ReLU激活函数第47页

Paddle Fluid编程入门

PaddleFluid的整体架构组网模块模型表达与优化训练模块服务器预测移动端预测PaddleFluid的使用基本概念layer：表示一个独立计算的逻辑，通常包含一个或多个operator，layers.relu

道友去往何处·2023-01-03 11:24

AI学习——自动微分算法

前情回顾在上一次的博文中，学习了感知机和BPNN算法，我们可以做一个简单的知识点总结：激活函数非线性深层网络比浅层网络拥有更强的表达能力三层神经网络可以表达任意函数（足够多的隐藏单元）神经网络与图灵机（

爱摸鱼的伪程序猿·2023-01-03 11:14

《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · 多维特征输入与多层神经网络（+测试集验证）（5）

目录7、处理多维特征的输入与多层神经网络7、处理多维特征的输入与多层神经网络果然，ReLU好用！！！#!

手可摘星辰不去高声语·2023-01-03 11:10

tensorflow04

随机梯度下降Gradient激活函数及梯度sigmoidtanhrelu损失函数及梯度链式法则函数优化Himmelblau函数优化手写数字问题importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets

非畅6 1·2023-01-03 09:24

Flask之视图高级（一）

add_url_rule的使用首先是语法：add_url_rule(rule,endpoint=None,view_func=None)一共是三个参数：relu、endpoint、view_func，其中

我还可以熬_·2023-01-03 09:14

时序图循环_循环神经网络：BPTT算法、梯度消失、梯度爆炸

符号定义和解释首先说明这里的推导采用的符号如下图所示：其中：是第t个时刻的输入是第t个时刻隐藏层的状态是第t个时刻的输出，比如如果我们想要预测下一个词是什么，那么可以认为计算方式为，其中的函数f代表一个非线性函数，比如tanh或者ReLU

weixin_39585070·2023-01-03 08:01

【深度学习】深度学习用到的常用术语

为标签枚举的一组目标值中的一个样本(example)/输入(input)：数据集的一行，分为有标签样本和无标签样本权重(weight)：线性模型中特征的系数，或者深度网络中的边偏差(bias)：距离原点的截距或偏移激活函数

星拱北辰·2023-01-03 08:51

AI 建模师素养手冊(1)

四、从统计回归分析说起五、加上Sigmoid激活函数六、多元分类：善用Softmax()函总结前言***本文摘自高焕堂的下列书籍******以及北京【电子世界杂志】连载专栏***一、AI是深谙「鉴往知来艺术

Vicky Shei·2023-01-03 08:17

基于pytorch的简易卷积神经网络结构搭建-搭建神经网络前

1）神经元模型最简单的MP模型，右图是“与”逻辑的数学表达：神经元模型基函数表示“如何组合”激活函数表示“是否到阈值”“最后网络表达的方式”基函数类型1：线性函数给定训练集，权重wi以及阈值θ可通过学习得到

林尧彬·2023-01-03 07:53

PyTorch之卷积神经网络

一、实现过程本文采用3个卷积层、5个ReLu层、3个池化层和3个全连接层对MNIST数据集多分类。

心️升明月·2023-01-03 07:47

台大应用深度学习笔记

为了给对应位置一个prior，给它一个初始值，b越大，σ(z)=11+e−z\sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}σ(z)=1+e−z1越大，越趋向于1.多层神经网络：神经网络输入输出关系3.激活函数

紫砂痕·2023-01-03 06:58

二、卷积的整体架构

注意：采用卷积加激活函数不会改变原有图像的size，只会增加通道数图2到图3：利用一个池化层，加强特征提取。注意：会改变原始特征层（图二）的size,不会改变通道数。

teng腾·2023-01-02 17:09

吴恩达Course1《神经网络与深度学习》week2:神经网络基础测验及作业

注：神经元的输出是a=g（Wx+b），其中g是激活函数（sigmoid，tanh，ReLU，…）2.逻辑回归损失函数：(^(),())=−()log^()−(1−())log(1−^())3.假设img

weixin_44748589·2023-01-02 15:59

TensorFlow游乐场、前向传播算法简介、激活函数

简介游乐场是一个通过网页浏览器就可以训练的简单神经网络并实现了可视化训练过程的工具。地址：http://playground.tensorflow.org下图给出了游乐场默认设置的截图图中内容解释：（按着默认的配置：这明显是个二分类问题，因为点的颜色只有两种，点的颜色代表样例的标签。每一个点代表一个样例。）DATA处提供了四个不同的数据集来测试神经网络FEATURES处显示特征向量（假设每个样例有

馒头Lynn·2023-01-02 14:48

Pytorch中RNN入门思想及实现

RNN的实现公式：个人思路：首先设置一个初始权重h(一般情况下设置为全0矩阵)，将h(0)与权重W相乘在加上输入X(0)与权重U相乘再加上偏差值b(本文设为0)的和通过tanh这个激活函数后的结果为第二层的

