ReLU

【神经网络】激活函数

简介：激活函数作用：加入了非线性因素，解决了线性模型缺陷，使得神经网络可以逼近非线性函数神经网络常用的激活函数：sigmoid，Tanh，relu等，relu最常用1、sigmoid：值域:（0,1）能把输出值压缩到
ZHANGHUIHUIA·2023-04-05 11:12

卷积神经网络2——AlexNet（ImageNet-2012 NO.1）

AlexNet使用ReLu作为激活函数使用Maxpooling（最大化池化
Pluto__315·2023-04-05 10:26

深度学习神经网络都是从CNN和AlexNet开始的

我们将按以下顺序进行讨论：卷积神经网络ReLu非线性局部响应归一化DropOut层PCA颜色增强AlexNet架构学习机制CNN（图像分类背后的智慧）卷积神经网络是目前为止图像分类和计算机视觉相关问题的最佳解
喜欢打酱油的老鸟·2023-04-05 10:19

AlexNet （ImageNet模型）

首次在CNN中应用ReLU、Dropout和LRN，GPU进行运算加速。一共有13层，有8个需要训练参数的层（不包括池化层和LRN层），前5层是卷积层，后三层是全连接层。
apbckk1506·2023-04-05 10:23

Python PyTorch2：自动求导、梯度

torch.linspace(-10,10,20)#sigmoid函数0~1res=torch.sigmoid(a)print(res)#tanh函数-1~1res=torch.tanh(a)print(res)#ReLU
Amazingmonkeys·2023-04-04 22:06

深度学习笔记：深度学习CNN python程序实现

在该例中我们构造一个基于CNN的深度学习网络，其训练完成后对于mnist数据集失败准确率可以超过99%该网络隐藏层结构：卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层—卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层
Raine_Yang·2023-04-04 21:43

深度学习激活函数的比较和优缺点，sigmoid，tanh，relu

1.什么是激活函数如下图，在神经元中，输入的inputs通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数ActivationFunction。2.为什么要用如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。3.
三不小青年·2023-04-04 13:15

深度学习与Pytorch入门实战（九）卷积神经网络&Batch Norm

类式接口1.2F.conv2d()函数式接口2.池化层Pooling（下采样）2.1torch.MaxPool2d()类式接口2.2F.avg_pool2d()函数式接口3.upsample（上采样）4.RELU
qq_41978139·2023-04-03 20:18

【动手学深度学习】多层感知机

多层感知机多层感知机的基本概念多层感知机从零开始实现流程图多层感知机的简洁实现流程图多层感知机的基本概念隐藏层线性模型可能会出错在网络中加入隐藏层从线性到非线性(激活函数)通用近似原理激活函数ReLU函数
xyy ss·2023-04-03 13:42

《动手学深度学习》之多层感知机

文章目录多层感知机从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差统计学习理论模型复杂性模型选择验证集KKK折交叉验证权重衰减范数与权重衰减Dropout
QxwOnly·2023-04-03 13:05

《动手学深度学习》（3）多层感知机

目录感知机多层感知机解决XOR问题单隐藏层激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数多类分类多隐藏层总结多层感知机的实现模型选择两种误差验证数据集和测试数据集K折交叉验证总结过拟合和欠拟合模型容量估计模型容量
坚持不懈的小白白·2023-04-03 13:43

机器学习实战项目3--使用keras实现MNIDT数据集手写数字识别

answer1:1.详见http://www.cnblogs.com/lliuye/p/9486500.html(1)什么是激活函数激活函数（2）常用的线性激活函数有哪些sigmoid函数，tanh函数，ReLU
strive鱼·2023-04-03 06:49

小白学Pytorch系列--Torch.nn API Recurrent Layers(8)

nn.RNNCell具有tanh或ReLU非线性的ElmanRNN
发呆的比目鱼·2023-04-02 21:56

TensorRT8 使用手记（1）模型测试 Conv+BN+Relu 结构融合

Conv+BN+Relu结构在主流卷积神经网络模型中Conv+BN+Relu是一种常见的模型结构。在模型推理和训练中，BN层往往与其他层合并，以减少计算量。
NoNNus·2023-04-02 09:56

基于卷积神经网络CNN的手写数字识别、手写学号识别实验报告

本文分别提出了基于PyTorch框架和ReLU函数的TwoLayerNet（两层神经网络）手写数字识别算法和基于TensorFlow框架和Keras的卷积神经网络手写数字识别算法。
沂水寒城·2023-04-02 04:57

tensorflow2.0基本操作，全连接层

tf.random.normal([2,3])#要喂进去的数值#两个列子，每个例子的维度是3model=keras.Sequential([#全连接层keras.layers.Dense(2,activation='relu
丰。。·2023-04-01 21:55

使用pytorch构建resnet50-v2

主要差别就是(a)结构先卷积后进行BN和激活函数计算，最后执行addition后再进行ReLU计算；(b)结构先进性BN和激活函数计算后卷积，把addition后的R
爱挠静香的下巴·2023-04-01 16:32

基于tensorflow实现Inception_RestNet_v2

Inception-ResNet-V2结构：2.代码实现#构建卷积块defconv_fn(x,filters,kernel_size,strides,padding="same",activation="relu
樱花的浪漫·2023-04-01 15:25

Pytorch构建ResNet-50V2

主要差别就是(a)结构先卷积后进行BN和激活函数计算，最后执行addition后再进行ReLU计算；
老师我作业忘带了·2023-04-01 15:15

Python搭建神经网络部分常用激活函数及Python包结构

激活函数模块创建1.Python包和模块的创建1.1Python包（Package）1.2Python模块（Module）2.神经网络常用激活函数2.1阶跃函数stepfunction2.2sigmoid函数2.3ReLU
雾岛LYC听风·2023-04-01 14:43

