ReLU激活函数第57页

MobileNet网络

1.3.1传统卷积1.3.2DW卷积1.3.3PW卷积（实质是：卷积核大小为1的普通卷积）1.3.4计算量的比较1.4MobileNetv1网络的模型结构2.MobileNetv2网络2.1网络亮点2.2Relu6

-断言-·2022-12-09 13:40

TensorRT初探——MobileNet_V1

MobileNetV1模型结构该模型是用来进行分类任务，并且网络将Conv->Bn->Relu的操作转变成

CoderLife_·2022-12-09 13:34

五、卷积神经网络CNN1（组成层、卷积如何检测边缘信息）

（1）一个卷积神经网络由多种不同类型的层(卷几层/全连接层/RELU层/POOLing层等)叠加而成。（2）每一层的输入结构是3维的数据，计算完输出依旧是3维的数据。

满满myno·2022-12-09 12:32

人工神经网络本质理解

一、基本变换：层1、每一层的数学表达：y⃗=f(W⃗⋅x⃗+b)，其中x⃗是输入向量，y⃗是输出向量，b⃗是偏移向量，W⃗是权重矩阵，f()是激活函数。

Dark-Rich·2022-12-09 12:00

深度学习（一）多层神经网络，nn.Module搭建和保存网络

多层神经网络（nn.Module）文章目录多层神经网络（nn.Module）1.Logistic回归2.神经网络3.nn.Module上节我们讲了神经网络，可以看到使用了激活函数之后，神经网络可以通过改变权重实现任意形状

qq_39809262·2022-12-09 12:29

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。

马少爷·2022-12-09 12:58

04.2. 多层感知机的从零开始实现

文章目录4.2.多层感知机的从零开始实现4.2.1.初始化模型参数4.2.2.激活函数4.2.3.模型4.2.4.损失函数4.2.5.训练4.2.6.小结4.2.多层感知机的从零开始实现继续使用Fashion-MNIST

nsq1101·2022-12-09 09:43

多层感知机的从零开始实现(多层感知机)

文章目录多层感知机的从零开始实现直观理解图推导公式动手实现多层感知机初始化模型参数激活函数模型损失函数训练预测结果小结多层感知机的从零开始实现多层感知机，通过向输入层和输出层中间添加多个隐藏层(Hidden

Gaolw1102·2022-12-09 09:43

《动手深度学习》4.2多层感知机的从零开始实现 & 4.3简洁实现

4.2多层感知机的从零开始实现&4.3简洁实现4.2多层感知机的从零开始实现初始化模型参数激活函数构建模型损失函数训练测试调整超参数会有什么变化？

Mavis00·2022-12-09 09:10

【从零开始学习深度学习】9.多层感知机MLP及常用激活函数介绍

之前的文章已经介绍了包括线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。在文，我们将以多层感知机（multilayerperceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。1.1隐藏层多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hiddenlayer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。下图展示了一个多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层中有5个隐

阿_旭·2022-12-09 09:39

深度学习之多层感知机的从零开始实现

深度学习之多层感知机的从零开始实现1.导入包与数据集2.初始化模型参数3.设置激活函数4.定义模型5.损失函数6.训练环境为pytorch在Jupyter中运行1.导入包与数据集（这里的数据集是28X28

阿里里！·2022-12-09 09:08

机器学习 | MATLAB实现MLP多层感知机newff参数设定（上）

基本介绍程序设计参考资料基本介绍newff搭建MLP多层感知机，newff(P,T,[NN],TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)，P为输入数据，T为输入标签，[NN]为神经元个数，TF为激活函数

机器学习之心·2022-12-09 09:05

动手深度学习笔记（十六）4.2. 多层感知机的从零开始实现

动手深度学习笔记（十六）4.2.多层感知机的从零开始实现4.多层感知机4.2.多层感知机的从零开始实现4.2.1.初始化模型参数4.2.2.激活函数4.2.3.模型4.2.4.损失函数4.2.5.训练4.2.6