瞳瞳瞳呀·2023-01-02 11:32

机器学习笔记-第五章神经网络

阶跃函数具有不连续、不光滑等不太好的性质，因此常用Sigmoid函数（挤压函数）作为激活函数感知机与多层网络感知机由两层神经元组成，能容易地实现逻辑与、或、非运算（线性可分问题）。

haloory·2023-01-02 11:23

pytorch基础（三）：使用nn模块构造神经网络

文章目录前言一、问题描述二、官方代码三、代码讲解1.参数初始化2.torch.nn2.1torch.nn.Relu和torch.nn.Linear2.2神经网络参数的初始化3Sequential4.nn

麻衣带我去上学·2023-01-02 10:18

GPT和GPT2结构的区别

GPT2结构图如下：注意，GPT2的最后一个LayerNorm在24个transformers或是12个transformers结构之后添加的，这里layernormalization放在前面类似于预激活函数的设定

唐僧爱吃唐僧肉·2023-01-02 10:08

深度学习基础（3）——神经网络与常用函数

目录概述神经网络简介感知器（Perceptron）多层感知器（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）生成对抗式网络（GAN）常用函数与术语激活函数损失函数梯度下降概述在我们学习深度学习模型

白白白白白丶·2023-01-02 08:32

神经网络 — 激活函数

生物神经网络是一个复杂的网络结构，人工神经网络是借鉴生物神经网络的最基本特征，利用神经元和神经元之间的连接，从而构成的一种数学模型。生物神经元能够接收其他多个神经元的输入，当这些输入累计超过一定的阈值时，这个神经元就会被激活，产生输出，在设计人工神经网络时，需要使用函数来模拟这个过程，如果使用线性函数，也就是说神经网络中的每一层输出都是接收来自上一层的输入后进行线性组合，那么无论有多少层隐含层，输

xuechanba·2023-01-02 08:01

11.训练细节和激活函数

目录trainingdetails训练细节模型训练步骤激活函数选择激活函数输出层选择隐藏层优先选择Relu函数为什么需要激活函数softmax多分类问题neuralnetworkwithsoftmaxoutput

派大星的最爱海绵宝宝·2023-01-02 08:27

深度学习入门——神经网络激活函数之阶跃函数

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefstep_function(x):returnnp.array(x>0,dtype=np.int)x=np.arange(-0.5,0.5,0.01)y=step_function(x)plt.plot(x,y)plt.ylim(-0.1,1.1)#指定y轴的范围plt.ylabel('y')plt.xla

我是小杨我就这样·2023-01-02 08:26

神经网络的激活函数

本文讲解了神经网络中常见的几种激活函数及它们的特点。

学渣渣渣渣渣·2023-01-02 07:55

【机器学习---激活函数】

激活函数一、激活函数是什么？二、激活函数的分类三、为什么要使用激活函数一、激活函数是什么？

98同学吖·2023-01-02 07:46

[人工智能-深度学习-10]：神经网络基础 - 激活函数之sigmoid与二元逻辑分类的神经元模型

文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120559515目录第1章二元逻辑分类的神经元模型1.1神经元+激活函数模型

文火冰糖的硅基工坊·2023-01-02 07:32

深度学习：01 神经网络与激活函数

目录对神经网络的概述神经网络的表示激活函数为什么激活函数都是非线性的sigmoid函数tanh函数ReLU函数LeakyRelu函数参考资料对神经网络的概述只用到高中阶段中学到的生物神经网络，我们便能知道在这个网络当中

夏天是冰红茶·2023-01-02 07:26

机器学习 10：激活函数大全

虽称为激活函数大全，但也不敢太过自满，如有遗漏与错误，还请指正文章目录线性激活函数Sigmoid函数LogSigmoidSwishTanh/双曲正切激活函数TanhShrinkSoftsignReLU函数

SP FA·2023-01-02 07:26

深度学习笔记1：RNN神经网络及实现

首先贴出一张一般的神经网络应该有的结构图：输入层是数据输入层，隐层是模型训练的权重，输出层是经过激活函数后得出的特征。

陆撄宁·2023-01-01 19:40

Python手撸机器学习系列（十六）：循环神经网络RNN的实现

w^ix+w^ha^{h-1}zh=wix+whah−1ah=σ(zh)a^h=\sigma(z^h)ah=σ(zh)这里σ\sigmaσ是sigmoid(⋅)sigmoid(·)sigmoid(⋅)激活函数对于

锌a·2023-01-01 19:34

VGG网络与LeNet5网络的对比分析

激活函数：LeNet使用

算法与编程之美·2023-01-01 16:25

Tensorflow学习之tf.keras(一) tf.keras.layers.BatchNormalization

标准化输入/激活函数tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=-1,momentum=0.99,epsilon=0.001,center=True,scale=True

早起学习晚上搬砖·2023-01-01 15:53

神经网络：《机器学习》第五章

它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应，神经网络中的每个神经元的模型是f(∑wixi−θ)f(\sumw_ix_i-\theta)f(∑wixi−θ)，其中θ\thetaθ是神经元阈值，f(x)f(x)f(x)是激活函数

