ReLU激活函数第6页

经典论文之（一）——Alexnet

Alexnet简介背景数据集体系结构RectifiedLinearUnitnonlinearity（ReLU）在多个GPU上训练总体架构减少过拟合dataaugmentation数据扩充dropout丢弃法参考简介

维斯德尔·2024-01-08 12:40

如何选择神经网络的超参数？

神经网络的超参数分类神经网路中的超参数主要包括：学习率η，正则化参数λ，神经网络的层数L，每一个隐层中神经元的个数j，学习的回合数Epoch，小批量数据minibatch的大小，输出神经元的编码方式，代价函数的选择，权重初始化的方法，神经元激活函数的种类

Imagination官方博客·2024-01-08 11:55

【Python】全连接神经网络

在全连接神经网络中，每一层的神经元都与前一层的所有神经元相连，并通过权重和激活函数来处理输入

Jc.MJ·2024-01-08 10:56

lesson5 part 2 协同过滤

协同过滤之前的协同过滤例子在本例中，fit_one_cycle方法值传入了一个数字，这是合理的，因为在协同过滤里面，只有一层，里面有几部分，但是没有做矩阵相乘，传入激活函数，再做矩阵相乘。

不愿透露身份的美凌格·2024-01-08 08:52

目标检测-One Stage-YOLOv4

、目标检测网络组成二、BoF（BagofFreebies）1.数据增强2.语义分布偏差问题3.损失函数IoUGIoUDIoUCIoU三、BoS(BagofSpecials)增强感受野注意力机制特征融合激活函数后处理四

学海一叶·2024-01-08 08:11

PyTorch的核心模块介绍

常用函数：torch.add（加法操作）torch.relu（激活函数）torch.equ

MechMaster·2024-01-08 07:39

第二、三周周报12.17.2022-12.25.2022

RNN，对于如何使用RNN模型有了一定的了解目录图片爬虫：acjsonseleniumNLP语音辨识TOKEN获取声学特征一些数据集尺度语音辨识常见模型seq2seqHMMRNN输入输出张量shape激活函数

weixin_51054833·2024-01-08 06:10

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归

内容：逻辑回归一.二分类之使用SPSS进行分析1.使用SPSS进行变量虚拟化：转化-创建虚变量线性概率模型LPM：连接函数（激活函数）的取法：盲选Sigmoid1.分析-回归-二元回归在此基础上可以在分类中进行对协变量进行虚拟化还可以选择先前回归先后回归预测结果差

别被算法PUA·2024-01-07 15:56

实现pytorch版的mobileNetV1

1.网络结构和基本组件2.搭建组件（1）普通的卷积组件：CBL=Conv2d+BN+ReLU6;（2）深度可分离卷积：DwCBL=Convdw+Convdp；Convdw+Convdp={Conv2d(

Mr.Q·2024-01-07 11:05

主流大语言模型从预训练到微调的技术原理

引言本文设计的内容主要包含以下几个方面：比较LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的细节：tokenizer、位置编码、LayerNormalization、激活函数等。

智慧医疗探索者·2024-01-07 10:32

梯度消失与梯度爆炸的问题小结

本文参考李沐老师动手深度学习,上篇激活函数有遇到这个问题我们来深入探讨一下文章目录前言一、梯度爆炸二、梯度爆炸的问题三、梯度消失四.梯度消失的问题总结前言到目前为止，我们实现的每个模型都是根据某个预先指定的分布来初始化模型的参数

笔写落去·2024-01-07 07:55

权重初始化和激活函数小结

一.权重初始化二.检查激活函数总结前言选择合理的权重初始化和选择合理的激活函数在训练是保证训练的稳定性尤为重要,本文介绍其做法,帮助我们事半功倍.首先我们理想的神经网络是什么样子的?

笔写落去·2024-01-07 07:55

深度学习｜4.1 深L层神经网络 4.2 深层网络的正向传播

}n[i]表示第i层神经节点的个数，w[l]w^{[l]}w[l]代表计算第l层所采用的权重系数，b[l]b^{[l]}b[l]代表计算第l层所用的偏移量，g[i]g^[i]g[i]表示第i层所配置的激活函数

晓源Galois·2024-01-07 07:19

什么是神经网络？

每个神经元接收来自前一层的多个输入，对这些输入进行加权求和，然后通过激活函数产生输出。2、层次结构：神经网络通常由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。输

金木讲编程·2024-01-07 07:48

训练神经网络(上)激活函数

本文介绍几种激活函数,只作为个人笔记.观看视频为cs231n文章目录前言一、Sigmoid函数二、tanh函数三、ReLU函数四、LeakyReLU函数五、ELU函数六.在实际应用中寻找激活函数的做法总结前言激活函数是用来加入非线性因素的

