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ReLU激活函数
keras速度复习-非线性回归
importkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activation#
激活函数
cj1064789374
·
2022-12-22 13:38
机器学习(MOOC笔记代码)
练习numpy实现卷积
学习链接:BuildingConvolutionalNeuralNetworkusingNumPyfromScratch-KDnuggets卷积层、
激活函数
、池化层importnumpyasnpimportskimage.dataimportmatplotlib.pyplotaspltdefconv
如雾如电
·
2022-12-22 12:01
python
深度学习
深度学习-图像分类篇 P3.1AlexNet网络-pytorch
哔哩哔哩视频链接up主附的代码链接(一)AlexNet网络介绍1.1简介1、该网络的亮点:(1)使用传统的Sigmoid
激活函数
求导比较麻烦,而且在较深的网络中容易导致梯度消失现象,而
ReLu
函数能解决这两个问题
浅浅ch
·
2022-12-22 12:08
Pytorch学习
python
Alexnet
pytorch
pytorch学习13:实现LetNet和学习nn.Module相关基本操作
网络结构图:模型建立代码LeNet包含如下层:二维卷积层([32,32]→[6,28,28])([32,32]\rightarrow[6,28,28])([32,32]→[6,28,28]),
激活函数
relurelurelu
HMTT
·
2022-12-22 12:37
pytorch学习
人工智能
神经网络
python
深度学习
计算机视觉
关于利用pytorch复现alexnet网络并实现对MNIST数据及分类
一、alexnet网络结构(一)图解(二)网络各层参数1.AlexNet共8层,包括5个卷积层和3个全连接层2.每一层都使用了
Relu
函数作为
激活函数
3.AlexNet有一个特殊的计算层-LRN层,开辟性的使用了
MosterSakura
·
2022-12-22 11:35
深度学习
pytorch
机器学习
神经网络
MobileNet-yolov4
stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),#卷积核大小为3*3nn.BatchNorm2d(oup),nn.
ReLU
6
有温度的AI
·
2022-12-22 10:45
人工智能
深度学习
pytorch
python
cnn
YOLO系列-yolov4
(bos)SPPNet(SpatialPyramidPooling)CSPNet(CrossStagePartialNetwork)CBAMSAMPAN(PathAggregationNetwork)
激活函数
dzm1204
·
2022-12-22 10:44
深度学习
深度学习
人工智能
未归一化导致Dead
ReLU
的悲剧
问题描述笔者在参考http://zh.gluon.ai/chapter_deep-learning-basics/mlp-scratch.html实现多层感知机的时候,遇到了一个问题那就是,如果使用
ReLU
qzero233
·
2022-12-22 10:37
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
CH9 神经网络
超级详细清楚地介绍请先看:神经网络——最易懂最清晰的一篇文章文章目录CH9神经网络9.1引子9.2单层神经网络(感知器)9.2.1感知器效果9.3两层神经网络(多层感知器)9.3.1
激活函数
9.3.2一个神经网络前向计算的例子
Jin4869
·
2022-12-22 09:39
机器学习
神经网络
深度学习
B. 深度学习 --- 模型压缩
步骤有一个大型的网络评估网络参数的重要性重要性评估权重越接近0,表示越不重要sumofL1/L2norm问题方差太小不在0附近FPGM移除接近几何中心的neuralNetworkSlimmingAPoZ看
激活函数
的输出是不是
micklongen
·
2022-12-22 08:07
#
深度学习
1024程序员节
pytorch【简单实现梯度下降】
、定义我们神经网络的结构三、实例化我们的网络结构四、定义损失函数五、定义优化算法六、实现梯度下降一、导入需要的库#3分类,500个样本,20个特征,共3层,第一层13个神经元,第二层八个神经元#第一层
激活函数
是
桜キャンドル淵
·
2022-12-22 07:22
深度学习
pytorch
python
深度学习
深度强化学习输出值总是不变?
