ReLU激活函数第54页

Lesson 13.5 Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）

Lesson13.5Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）在进行了一系列的理论推导和代码准备工作之后，接下来，我们介绍参数初始化优化方法，也就是针对tanh和Sigmoid激活函数的Xavier

Grateful_Dead424·2022-12-17 15:08

pytorch如何去定义新的自动求导函数

参考官网上的demo：传送门直接上代码，定义一个ReLu来实现自动求导12345678910111213141516171819202122232425importtorchclassMyRelu(torc

Python266·2022-12-17 15:05

Batch Norm、Layer Norm、Weight Norm与SELU

最近又出来一个很”简单”的激活函数Selu，能够实现automaticrescaleandshift。这些结构都是为了保证网络能够堆叠的更深的基本条件之一。

weixin_30497527·2022-12-17 15:32

深度学习（二）：深度学习与神经网络学习笔记（手记）

1.感知机模型，CNN模型的前身:2.sigmoid激活函数：3.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子：4.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子（续）：5.Relu、Softmax,Sigmod

夜风里唱·2022-12-17 11:41

ZFNet论文笔记--卷积可视化

通过可视化解释神经网络的过程ZFNet网络结构：在AlexNet的基础上进行修改，核心是可视化通过反卷积反池化进行可视化反池化通过池化时记录最大像素的位置，反池化时根据最大位置返回到对应位置反激活使用的还是ReLU

麻花地·2022-12-17 11:06

GoogLeNet InceptionV1代码复现＋超详细注释（PyTorch）

（这可能是全网最详细的注释哦）第一步：定义基础卷积模块（卷积+ReLU+前向传播函数）'''-------------------第一步：定义基础卷积模块（卷积+ReLU+前向传播函数）--------

路人贾'ω'·2022-12-17 10:35

cnn转

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/Re

xiekuang4922·2022-12-17 10:26

卷积神经网络(一)——基础知识

图像的区域性2.2参数共享——图像特征与位置无关3.卷积操作3.1卷积3.2步长3.3padding3.4多通道的处理3.5多个卷积核3.6池化3.6.1最大值池化3.6.2平均值池化3.6.3池化特点3.7激活函数

zhao_crystal·2022-12-17 07:07

深度学习笔记整理（六）——深度学习的应用

1.物体识别深度学习之前：尺度不变特征变换方法和支持向量机等机器学习方法组合应用；2012年：多伦多大学研究团队提出CNN、ReLU、DropOut的使用，可以自动捕捉到多个方向的边缘和颜色渐变、网纹图案等

xyq1212·2022-12-17 07:06

3.1 卷积神经网络基础

Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField）多输入通道、多输出通道和批量操作飞桨卷积API介绍卷积算子应用举例池化（Pooling）ReLU

一条大蟒蛇6666·2022-12-17 07:22

使用tensorflow2.x的API复现经典网络AlexNet

是一个很经典的网络结构，里面有用到卷积(C）、批归一化（B）、激活（A）、池化（P）、遗忘（D），可谓是集齐了5颗龙珠CBAPD，并且AlexNet相比较1998年卷积的开山之作的LeNet的创新之处是首次采用批归一化，激活函数从

QianZ423·2022-12-17 01:56

深度学习知识点总结-激活函数

本章介绍多种激活函数文章目录2.2.激活函数2.2.1

Mr.小梅·2022-12-16 19:19

Batch Normalization批量归一化

批量标准化一般用在非线性映射（激活函数）之前，对y

菜鸟知识搬运工·2022-12-16 17:34

批量归一化和残差网络及文本分类

1.对全连接层做批量归一化位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。全连接：批量归一化：这⾥ϵ>0是个很小的常数，保证分母大于0

qq_755700504·2022-12-16 17:03

Batch Normalization(BN)

文章目录一、BN简介二、如何进行BN（1）单隐藏层的batchnorm公式（2）伪代码实现（2）为什么BN有效一、BN简介对输入的数据进行归一化，再喂到网络中；这里在激活函数之前做归一化还是在激活函数之后做归一化存在争议

verse_armour·2022-12-16 16:16

轻量化神经网络 MobileNet 同济子豪直播自用学习记录

所以要减少内存占用各大厂商都有自己的边缘计算的库参数量少，但是效率高深度可分离卷积计算量和参数量扩展阅读MobileNetV2改进深度可分离卷积先升维，再降维进一步降低参数扩展阅读MnasNet使用了强化学习遗传算法MobileNetV3进一步加强激活函数使用

哇咔咔负负得正·2022-12-16 15:42

CV面试知识点总结--机器学习

逻辑回归的过程是面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏3.逻辑回归主要应用于研究某些事件发生的概率，本质是极大似然估计4.逻辑回归的代价函数是交叉熵，激活函数是