笔写落去·2024-01-07 07:47

《动手学深度学习》学习笔记第5章深度学习计算

有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺5.深度学习计算5.1层和块图5.1.1:多个层被组合成块，形成更大的模型下面的代码生成一个网络：具有256个单元和ReLU

北方骑马的萝卜·2024-01-07 03:13

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

改进之处:相对于传统方法，AlexNet通过ReLU激活函数、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。特别之处:引入了深层网络和GPU加速计算

机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

2023/5/7周报

optimizationofNewModel二．第二种newmodel三、深度学习1.深度学习的诞生：2.深度学习的一些术语：3.深度学习的关键步骤：总结摘要通过使用activationfunction激活函数对模型进行改写

user_s1·2024-01-06 07:54

深度学习-非线性激活函数

激活函数是深度学习模型的重要成分，目的是将线性输入转换为非线性。

ymy_ymy22·2024-01-06 06:03

深度学习笔记

激活函数激活函数可以让神经网引入非线性性质，去除线性相关特征映射，是网络捕获数据中的不同特征；relu=max（0，x）输出为0到正无穷sigmod输出为0-1形状为srelu输出为-1-1以0为中心，

warren@伟_·2024-01-06 06:24

神经网络-非线性激活，线性层

非线性激活为什么要使用非线性激活：个人理解是为了给神经网络引入一些非线性的特质下面是查到的资料所得结果如上图的神经网络，在正向传播过程中，若使用线性激活函数(恒等激励函数)即令则隐藏层的输出为可以看到使用线性激活函数神经网络只是把输入线性组合再输出

Star_.·2024-01-06 06:23

神经网络框架的基本设计

一、神经网络框架设计的基本流程确定网络结构、激活函数、损失函数、优化算法，模型的训练与验证，模型的评估和优化，模型的部署。

广煜永不挂科·2024-01-05 21:38

【激活函数】GELU 激活函数

1、介绍GELU(GaussianErrorLinearUnits)是一种基于高斯误差函数的激活函数，相较于ReLU等激活函数，GELU更加平滑，有助于提高训练过程的收敛速度和性能。

daphne odera�·2024-01-05 15:28

【激活函数】深度学习中你必须了解的几种激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU 和 ELU 激活函数（2024最新整理）

激活函数（activationfunction）的作用是对网络提取到的特征信息进行非线性映射，提供网络非线性建模的能力。

daphne odera�·2024-01-05 15:55

新手也能理解的PyTorch激活函数详解

目录torch.nn子模块Non-linearActivationsnn.ELU主要特点与注意事项使用方法与技巧示例代码图示nn.HardshrinkHardshrink函数定义参数形状示例代码图示nn.HardsigmoidHardsigmoid函数定义参数形状示例代码图示nn.HardtanhHardTanh函数定义参数形状示例代码图示nn.HardswishHardswish函数定义参数形状

E寻数据·2024-01-05 12:20

自然语言处理

RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？RNN和CNN对比，RNN对文本的时间序列的优点。LSTMLSTM基本原理LSTM怎么能解决梯度消失问题？LSTM用来解决RNN的什么问题？

搬砖成就梦想·2024-01-05 12:08

你的轻量化设计能有效提高模型的推理速度吗？

文章目录前言预备知识模型指标MACs计算卷积MACs全连接MACs激活函数MACsBNMACs存储访问存储构成内存访问量轻量化结构MobileNetsShuffleNetShuffleNetV1ShuffleNetV1

东荷新绿·2024-01-05 11:00

基于卷积神经网络的回归分析

目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数卷积神经网络的回归分析完整代码：卷积神经网络的回归分析（代码完整

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-05 08:21

神经网络的核心：帮助新手理解 PyTorch 非线性激活函数

目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.Softmax2dSoftmax2d函数简介函数工作原理输入和输出形状使用技巧与注意事项示例代码nn.LogSoftmaxLogSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧

E寻数据·2024-01-05 07:10

51、全连接 - 特征的全局融合

Resnet50中的核心算法，除了卷积、池化、bn、relu之外，在最后一层还有一个全连接。下图是Resnet50网络结构结尾的部分，最后一层Gemm(通用矩阵乘法）实现的就是全连接操作。