可能原因:1.输入张量太小,导致网络梯度更新太慢,梯度消失;2.奖励太小,梯度小,更新慢;3.奖励太大,
relu
激活函数
遇到大梯度会部分“失活”;深度强化学习调试经验1.设置专家经验,先进行模仿学习;2
七层孤独之后
·
2022-12-22 07:41
神经网络的
激活函数
感知机是通过添加权重运算后进行求和后作为输入信号到神经元,而神经网络在神经元会有“
激活函数
”将输入信号的总和转化为输出信号。
激活函数
是连接感知机和神经网络的桥
Anthony陪你度过漫长岁月
·
2022-12-22 07:08
神经网络
深度学习
学习
神经网络和深度学习之感知器工作原理
一、
激活函数
二、线性回归与梯度下降三、矩阵乘法一、
激活函数
在第一节中我们了解到,神经元不是单纯线性的,线性函数是只要有输入\(x\),必定会有一个输出\(y\)与之对应,而神经元接收到信号不会马上做出响应
weixin_34187862
·
2022-12-21 22:29
人工智能
python
数据结构与算法
北大Tensorflow2.0(二、三、四)
总目录【tensorlfow2】安装及简介全连接神经网络北大Tensorflow2.0(一)这里写目录标题一级目录二级目录三级目录2
激活函数
正则化:解决过拟合p29_regularizationfree.py
Joanne Sherkay
·
2022-12-21 22:27
tensorflow
Tensorflow实现多层感知机及常见问题
现在我们尝试加入隐含层,并使用减轻过拟合的Dropout、自适应学习速率的Adagrad,以及可以解决梯度弥散的
激活函数
ReLU
。来看看他们的加入对识别准确率的影响。开干。
进步一丢点everyday
·
2022-12-21 19:29
深度学习
神经网络
动手学习深度学习 04:多层感知机
文章目录01多层感知机1、感知机总结2、多层感知机2.1、隐藏层2.1.1线性模型可能会出错2.1.2在网络中加入隐藏层2.1.3从线性到非线性2.1.4通用近似定理3、
激活函数
3.1、
ReLU
优缺点:
DLNovice
·
2022-12-21 19:59
DeepLearning
Pytorch_Day02_MNIST数据集识别
欢迎来到黄黄自学室MNIST数据集识别损失函数非线性函数
ReLU
识别步骤加载数据构建网络模型训练测试加载包utils.py亲爱的朋友们!任何时候都要抬头挺胸收下巴,慢慢追赶!
qq_44276069
·
2022-12-21 14:58
深度学习
python
TensorFlow01:梯度下降
解决梯度消失的问题1.重新设计网络2.调整学习率3.使用梯度截断(限制梯度的大小)4.使用
激活函数
转载于:https://www.cnblogs.com/jumpkin1122/p/11521024.html
bajiang7063
·
2022-12-21 14:54
人工智能
前馈神经网络实验
分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线;利用torch.nn实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务,分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线;在多分类实验的基础上使用至少三种不同的
激活函数
JMDou
·
2022-12-21 13:16
深度学习练习题
神经网络
深度学习
机器学习
激活函数
之softmax函数
1.softmax函数分类问题中使用的softmax函数可以用下面的式表示:exp(x)是表示ex的指数函数(e是纳皮尔常数2.7182…)。式(3.10)表示假设输出层共有n个神经元,计算第k个神经元的输出yk。如式(3.10)所示,softmax函数的分子是输入信号ak的指数函数,分母是所有输入信号的指数函数的和。importnumpyasnpdefsoftmax(x):exp_a=np.ex
小嘿黑15斤
·
2022-12-21 09:18
深度学习笔记
python
PyTorch 深度学习实践 第九讲 ---多分类问题
也就是说softmax之前不再需要
激活函数
(
relu
)。softmax两个作用:1.如果在进行softmax前的input有负数,通过指数变换,得到正数。2.所有类的概率求和为1。
Vinsada
·
2022-12-21 09:47
Pytorch框架实践
深度学习
pytorch
python
sigmoid函数_
激活函数
为什么使用
激活函数
如果没有
激活函数
,神经网络就变成了线性模型,输出是输入的线性组合,使用一层与使用多层没有区别。
weixin_39600400
·
2022-12-21 09:45
sigmoid函数
sigmoid函数求导
激活函数
层 && 神经网络的基本组成 && Sigmoid、
ReLU
及Softmax函数
神经网络如果仅仅是由线性的卷积运算堆叠组成,则其无法形成复杂的表达空间,也就很难提取出高语义的信息,因此还需要加入非线性的映射,又称为
激活函数
,可以逼近任意的非线性函数,以提升整个神经网络的表达能力。