落花逐流水·2022-12-09 09:35

多层感知机、激活函数（pointnet算法基础知识）

一、视频资料：跟着李沐学AI二、感知机（人工智能最早模型（六七十年代））1、定义：给定输入x(向量），权重w(向量），偏移b（标量），感知机输出。实质就是二分类问题，0也可以是负数。区分：回归输出实数，softmax回归输出概率，多分类问题。2、缺点：不能拟合XOR函数（也就是处理异或），产生线性分割面，导致第一个AI的寒冬。三、多层感知机1、网络模型一步分不了，一个函数分不了，就分为两步，分两个

费马罗尔拉格朗日柯西……·2022-12-09 09:34

使用Sequential函数构造多层感知机（MLP）

一般来说可以用于网络构造的方式有多种，笔者认为使用Sequential函数构造网络比较简单，以此为例进行网络搭建MLP：至少含有一个隐藏层的由全连接层组成的神经网络，且每个隐藏层的输出通过激活函数进行变换实例我们使用

Jeven_Work·2022-12-09 09:01

python 使用简易残差神经网络处理手写数字识别数据集

是在神经网络模型中给非线性层增加直连边的方式来缓解梯度消失问题，从而使训练深度神经网络变得更加容易#使用了六个模块#1）模块一:包含一个步长为2、大小为7×7的卷积层,卷积层的输出通道数为64,卷积层的输出经过批量规范化、ReLU

i道i·2022-12-09 09:31

12.感知机以及多层感知机（MLP），激活函数

x和w都是向量，b是标量，感知机的输出是：w和x做内积之后+偏移b，最后加上一个函数（这个函数很多种选择）。1.训练感知机如果当前是第i个样本，yi是真实标签值，+b得到的是预测值，如果二者相乘小于等于0，则表明分类错了，于是说明当前权重对分类是错误的，就对w和b都做一次更新。解释一下，损失函数中，如果分类正确的话-y是会小于0的，和0求max就是得到0，则梯度是一个常数，不会去做更新，对应上方的

chnyi6_ya·2022-12-09 09:30

CS231n Lecture 4: 神经网络和反向传播

W2max(0,W1x+b1)+b2f=W_2max(0,W_1x+b_1)+b_2f=W2max(0,W1x+b1)+b2在这里，更精确地来说，应该叫做全连接神经网络（FC）在两层神经网络中，使用了非线性激活函数

QingYuAn_Wayne·2022-12-09 07:50

CS231n-Lecture6:训练神经网络 part I

训练神经网络partI激活函数SigmoidtanhReLU——修正线性单元LeakyReLUMaxout数据预处理（DataPreprocessing）均值减法归一化权重初始化（WeightInitialization

二叉树不是树_ZJY·2022-12-09 07:45

CS231n-Lecture4:神经网络和反向传播（Neural Networks and Backpropagation）

神经网络和反向传播神经网络反向传播链式法则模块化：Sigmoid示例神经网络如上图，是一个2层的神经网络，其中h=max(0,x)h=max(0,x)h=max(0,x)，函数max(0,x)max(0,x)max(0,x)称作激活函数

二叉树不是树_ZJY·2022-12-09 07:44

cs231n 笔记02：反向传播与2-NN示例

常用激活函数：sigmoid函数将实数压缩到[0,1]，tanh函数将实数压缩到[-1,1]。

e卵石·2022-12-09 07:43

神经网络误差反向传播

神经网络的反向传播对于下面的神经网络，输入为\(x_1\)，\(x_2\)，\(x_3\)，输出为\(y_1\)，\(y_2\)，\(y_3\)，激活函数\(f\)为逻辑斯蒂函数即\(f=\frac{1

dfciw9355481·2022-12-09 07:38

VGG网络详解

VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。小卷积核和多卷积子层。VGG使用多个较

DreamBro·2022-12-09 07:05

AI学习_无监督学习(编解码器)_图像分割_Unet/U2net

此处的无监督学习现用于普通分割）编码解码器的结构，就是无监督神经网络，每层结构类似（顺序不能变）：卷积+BtachNormal+ReLU+Dropout（同时这一