GlassySky0816·2022-12-16 14:49

逻辑回归（logistic regression）

算法理论基础2.1逻辑回归（logisticregression）激活函数逻辑回归的实现上只是对线性回归的计算结果加上了一个Sigmoid函数，将数值结果转化为了0到1之间的概率(Sigmoid函数的图像一般来说并不直观

CoeY 11.11·2022-12-16 13:09

【深度学习一】activation function以及loss function理解

一首先线性回归模型：可以看成是单层神经网络二引入非线性元素，使神经网络可以完成非线性映射，就引入了sigmoid，ReLU，softmax等激活函数Sigmoid函数Sigmoid=多标签分类问题=多个正确答案

cv_我emo了·2022-12-16 13:13

5.pytorch学习：非线性激活——Non-linear Activations

目录ReLU()Sigmoid()加入数据集查看效果ReLU()官网：ReLU—PyTorch1.10documentationhttps://pytorch.org/docs/1.10/generated

机械专业的计算机小白·2022-12-16 12:41

机器学习面试

（areaundercurve）、PR曲线下面积-PR-AUC回归问题：MAE、MSE、RMSE优化方法梯度下降、批梯度下降、随机梯度下降、momentum、Adagrade、RMSProp、Adam激活函数

workerrrr·2022-12-16 10:52

深度学习之生成对抗网络（8）WGAN-GP实战

WGAN-GP模型的判别器D的输出不再是样本类别的概率，输出不需要加Sigmoid激活函数。

炎武丶航·2022-12-16 09:32

尝试了一种新的激活函数（灭活函数），似乎效果还不错

用了一堆激活函数，效果都不好，于是又从哲（直）学（觉）的角度想了想，神级网络到底是个啥？我曾经在一个为什么relu效果比sigmoid好的问题下回答说，神经网络就是个拟合器。

whycadi·2022-12-16 09:56

机器学习、深度学习理论基础，数据推导

0：Deep概述什么是深度学习：表达学习、可扩展的机器学习、生物神经网络的近似/粗略实现、人类的监督越来越少、多阶段的特征学习过程、相较于传统模式识别激活函数分类合理的稀疏比例：70~80%，屏蔽特征过多容易出现欠拟合

SensorFusion·2022-12-16 07:00

back propagation反向传播（浅层神经网络分析示例）

上图时一个神经元的结构，有一个线性函数和一个非线性的激活函数组成。

u011144848·2022-12-16 06:07

pytorch基础操作(五)多层感知机的实现

1、多层感知机1、激活函数的引入这个多层感知机有4个输⼊，3个输出，其隐藏层包含5个隐藏单元。输⼊层不涉及任何计算，因此使⽤此⽹络产⽣输出只需要实现隐藏层和输出层的计算。

undo_try·2022-12-16 06:00

ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for 'pool1/MaxPool'

None):input_shape=(1,img_rows,img_cols)img_input=Input(shape=input_shape)x=Conv2D(32,(3,3),activation="relu

smellycat17·2022-12-16 04:38

第二门课：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（第三周）——超参数调试、Batch正则化和程序框架

超参数调试、Batch正则化和程序框架1.调试处理2.为超参数选择合适的范围3.超参数调试的实践4.归一化网络的激活函数5.将BatchNorm拟合进神经网络6.BatchNorm为什么奏效7.测试时的

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:13

第一门课：神经网络和深度学习（第三周）——浅层神经网络

浅层神经网络1.神经网络概览2.神经网络的表示3.神经网络的输出4.多样本向量化5.激活函数6.为什么需要非线性激活函数7.激活函数的导数8.直观理解反向传播9.随机初始化1.神经网络概览对于以往由逻辑单元组成的简单神经网络

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:13

深度学习的初学者用哪本书比较好的？

上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播

人邮异步社区·2022-12-15 20:18

pytorch如何定义新的自动求导函数

参考官网上的demo：传送门直接上代码，定义一个ReLu来实现自动求导importtorchclassMyRelu(

·2022-12-15 18:43

【深度学习理论】(3) 激活函数

激活函数的作用是把神经元的输入线性求和后，放入非线性的激活函数中激活，正因为有非线性的激活函数，神经网络才能拟合非线性的决策边界，解决非线性的分类和回归问题1.Sigmoid函数作用：将负无穷到正无穷的输入

立Sir·2022-12-15 16:31

『深度学习模型实现与技术总结』——AlexNet

文章目录一、简介二、特点1.ReLU2.LRN与BN3.Dropout三、网络结构1.224与2272.具体结构四、代码实现1.Pytorch2.PaddlePaddle五、相关参考一、简介AlexNet