Flying Bulldog
·
2022-12-21 09:45
搭建神经网络
Pytorch_python
神经网络
深度学习
cnn
python
pytorch
激活函数
---Sigmoid、Tanh、
ReLu
、softplus、softmax
激活函数
:就是在神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。
dili8870
·
2022-12-21 09:13
人工智能
数据结构与算法
激活函数
(Activation functions)
1.1
激活函数
(Activationfunctions)选择
激活函数
的经验法则如果输出是0、1值(二分类问题),则输出层选择sigmoid函数,然后其它的所有单元都选择
Relu
函数。
Fiona-Dong
·
2022-12-21 09:13
神经网络与深度学习—吴恩达
深度学习
【深度学习基础】01
激活函数
:Sigmoid、Tanh、
ReLU
、Softmax系列及对应的变体
目录Sigmoid系列1.优点:输出[0,1]、平滑易于求导2.缺点:计算量大、梯度消失、不易收敛3.Sigmoid变体:HardSigmoid、Swish、Tanh系列1.优点:缓解梯度消失和不易收敛问题2.缺陷:运算复杂、仍存在梯度消失3.Tanh变体:HardTanh、TanhShrinkReLU系列1.优势:收敛速度快、避免梯度消失、稀疏性2.缺点:收敛效果差、梯度爆炸、神经元坏死3.Re
TianleiShi
·
2022-12-21 08:40
深度学习图像处理
297个机器学习彩图知识点(8)
1.最近邻分类器2.随机森林3.随机变量4.随机搜索5.召回率6.标量7.PCA8.灵敏度9.S型
激活函数
10.轮廓系数11.辛普森悖论12.松弛变量13.Softmax
激活函数
14.Softmax归一化
冷冻工厂
·
2022-12-21 07:10
在BSV上运行深度神经网络
该网络由几个组件组成:神经元/节点、连接、偏差和
激活函数
。这些组件被连续分组到层中。第一层称为“
sCrypt 智能合约
·
2022-12-21 07:09
智能合约
sCrypt
神经网络
智能合约
区块链
卷积神经网络(LeNet)--基于pytorch+cpu
每个卷积层使用5×5卷积核和一个sigmoid
激活函数
和平均池化层。图片输入至网络之后,利用第一个卷积层把图片的特征提取分解,并增加至6个通道承载;第一个池化层缩小特征图片
卷心菜小温
·
2022-12-21 07:06
人工智能
神经网络
python
HBU_神经网络与深度学习 实验5 前馈神经网络:二分类任务
目录写在前面的一些内容一、神经元1.净活性值2.
激活函数
(1)Sigmoid型函数(2)
ReLU
型函数二、基于前馈神经网络的二分类任务1.数据集构建2.模型构建(1)线性层算子(2)Logistic算子
ZodiAc7
·
2022-12-21 06:38
HBU_神经网络与深度学习 实验6 前馈神经网络:自动梯度计算 及 优化问题
自动梯度计算和预定义算子1.利用预定义算子重新实现前馈神经网络2.完善Runner类3.模型训练4.性能评价二、优化问题1.参数初始化2.梯度消失问题(1)模型构建(2)使用Sigmoid型函数进行训练(3)使用
ReLU
ZodiAc7
·
2022-12-21 06:38
【Python机器学习】神经网络中常用
激活函数
、损失函数、优化方法(图文解释 附源码)
下面以经典的分类任务:MNIST手写数字识别,采用全连接层神经网络MNIST数据集是一个手写体的数字图片集,它包含有训练集和测试集,由250个人手写的数字构成。训练集包含60000个样本,测试集包含10000个样本。每个样本包括一张图片和一个标签。每张图片由28×28个像素点构成,每个像素点用1个灰度值表示。标签是与图片对应的0到9的数字。随着训练损失值逐渐降低精确度上升部分代码如下importn
showswoller
·
2022-12-21 06:34
机器学习
python
神经网络
算法
tensorflow
NNDL 实验五 前馈神经网络(1)二分类任务
4.1神经元神经网络的基本组成单元为带有非线性
激活函数
的神经元,其结构如如图4.2所示。神经元是对生物神经元的结构和特性的一种简化建模,接收一组输入信号并产生输出。
叶雨柳光
·
2022-12-21 02:47
深度学习
机器学习
算法
LeNet-5网络结构详解
卷积层中都使用5X5的卷积核,并使用sigmoid的
激活函数
,第一层卷积输出通道为6,第二层卷积输出通道是16,在每一层卷积中的池化层选择最大池化层,最大池化层选取2X2的窗口,并且步长为2,由于池化窗口与步伐相同
HuHui.
·
2022-12-20 14:16
图像分类经典论文
pytorch
深度学习
神经网络
pytorch中nn.Sequential
#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.
ReLU
(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.