麦没了块QAQ·2022-12-09 05:07

RESA车道线检测算法---计算量和参数量的计算

深度学习框架FLOPs的组成：卷积、反卷积、激活函数、line

Good@dz·2022-12-09 02:40

SRGAN 超分辨率生成对抗网络模型

SuperResolutionGenerativeAdversarial，这是第一个对放大四倍真实自然图像做超分辨率的框架【模糊变清晰，有码变无码(狗头)】生成器模型：1.输入是一张低分辨率的图像2.进入一个64通道步长为1的卷积3.RELU

什么都干的派森·2022-12-08 22:42

Keras-Model类

最后通过输入输出创建模型importtensorflowastfinputs=tf.keras.Input(shape=(3,))x=tf.keras.layers.Dense(4,activation=tf.nn.relu

蛋黄焗南瓜·2022-12-08 22:21

Pytorch入门系列7----网络结构

1.输入层即数据集准备层2.卷积层3.改进层1、非线性化（激活函数）**ReLU**2、减参**MaxPool**3、缓解过拟合**Dropout**4、缓解梯度饱和BN4.全连接层总结前言今天开始介绍

CV_Today·2022-12-08 21:26

PytorchCNN项目搭建8 -- 反向传播

PytorchCNN项目搭建8--反向传播反向传播1.激活函数2.全连接层3.卷积层4.池化参考文献反向传播反向传播可以分为激活函数、全连接层、卷积层、池化层等。

曹一默·2022-12-08 21:48

Pytorch入门系列8----模型搭建

系列文章目录文章目录系列文章目录前言模型自定义1、嵌套型模型1.1声明一个具有Conv，BN、ReLU的复合模型1.2.嵌套网络2、堆叠排列型模型注意:网络必须是module或用nn.ModuleList

CV_Today·2022-12-08 21:37

关于卷积，池化，前向传播，反向传播，全连接层，通道数的一些概念

写在前面：本文内容中关于通道数的内容参考自文章图像的通道（channels）问题反向传播的理解参考自前向传播、反向传播——通俗易懂激活函数的内容参考自常用激活函数（激励函数）理解与总结其他内容截取自B站视频卷积层和池化层的理解外加个人理解

世由心生·2022-12-08 18:06

深度学习之【pytorch入门】——二文带你理解深度学习的概念

什么是激活函数？常用的三种非线性激活函数什么是监督学习和无监督学习？监督学习：通过输入一组数据和其对应的标签数据让模型进行学习，找到输入和输出之间的

Delv_Peter·2022-12-08 18:05

卷积神经网络(CNN)与深度卷积神经网络(DCNN)

52.AlexNet一、CNN与DCNN卷积神经网络，如：LeNet深度卷积神经网络，如：AlexNetAlexNet是第一个现代深度卷积网络模型，首次使用了许多现代深度卷积网络的技术方法，比如，采用ReLu

chenf0·2022-12-08 16:57

LSTM基本理论及手写数字识别实战应用（pytorch）

由三个具有sigmoid激活函数的全连接层处理，以计算输入门、遗忘门和输出门的值。因此，

Unstoppable~~~·2022-12-08 14:52

从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数

激活函数对神经网络的重要性自不必多言，机器之心也曾发布过一些相关的介绍文章，比如《一文概览深度学习中的激活函数》。本文同样关注的是激活函数。

PaperWeekly·2022-12-08 14:20

推荐系统笔记（十二）：常用激活函数gelu、swish等

简介gelu就是高斯误差线性单元，这种激活函数在激活中加入了随机正则的思想，是一种对神经元输入的概率描述。为了方便记忆，这里做简要的笔记。

甘霖那·2022-12-08 14:20

【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.47】改进激活函数为GELU

文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，

人工智能算法研究院·2022-12-08 14:48

机器学习学习笔记之：loss function损失函数及activation function激活函数

之所以把损失函数和激活函数放在一起做个总结，是因为本身这两都带函数，都是机器学习中的内容，很容易混在一起，第二点，这两者总是一起出现，根据任务的不同，可能出现不同的排列组合。因此想一起整理一下。