大海腾与小乌堆·2022-12-15 15:26

深度学习学习笔记——BN

作用：1、既可以使得训练集测试集同分布，2、又可以使得每一层和不同batch同分布使用地方：每一层激活函数之前，（1）sigmoid、tanh激活函数之前可以防止梯度衰减梯度消失。

phily123·2022-12-15 15:19

深度学习之心得——dropout

全连接层中一般放在激活函数层之后。BatchNormBa

端午过后的猪·2022-12-15 15:15

深度学习模型sin激活函数 torch

lstm以前预测也还可以，如果用sin作为激活函数理论上可以模拟任何函数，包括周期函数。主要是受到傅里叶启发，大家研究看看，记得要写好出处，我也能得点流量。这样lstm是不是要淘汰了？

look老猫·2022-12-15 15:01

pytorch学习笔记-激活函数层

注意事项：激活函数也是来自nn模块下importtorchvisionfromtensorboardXimportSummaryWriterfromtorchimportnnfromtorch.nnimportReLUfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransforms

完◎笑·2022-12-15 15:57

吴恩达深度学习课程第一课---深度学习---第一周学习笔记

复杂一些的神经网络是由多个单元神经网络堆叠起来的机器学习被应用于结构化数据和非结构化数据结构化数据是数据的数据库，如非结构化数据是不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据,如音频,图片，和文本中单词:sigmoid函数和ReLU

菜刀l四庭柱·2022-12-15 14:19

Ng深度学习课程-第二课第三周笔记摘要

超参数调试、Batch正则化和程序框架归一化网络的激活函数进行归一化可以加快学习过程。测试时的BatchNormSoftmax回归

bebr·2022-12-15 14:46

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks--M Sandler

3.1深度可分离卷积3.2LinearBottlenecks（低维不使用ReLU）3.3倒残差结构（先升维+倒残差）4、模型结构5、实现说明6、实验6.1ImageNet分类6.２消融实验7、总结MobileNetV2

我是一个对称矩阵·2022-12-15 10:41

（记录）tensorflow.keras.models.Sequential和输入层InputLayer以及dense层个人理解

model=models.Sequential()model.add(layers.Dense(64,activation='relu',input_shape=(10000,)))model.add(

空筱琳·2022-12-15 09:11

【无标题】

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.RNN的"前向传导算法"RNN的"反向传播算法"如图所示做出如下符号约定：取作为隐藏层的激活函数取作为输出层的变换函数取作为模型的损失函数，其中标签是一个one-hot

uvuvuvw·2022-12-15 08:22

CSP Darknet53

激活函数的改变，之前Darknet53使用的是LeakyReLU，而CSPDarknet53使用的是Mish。LeakyReLU的图像

kui9702·2022-12-15 07:16

李宏毅机器学习之Recurrent Neural Network

所以的激活函数为线性的。1.3RNN的变体形式ElmanNetwork：将隐藏层的w值存起来，在下一时刻在读出来。J

weixin_43848117·2022-12-15 06:32

深度学习笔记一：logistic回归模型与神经网络

神经元——最小的神经网络激活函数sigmoid——二分类logistic回归模型sigmoid的输出在0,1之间，概率正好也在0,1之间，因此我们可以做一个定义：在二分类的情况下，当输入数据的时候，属于

weixin_43356455·2022-12-15 02:06

机器学习(三)——预备知识(学习率与激活函数)

预备知识importtensorflowastfimportnumpyasnp#a=tf.constant([1,3,2,2,5])#b=tf.constant([0,4,1,1,6])#c=tf.where(tf.greater(a,b),a,b)#tf.where若a>b则返回a,否则返回b#print("c:",c)#rdm=np.random.RandomState(seed=1)#see

lkw23333·2022-12-15 02:33

机器学习——预备知识Yolov4

本章主要讲述卷积、Maxpooling、全连接、BN、激活函数等预备知识，为学习Yolov4做准备。

Estrellazhu·2022-12-15 02:28

Caffe小记

deploy.prototxtsolver.prototxttrain_val.prototxttrain.caffemodeldeploy.prototxt文件中Layer的定义形式layer{name:"data/*"type:"Input/Convolution/ReLU

yukaiwen0102·2022-12-14 23:05

pytorch 不能导出yolov5的onnx

ifopname=='hardswish':relu=_registry[(domain,version)]["relu"]_registry[(domain,version)][opname]=relu

AI大魔王·2022-12-14 20:21

【pytorch】——exporting the operator relu6 to onnx opset version 13 is not supported

pytorch1.8.0,onnxF.relu6无法导出到onnx。应该是pytorch1.8.0没有定义relu6的导出规则，但是用nn.relu6是可以的。

农夫山泉2号·2022-12-14 20:20

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