董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:16

神经网络中的梯度爆炸

激活函数：使用具有梯度饱和性的激活

Recursions·2024-01-05 03:15

Pytorch与激活函数——Sigmoid函数, ReLU函数, Tanh函数

Pytorch与激活函数Sigmoid函数ReLU函数Tanh函数本章内容提示：了解常用的激活函数，利用激活函数，建立简单的三层神经网络模型。

Sophia&Anna·2024-01-04 20:36

神经网络中的重要概念

以下是一些神经网络中的重要概念，并对它们进行细致的讲解：神经元（Neuron）：神经元是神经网络的基本单元，它接收来自其他神经元的输入信号，并通过激活函数产生输出信号。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-04 11:15

训练神经网络的7个技巧

文章目录前言一、学习和泛化二、技巧1：随机梯度下降与批量学习三、技巧2：打乱样本顺序四、技巧3：标准化输入五、技巧4：激活函数六、技巧5：选择目标值七、技巧6：初始化权重八、技巧7：选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

pytorch06：权重初始化

慕溪同学·2024-01-04 10:47

PyTorch, 16个超强转换函数总结 ! !

文章目录前言十六个转换函数具体介绍view()t()permute()unsqueeze()squeeze()transpose()cat()stack()chunk()flip()relu()dropout

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:47

RNN 为什么不能直接反向传播？为什么会出现梯度消失和梯度爆炸？

首先我们回顾一下普通的反向传播，过程如下所示：、、我们为了简便暂时不考虑激活函数，我们可以用以下的链式法则计算：这个是非常简单的，现在我们来看看RNN是什么样子的：这样我们就不能直接求偏导了，如果我们还是按照上面那种方法求偏导

Humprey·2024-01-04 08:26

NNDL学期知识点总结 [HBU]

目录零碎考点第4章全连接神经网络/前馈神经网络4.1神经元4.1.1Sigmoid型函数4.1.2ReLu函数4.3前馈神经网络4.4反向传播算法卷积神经网络5.3参数学习5.4几种典型的卷积神经网络5.4.1LeNet

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-04 07:24

YOLOv8改进更换轻量化模型MobileNetV3

这个操作单元通过使用非线性激活函数，如ReLU6，并且在残差连接中使用线性投影，来提高网络的特征表示能

学yolo的小白·2024-01-04 04:57

50、实战 - 利用 conv + bn + relu + add 写一个残差结构

其中，relu的实现和add的实现很简单。relu算法的实现用python来写就一行：defComputeReluLayer(img):res=np.maxim

董董灿是个攻城狮·2024-01-04 00:45

49、Resnet - 残差结构

前面我们介绍了Resnet中常见的算法，包括：卷积，池化，批归一化和激活函数，本机介绍一个在Resnet网络中最重要的一个结构算法，称之为残差结构。

董董灿是个攻城狮·2024-01-04 00:43

神经网络：激活函数的介绍

神经网络的激活函数是一种非线性函数，它被应用于每个神经元的输出，以引入非线性性质到网络中。激活函数的目的是将输入转换为输出，并且将输出限制在特定的范围内。

亦旧sea·2024-01-03 21:37

怎样证明神经元是可以训练的？神经学习学习可能会越学越差吗？怎样估评学习的效果好坏？学习有止境吗？

每个神经元对输入数据进行加权求和并加上偏差，然后通过一个激活函数来生成

小黄人软件·2024-01-03 08:01

常用 Normalization 方法的总结：BN、LN、IN、GN

它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行Norm的。我们将输入的featuremap

残剑天下论·2024-01-03 06:38

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

实现方式2：使用两个输出节点和Softmax激活函数，通常使用CrossEntropyLoss。多分类任务：使用与类别数相等的输出节点和Softmax激活，损失函数是

马鹏森·2024-01-02 23:32

Pointnet++改进：更换不同的激活函数，打造更优性能

2.本篇文章对Pointnet++进行激活函数的改进，助力解决RELU激活函数缺陷。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。

AICurator·2024-01-02 21:20

零基础入门目标检测系列学习记录（二）：YOLO系列之v5算法详解（一）

目录YOLOv5结构YOLOv5网络结构1.C3模块：2.SPPF模块3.使用siLU激活函数YOLOv5代码解读1.YOLOv5l.yaml配置文件2.yolo.py文件1.parse_model函数

杭哈哈·2024-01-02 20:27

深度学习｜3.6 激活函数 3.7 为什么需要非线性激活函数

激活函数主要有sigmoid函数、tanh函数、relu函数和leakyrelu函数tanh函数相比sigmoid函数是具有优势的，因为tanh函数使得输出值的平均值为0，而sigmoid函数使得输出值的平均值为

晓源Galois·2024-01-02 16:37

RNN循环神经网络入门

其中，f和g均为激活函数。f可以是tanh,

惊雲浅谈天·2024-01-02 06:16

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