csdshelton·2022-12-08 13:28

百分百神经网络图,神经网络图像识别

即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。2、全连接的神经网络示意图：3、“全连接”是一种不错的模式，但是网络很大的时候，训练速度回很慢。

普通网友·2022-12-08 13:35

NNDL 作业4：第四章课后题

习题4-2：试设计一个前馈神经网络来解决XOR问题,要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元,并使用ReLU作为激活函数。

喝无糖雪碧·2022-12-08 11:34

【动手学习pytorch笔记】13.NiN

这两个1×1卷积层充当带有ReLU激活函数的逐像素全连接层。第一层的卷积窗口形状通常由用户设置。随后的卷积窗口形状固定为1×1。

我已经吃饱了·2022-12-08 11:23

RCNN学习笔记-MobileNet2

网络中的亮点：ØInvertedResiduals（倒残差结构)ØLinearBottlenecks激活函数的不同，relu6.LinearBottlenecks考虑一个由n层Li组成的深度神经网络，每层

要努力啊啊啊·2022-12-08 09:24

三、复现U-net网络（Pytorch）

一、U-net网络二、复现U-net网络左半部分1，卷积+ReLU激活函数①(572,572,1)—>(570,570,64)首先输入一张(572,572,1)的单通道图像，处理的是灰度图由图中的蓝色箭头解释可得其为

beyond谚语·2022-12-08 09:39

【西瓜书】第5章神经网络---学习笔记

最基本的成分：神经元模型M-P神经元模型神经元接收到来自NNN个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接)进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数处理以产生神经元的输出

qq_31514061·2022-12-08 08:26

西瓜书机器学习第五章读书笔记

(公式推导的视频也很多)5.1神经元模型神经网络是T.Kohonen在1988给出的定义因为阶跃函数的不连续和不光滑，所以我们的激活函数通常会采用sigmoid。

lzmmmQAQ·2022-12-08 08:54

Datawhale西瓜书第五章神经网络

M-P神经元（模拟生物行为的数学模型）：接收n个输入（来自其他神经元），给各个输入赋予权重计算加权和自身特有的阙值θ进行比较（减法），经过激活函数（模拟抑制和激活）处理得到输出（传递给下一个神经元）单个

akriver·2022-12-08 08:49

西瓜书第5章神经网络读书笔记

第5章神经网络(NeuralNetworks)1.神经元模型1.1神经元(neuron)模型是神经网络最基本的成分1.2阈值(threshold)，亦称bias1.3M-P神经元模型激活函数(activationfunction

Gaia0321·2022-12-08 08:49

RCNN学习笔记-MobileNet3

2.更新了激活函数NL：非线性激活函

要努力啊啊啊·2022-12-08 07:19

002卷积神经网络基础知识

卷积神经网络基础知识文章目录卷积神经网络基础知识卷积神经网的基本定义卷积神经网的基本网络结构单元卷积（卷积层）-定义-重要参数卷积的定义和使用池化（池化层）-池化-最大池化：常见池化策略激活函数（激活层

annyangya·2022-12-08 02:13

pytorch rnn输入输出权重偏差维度解释

RNN1.将上一层的隐状态和这一层的X作为输入2.输入*权重+偏差作为第一个输出3.第一个输出经过激活函数后得到当前的隐状态4.当前隐状态*权重+偏差最为最终的输出5.将输出和当前隐状态输出作为结果输入层参数

yhbetter·2022-12-08 00:44

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