·2023-01-08 09:46

Batch Normalization 学习笔记

作者在文章中说应该把BN放在激活函数之前，这是因为Wx+b具有更加一致和非稀疏的分布。但是也有人做实验表明放在激活函数后面效果更好。

mmc2015·2023-01-08 09:43

01. 神经网络和深度学习 —— week3浅层神经网络（编程作业）

利用非线性的激活函数单元。计算交叉熵损失函数。实现向前传播和向后传播。2.网络结构3.建立神经网络的方法定义神经网络的结构（输入层，输出层，隐含层个数）。初始化模型参数。循环：—实现向前传播。

涛涛酱·2023-01-08 09:42

人工智能原理自学（二）——激活函数、隐藏层神经元以及高维空间

人工智能原理自学（二）——笔记目录激活函数——给机器注入灵魂激活函数代码实现：隐藏层：神经网络为什么Working问题的引出：代码实现：高维空间——面对越来越复杂的问题类型分割线隐藏层神经元——将类型分割线进一步扭曲代码实现

Vulcan_Q·2023-01-08 07:04

Faster-Rcnn

1.2处理过程：1.首先，使用一组covn(卷积)+relu+pooling(池化)提取输入图像的特征图。（原理看2.1）2.之后

小张专注Debug·2023-01-08 05:51

机器学习中的数学——激活函数（十）：Softplus函数

von Neumann·2023-01-08 00:43

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