_森罗万象·2023-01-01 15:23

CNN模型搭建

deftrain_model(train_x,train_y,test_x,test_y,val_x,val_y):model=Sequential()#第一个卷积层，32个卷积核，大小５x5，卷积模式SAME,激活函数

小码爱撞墙·2023-01-01 12:54

AlexNet 论文翻译——中英文对照

文章目录Abstract摘要1Introduction1引言2TheDataset2数据集3TheArchitecture3架构3.1ReLUNonlinearity3.1ReLU非线性3.2TrainingonMultipleGPUs3.2

胥洪利·2023-01-01 09:04

【论文阅读】AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks该论文在2012年发布，主要新点有：使用深度CNN、LRN(虽然后来被证无用)、重叠池化、RELU

每个人都是孙笑川·2023-01-01 09:30

AlexNet —— Part 2：论文精读

文章目录摘要论文小标题AlexNet网络结构3.1ReLU3.2TrainingonMultipleGPUs3.3LocalResponseNormalization（局部响应标准化）3.4OverlappingPoolingReducingOverfitting

蓝子娃娃·2023-01-01 09:30

AlexNet论文解读——ImageNet Classification with Deep Convolutional

目录摘要1.介绍2.数据集3.模型架构3.1AlexNet架构图3.2激活函数Relu3.3多GPU训练问题3.4LRN层3.5重叠池化4.减少过拟合4.1数据增强4.2Dropout层5.训练的细节6

要什么自行车儿·2023-01-01 09:58

一文读懂tensorflow: 基本概念和API

文章目录前言tensorflow发展历程基本概念张量神经网络、层模型超参数损失函数交叉熵函数激活函数梯度和自动微分优化器tensorflow2.x和tensorflow1.xtensorflow开发流程

北极象·2023-01-01 09:28

第一篇 AlexNet——论文翻译

文章目录摘要1简介2数据集3架构3.1ReLU非线性3.2多GPU训练3.3局部响应归一化3.4重叠池化3.5整体架构4减少过拟合</

AI浩·2023-01-01 09:52

深度学习：05 卷积神经网络介绍（CNN）

目录卷积神经网络简介为什么要用卷积神经网络网络结构组成卷积层卷积计算卷积核大小f边界填充(p)adding步长(s)tride计算公式卷积层激活函数池化层（pooling）dropout层全连接层卷积神经网络简介卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层

夏天是冰红茶·2023-01-01 07:01

卷积对图像进行卷积操作卷积神经网络

目录卷积对图像进行卷积操作卷积神经网络卷积（Filtering）池化（下采样）（Pooling）修正线性单元（RectifiedLinearUnits）（ReLus激活函数）全连接层（每个神经元都和之前的神经元相联系

A_my_*·2022-12-31 16:31

python模型架构_Python机器学习（七十六）Keras 模型架构

首先声明一个Sequential模型格式:model=Sequential()接下来，声明输入层:model.add(Convolution2D(32,3,3,activation='relu',input_shape

硅农·2022-12-31 15:31

Keras基本使用（二）

目录练习一：CNN应用于手写数字识别练习二：电影评论的二分类问题加载数据准备数据列表转换为张量构建网络模型编译进行验证绘制损失与精确度绘制训练集与验证集损失绘制训练精度与验证精度参数调试正则化调试改变激活函数使用三个隐藏层小结练习一

Savannah913·2022-12-31 15:00

model.parameters()的理解与使用

__init__()self.flatten=nn.Flatten()self.linear_relu_stack=nn.Sequen

Httoti·2022-12-31 15:24

深度学习-【图像分类】学习笔记7 MobileNet

MobileNetv1DW卷积DepthwiseSeparableConvMobileNetv2InvertedResiduals性能对比7.1.2MobileNetv3网络详解更新block重新设计耗时层结构重新设计激活函数

小威W·2022-12-31 15:22

Pytorch 0.4.0入门

本文将使用一个完全连接的relu网络作为运行示例。该

云南省高校数据化运营管理工程研究中心·2022-12-31 15:19

使用keras为什么accuracy一直为0_TF2 4.Keras模型训练

tf.keras.Input(shape=(32,))#(batch_size=32,数据维度32)，shape为改成接受的数据的维度x=tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu

weixin_39769740·2022-12-31 14:39

卷积神经网络激励层详解

以最常见的ReLU(TheRectifiedLinearUnit修正线性单元)为例，如图所示，它是一个分段线性函数，但其拥有非线性表达的能力，即不同的样本通过ReLU后，有些得到的值是0，有些是x

Herene_·2022-12-31 12:01

数据归一化，权重初始化--学习笔记

如激活函数tan只有在某个范围A内有较好的非线性，则输入激活函数的值的范围需要和A有交集，该神经元才能利用到非线性部分（即该神经元是一个有效的状态）。

Wsyoneself·2022-12-31 12:30

吴恩达课程笔记-第二课高级学习算法（主讲神经网络）

目录概论神经网络模型基本建立流程神经网络前向传播基于TensorFlow的模型训练过程（基础版-模型，策略，算法）神经元的激活函数选择为什么要使用激活函数？

Lofty_goals·2022-12-31 12:05

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