ReLU
()
lmx001206
·
2022-12-20 14:08
pytorch
深度学习
神经网络
机器学习:神经网络
1、神经网络构成由一个个被称为“神经元”的基本单元构成,神经元结构由输入、计算单元和输出组成;2、
激活函数
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlinex
Little_mosquito_
·
2022-12-20 13:37
神经网络
python
数据挖掘
ReLU
6
ReLU
6就是普通的
ReLU
但是限制最大输出值为6(对输出值做clip)在Mobilev1里面使用的这是为了在移动端设备float16的低精度的时候,也能有很好的数值分辨率,如果对
ReLU
的激活范围不加限制
hxxjxw
·
2022-12-20 12:15
神经网络
人工智能
深度学习
深度学习日记1
Anaconda2、安装pycharm二、导入所需要的框架1.下载框架2.实际运行中遇到的问题总结前言深度学习主要是以python语言为基础的一门新学科,涉及到的关键内容有:注意力机制、transform机制、
激活函数
anxin1123
·
2022-12-20 12:02
python
深度学习
tensorflow
TextRNN pytorch实现
RecurrentNeuralNetworksRNN用来处理序列数据具有记忆能力SimpleRNNhth_tht:状态矩阵,不断更新(h_0:the;h_1:thecat…)只有一个参数矩阵A:随机初始化,然后用训练数据来学习A为什么需要tanh
激活函数
郑不凡
·
2022-12-20 11:28
pytorch
rnn
深度学习
卷积神经网络CNN基本原理
卷积神经网络的基本结构大致包括:卷积层、
激活函数
、池化层、全连接层、输出层等。卷积层(Conv
gyyjuju
·
2022-12-20 10:44
深度学习
机器学习
人工智能
介紹卷积神经网络(CNN)模型结构
卷积层所使用的
激活函数
是
ReLU
。
ReLU
(x)=max(0,x)。在卷积层后面是池化层(Poolinglayer),这个也是CNN特有的,池化层没有
激活函数
。上图中卷
literacy_wang
·
2022-12-20 10:06
机器学习
深度学习
卷积
神经网络
rms归一化_Batch Normalization:批量归一化
对于每一个batch,计算该batch的均值与方差,在将线性计算结果送入
激活函数
之前,先对计算结果进行批量归一化处理,即减均值、除标准差,保证计算结果符合均值为0,方差为1的标准正态分布,然后再将计算结果作为
激活函数
的输入值进行计算
justride
·
2022-12-20 09:47
rms归一化
[AI 笔记] Batch Normalization批量归一化
它一般被放置在全连接层或者卷积层之后,
激活函数
之前。如下图所示。其中右下角的公式即对输入进行高斯归一化
mark__tuwen
·
2022-12-20 09:15
AI
笔记
深度学习
python
机器学习
人工智能
一起学习用Verilog在FPGA上实现CNN----(三)激活层设计
1激活层设计LeNet-5网络的
激活函数
是双曲正切函数(TanH),项目中tanh函数模块由完整的层UsingTheTanh构成,该层由较小的处理单元HyperBolicTangent组成1.1HyperBolicTangent
鲁棒最小二乘支持向量机
·
2022-12-20 09:10
一起学ZYNQ
笔记
fpga开发
cnn
神经网络
ZYNQ
Vivado
激活函数
(
Relu
,sigmoid,Tanh,softmax)详解
目录1
激活函数
的定义2
激活函数
在深度学习中的作用3选取合适的
激活函数
对于神经网络有什么样的重要意义4常用
激活函数
4.1
Relu
激活函数
4.2sigmoid
激活函数
4.3Tanh
激活函数
4.4softmax
m0_53675977
·
2022-12-20 09:54
深度学习
人工智能
VGG11、VGG13、VGG16、VGG19网络结构图
可以把VGG网络看成是数个vgg_block的堆叠,每个vgg_block由几个卷积层+
ReLU
层,最后加上一层池化层组成。
金渐层猫
·
2022-12-20 08:54
深度学习小笔记
深度学习之--神经网络基础
一、前馈神经网络概念:前馈神经网络、网络层数、输入层、隐藏层、输出层、隐藏单元、
激活函数
前馈神经网络:前馈神经网络是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。
小鱼儿的博客
·
2022-12-20 07:08
NLP学习笔记
神经网络
深度学习基础汇总
文章目录神经网络模型的发展历程前馈神经网络
激活函数
反向传播算法模型的训练数据归一化参数初始化损失函数模型优化数据增广/模型泛化卷积神经网络卷积核激活层和池化层循环神经网络RNNBPTT(随时间反向传播)
右边是我女神
·
2022-12-20 07:38
深度学习基础
深度学习
人工智能
神经网络
深度学习总结 - 副本
文章目录A.词语定义B.神经网络超参数C.过拟合原因以及解决方法原因:解决方案:D.梯度爆炸和梯度消失产生原因:解决方案常用
激活函数
饱和分类:类别与功能:sigmoid函数tanh函数
ReLU
函数:E其他马上要找工作了
四月的我
·
2022-12-20 07:35
python
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