ReLU激活函数第62页

PyTorch模型定义和训练技巧

直接定义和有序字典，但是如果有很多一样的层可能不方便##Sequential:Directlistimporttorch.nnasnnnet1=nn.Sequential(nn.Linear(784,256),nn.ReLU

fof920·2022-11-29 09:11

激活函数，损失函数以及学习率

学习记录（一）激活函数1.什么是激活函数2.常用的激活函数2.1sigmoid函数2.2tanh函数2.3ReLU函数2.4LeakyReLU函数3.为什么要用非线性激活函数？

Belouga-·2022-11-29 09:40

深度学习之神经网络的操作与计算

①上⼀层的i,j,k…等结点以及对应的连接权值进⾏加权和运算，②给最终结果再加上⼀个偏置项（图中为了简单省略了），③将结果代入⼀个非线性函数（即激活函数），如，Relu、sigmoid等函数，④最后得到的结果就

Jamn_Sun·2022-11-29 09:06

Pytorch 之torch.nn初探第1关：torch.nn.Module

线性图层nn.Linear，nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid，nn.Tanh，nn.ReLU

OnlyForBetter·2022-11-29 09:02

【3】激活函数

1、什么是激活函数？在神经元中，输入input，通过加权求和之后再通过了一个函数的变换处理，这个函数就是激活函数（ActivitionFunction）2、激活函数的作用？

cheney康·2022-11-29 08:31

第2关：激活函数

任务描述本关任务：通过对激活函数知识的学习，使用Python编写指定的激活函数。

畜牧当道·2022-11-29 08:59

Pytorch基础-03-模型搭建和参数优化

如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样，在搭建复杂的神经网络模型的时候，我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法，这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换、激活函数、卷积层、全连接层、池化层等常用神经网络结构的实现

骚火棍·2022-11-29 08:26

深度学习快速入门----Pytorch 系列2

非线性激活九、神经网络--线性层及其他层介绍十、神经网络--全连接层Sequential十一、损失函数与反向传播十二、优化器十三、现有网络模型的使用及修改十四、网络模型的保存与读取八、神经网络–非线性激活1、ReLU2

now_try_·2022-11-29 08:49

西瓜书chapter5简摘

两端分别为输入层/输出层，中间为隐层/隐含层（hiddenlayer）隐含层和输出层都是具有激活函数的功能神经元。输入层仅能接受输入，不进行函数处理。

yabgtz23·2022-11-29 08:14

吴恩达机器学习ex3任务2代码

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.metricsimportclassification_report'''函数部分''''''激活函数

Maturisa·2022-11-29 08:12

经典网络模型介绍系列——LeNet-5

一、LeNet-5LeNet-5是LeNet系列的最终稳定版，它被美国银行用于手写数字识别，该网络有以下特点：所有卷积核大小均为5*5，步长为1；所有池化方法为平均池化；所有激活函数采用Sigmoid1

⒈顆糖果!·2022-11-29 07:17

【头歌】机器学习 --- 神经网络

第1关：神经网络基本概念c第2关：激活函数#encoding=utf8defrelu(x):'''x:负无穷到正无穷的实数'''#*********Begin*********#ifx<=0:return0else

MQiyirs·2022-11-29 07:03

机器学习入门（12）— 激活函数层 ReLU、Sigmoid 层的实现

1.ReLU函数层激活函数ReLU（RectifiedLinearUnit）由下式（5.7）表示。通过式（5.7），可以求出y关于x的导数，如式（5.8）所示。

wohu1104·2022-11-29 06:22

pytorch学习线性回归与非线性回归，以及理解nn.linear()和ReLU激活函数

参考书目：Pytorch深度学习入门，作者：曾芃壹文章目录线性回归线性模型与目标函数优化批量输入代码实践大规模数据实验神经网络实现线性回归非线性回归激活函数人工神经网络详解nn.linear()的原理浅谈

LiterMa·2022-11-29 06:21

深度学习入门 (二)：激活函数、神经网络的前向传播

目录激活函数(activationfunction)`Sigmoid`函数`tanh`函数`ReLU`函数(RectifiedLinearUnit)`GELU`函数(GaussianErrorLinerarUnits

连理o·2022-11-29 06:20

深度学习入门（2）神经网络

（有的也称3层）输入信号会被函数h(x)转换，转换后的值就是输出y激活函数h(x)函数会将输入信号的总和转换为输出信息，这种函数称之为激活函数。激活函数的作用在于决定如何来激

阿_旭·2022-11-29 06:48

深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程

本文将直接使用之前公众号介绍过损失函数、激活函数以及梯度计算直接手动实现一个两层的神经网络训练过程。

阿_旭·2022-11-29 06:17

【自学】深度学习入门基于python的理论与实现 LESSON7 ＜误差反向传播法1＞

文章目录前言一、简单层的实现1.乘法层的实现2.加法层的实现二、激活函数层的实现总结前言前面使用数值微分的方法进行梯度计算，该方法简单易实现，但是计算花费时间多。

Rachel MuZy·2022-11-29 06:46

RNN改进_GRU_LSTM基本原理及辨析、GRU激活函数为什么使用Sigmoid而不是ReLU

对于激活函数可参考：深度神经网络中的激活函数_导数推理过程_python绘制图像示意_特点及使用场景二、GRU门控单元1、引入

PuJiang-·2022-11-29 06:46

深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及代码实现

无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则使用深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现文章目录目录前言一、ReLU

阿_旭·2022-11-29 06:44

【毕业设计】深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2

DanCheng-studio·2022-11-29 06:59

onnx prelu转换

prelu改成relu：https://github.com/haiyang-tju/dl_tools/blob/16383c5e1323d3debad4e68b94019737ba482cfe/edit_onnx_prelu.pyprelu

AI视觉网奇·2022-11-29 05:15

《深度学习的数学》chap1 神经网络的思想

chap1神经网络的思想文章目录1-1神经网络和深度学习神经网络用神经网络实现的人工智能“人教导机器”类型的人工智能的问题1-2神经元工作的数学表示整理神经元的工作神经元工作的数学表示点火条件的图形表示1-3激活函数

临风而眠·2022-11-29 05:11

深度学习面试常见问题汇总

文章目录1.神经网络1.1各个激活函数的优缺点？1.2为什么ReLU常用于神经网络的激活函数？1.3梯度消失和梯度爆炸的解决方案？梯度爆炸引发的问题？1.4如何确定是否出现梯度爆炸？

winupup·2022-11-29 01:14

神经网络量化入门--Folding BN ReLU

上一篇文章介绍了量化训练的基本流程，本文介绍量化中如何把BatchNorm和ReLU合并到Conv中。

AI小男孩·2022-11-29 01:11

深度学习入门(鱼书)学习笔记

第1章Python入门第2章感知机第3章神经网络3.2.激活函数sigmoid函数：h(x)=11+exp⁡(−x)h(x)=\frac{1}{1+\exp(-x)}h(x)=1+exp(−x)1ReLU

ychinata·2022-11-28 23:58

CNN多输出回归问题

我的输入是一张图片，输出是70个系数值，原来不收敛是因为只对输入做了预处理，输出用的原始数据，网络最后的输出层也没加激活函数，label范围不固定。

Gemma0906·2022-11-28 22:43

深度学习入门之输出层的设计

函数1.恒等函数2.softmax函数三、softmax函数注意事项1.softmax函数溢出问题2.softmax函数的特征总结前言神经网络可以用在分类问题和回归问题上，不过需要根据情况改变输出层的激活函数

ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-28 22:06

PyTorch深度学习：多维特征的输入

与单维对比：写成矩阵相乘的形式以加快运算速率采用多层维度变化，采用非线性元素α（即激活函数），层数越多学习能力越强神经网络的本质：寻找一种非线性的空间变换函数。

BlackdogC·2022-11-28 21:40

Tensorflow2.0 一维卷积神经网络搭建

sequential为例#先是卷积sequential=[tf.keras.layers.Conv1D(2,kernel_size=1,padding='same',activation=tf.nn.relu

Gentlezzx·2022-11-28 21:02

图像分割总结——结构，损失函数，数据集和框架

图像分割结构基本结构编码器通过滤波器从图像种提取特征解码器生成输出，包含对象轮廓的对象分割掩码1、U-Net体系结构由两部分组成左侧为收缩路径为获取上下文信息；3x3卷积组成右侧为扩展路径为帮助精确定位；ReLU

Terio_my·2022-11-28 20:12

4 个简单操作，实现 CPU 轻量级网络 ---- PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network

总结起来就4点：1.使用H-Swish(替代传统的ReLU)；2.SE模块放在最后一层，并使用大尺度卷积核；3.大尺度卷积核放在最后几层；4.在最后的globalavera

Phoenixtree_DongZhao·2022-11-28 19:54

NLP（七）：前馈神经网络基础回顾（NN模型及其正则化，dropout，各种梯度求解算法等模型优化策略）

我想听相声·2022-11-28 19:33

神经网络与深度学习6---网络优化与正则化

网络优化与正则化为什么神经网络可以拟合任何函数激活函数的选择参数初始化为什么不能将参数初始化为全零参数初始化的目的基于方差缩放的参数初始化正交初始化理解DropoutDropout起作用的原因Dropout

muyuu·2022-11-28 18:24

卷积神经网络CNN各层基本知识

卷积神经网络卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层以及全连接层构成。

北山啦·2022-11-28 18:46

目标检测经典论文：faster R-CNN论文详解

faster_rcnn_test.pt的网络结构，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像：首先缩放至固定大小MxN，然后将MxN图像送入网络；而Convlayers中包含了13个conv层+13个relu

chairon·2022-11-28 18:34

人工智能学习笔记--专业词汇

词汇内容引自博客教主的博文-AI人工智能词汇集-这里收藏博文中的词汇中英对照以供日后学习查询LetterAAccumulatederrorbackpropagation累积误差逆传播ActivationFunction激活函数

1只特立独行的猫·2022-11-28 17:38

机器视觉领域专业词汇中英对照

AAccumulatederrorbackpropagation累积误差逆传播ActivationFunction激活函数Adagrad一种自适应学习率算法Adam一种类似于rmsprop的自适应学习率算法

weixin_37718439·2022-11-28 17:37

特征提取网络之Densnet

前面经过一个7x7卷积（带有BN+relu）+最大池化。后面输出C2,C3,C4,

AI、明察秋毫·2022-11-28 16:47

Keras函数式(functional)API的使用

模型输入32维特征，经过三个全连接层，每层使用relu线性激活函数，并且在输出层中使用sigmoid激活函数，最后用于二分类。

打工小黄人·2022-11-28 15:27

CNN网络中的感受野计算

在CNN网络中，一张图经过核为3x3，步长为2的卷积层，ReLU激活函数层，BN层，以及一个步长为2，核为2x2的池化层后，再经过一个3x3的的卷积层，步长为1，此时的感受野是？

明天吃啥呀·2022-11-28 14:08

西瓜书学习-神经网络

感知机和逻辑回归函数的异同损失函数两者不同：逻辑斯蒂回归使用极大似然（对数损失函数），感知机使用的是均方损失函数（即错误点到分离平面的距离，最小化这个值）逻辑斯蒂比感知机的优点在于对于激活函数的改进。

weixin_34064653·2022-11-28 14:58

西瓜书-第5章-神经网络

激活函数f(G)得出输出值。常用的激活函数有：线性函数：线性函数、斜面函数、阈值函数

路飞的纯白世界·2022-11-28 14:27

西瓜书第五章-神经网络

这些输入信号通过带权重的连接(connection)进行传，神经接收到的总输入值将与神经元的阀值进行比较，然后通过"激活函数”(activationfunction处理以产生神经元的输出.把许多个这样的神

孤鸿末子·2022-11-28 14:23

西瓜书---读书笔记5-6章--神经网络和支持向量机

感知机：只有输入输出两层，且只在输出层有激活函数，输入层只负责接收数据。但是如果遇

皮卡猪猪·2022-11-28 14:22

Task04-西瓜书-神经网络

目录1.神经元模型激活函数2.感知机与多层网络3.误差逆传播算法神经网络，是机器学习的一个分支，学名应该叫人工神经网络，与之对应的是生物神经网络（CNN），如下图所示：1.神经元模型在细致了解人工神经网络之前

东东强233·2022-11-28 14:50

Day04-《西瓜书》-神经网络(DataWhale)

神经网络(neuralnetworks)5.1神经元模型(neuron)神经元接收到来自n个其他神经元传递的输入信号，这写信号通过带权重的连接进行传递，神经元接受到的总输入值与神经元的阈值进行比较后，通过激活函数处理产生神经元的输出

liying_tt·2022-11-28 14:20

机器学习-西瓜书CH5-神经网络

吃瓜教程学习笔记-CH5神经网络5.1-神经元模型1-神经元2-激活函数5.2-感知机与多层网络1-感知机2-多层网络-全连接网络5.3-BP神经网络5.4-全局最小与局部最小5.5-深度学习5.6-参考

Alexa2077·2022-11-28 14:17

第十次周报

第十次周报摘要RNN公式推导为什么使用tanh激活函数为什么会出现梯度消失或梯度爆炸代码实现LSTM公式推导文献阅读总结摘要Thisweek,Ireadareviewpaperontextrecognitionanddetection

三倍速的红色魔女·2022-11-28 14:46

【西瓜书】5-神经网络

这里是神经元指一个接受输入xxx，并根据权重wiw_iwi计算总输入值，当兴奋程度超过阈值θ\thetaθ便会根据激活函数输出yyy。这里给出两个典型的激活函数

超级虚空·2022-11-28 14:45

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