BP算法实现

我们定义一个简单的2层神经网络linear1=LinearLayer(2,3)relu1=Relu()linear2=LinearLayer(3,1)还需要定义一个损失函数Loss，用来衡量我们的输出结果与实际结果的误差
LifeBackwards·2023-04-01 09:19

MNIST多分类Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

p=6&vd_source=715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe无层模型:torch.nn.Linear激活函数：ReLU+sigmoid交叉熵损失函数：nn.CrossEntropyLoss
不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09

NNIST手写体CNN Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

p=6&vd_source=715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe两层卷积层:torch.nn.Conv2d+最大池化+Flatten激活函数：ReLU交叉熵损失函数：nn.CrossEntropyLoss
不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09

Kaggle Titanic数据集Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

p=6&vd_source=715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe两层模型:torch.nn.Linear激活函数：ReLU+sigmoidDropout=0.3交叉熵损失函数
不吃水果的太空人·2023-03-31 04:39

ResNet18详细原理（含tensorflow版源码）

卷积层：共4个卷积层，每个卷积层使用3x3的卷积核和ReLU激活函数，提取图像的局部特征。残差块：共8个残差块，每个残差块由两
爱笑的男孩。·2023-03-29 07:54

VGG16详细原理（含tensorflow版源码）

卷积层：共13个卷积层，每个卷积层使用3x3的卷积核和ReLU激活函数，提取图像的局部特征。池化层
爱笑的男孩。·2023-03-29 07:23

神经网络学习小记录34——利用PyTorch实现卷积神经网络

神经网络学习小记录34——利用PyTorch实现卷积神经网络学习前言PyTorch中实现卷积的重要基础函数1、nn.Conv2d:2、nn.MaxPool2d(kernel_size=2)3、nn.ReLU
Bubbliiiing·2023-03-29 05:45

激活函数 Relu,Gelu,Mish,SiLU,Swish,Tanh,Sigmoid

Relu(RectifiedLinearUnit)Relu(x)=max(0,x)Relu(x)=max(0,x)Relu(x)=max(0,x)fromtorchimportnnimporttorchimportmatplotlibmatplotlib.use
我是胡歌·2023-03-29 04:35

[Pytorch 常用函数] 激活函数Relu, Leaky Relu

修正线性单元（Rectifiedlinearunit，ReLU）是神经网络中最常用的激活函数。
_孤鸿寄语_·2023-03-28 23:03

Pytorch激活函数之Relu家族：ReLU、LeakyReLU等

昨天在听师弟师妹分享图卷积神经网络一篇paper的时候，看到一个激活函数LeakyReLU，因此萌生了学习一下的想法。1、为什么需要非线性激活函数？首先这个问题其实可以拆分成个问题：①为啥需要激活函数？②为啥还是非线性的激活函数？对于第一个问题来说，在神经网络中，我们增加了激活函数就是想增加模型的学习能力，让表达的能力增强而不只是简单的线性组合。对于第二个问题来说，因为如果是线性的激活函数，比如y
BlackMan_阿伟·2023-03-28 23:53

可视化学习笔记4-pytorch可视化激活函数（relu、relu6、leakyrelu、hardswish、Mish）代码

importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassReLU(nn.Module):def__init__(self):super(ReLU
李卓璐·2023-03-28 22:54

用预训练好的模型进行迁移学习

卷积神经网络一般卷积层，ReLU层，池化层可以写成一个套餐用预训练好的模型进行迁移学习用人家已经训练好的模型（torchvision.model），已经训练好的参数，进行初始化！
Zh1N1an·2023-03-28 22:47

Pytorch搭建和训练神经网络模型

Pytorch搭建神经网络步骤1.神经网络骨架：继承Containers中的Module类2.卷积操作：Conv2d类3.池化操作：MaxPool2d类4.非线性激活操作：ReLU类5.全连接操作：Linear
NNNJY·2023-03-28 21:24

李沐-动手学深度学习（八）多层感知机

常用的激活函数时Sigmoid、Tanh、ReLU。使用Softmax来处理多类分类。超参数为隐藏层数，和各个隐藏层大小。1、感知机比线性回归多了个激活函数，激活函数有很多种选择。
minlover·2023-03-28 14:51

三维点云中tf.layers.conv2d()的用法

tf.layers.conv2d(input,output,kernel_size=kernel_size,strides=(1,1),padding='VALID',activation=tf.nn.relu
猴子喜·2023-03-27 04:34

Pytorch模型转Caffe

PytorchToCaffe的代码，支持转换的算子如下（参见:pytorch_to_caffe.py）:F.conv2d=Rp(F.conv2d,_conv2d)F.linear=Rp(F.linear,_linear)F.relu
@BangBang·2023-03-26 07:40

使用数据增强

fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu
庵下桃花仙·2023-03-25 18:40

经典CNN结构的总结剖析

改进点：1.1AlexNet首次采用了ReLU激活函数1.2对于全连接层采用了Dropout技术、LocalResponseNormalization（局部响应归一化，简称LRN，实际就是利用临近的数据做归一化
糖先森不吃糖·2023-03-25 04:08

9.人工智能原理-深度学习：神奇的DeepLearning

目录一、深度学习二、Tensorflowsigmoid函数的梯度消失：relu激活函数三、编程实验四、总结五、往期内容一、深度学习正如我们在第六节课中说的那样，深度学习就是不断的增加一个神经网络的隐藏层神经元
wanlin_yang·2023-03-24 19:20

Pytorch_第九篇_神经网络中常用的激活函数

各种常用的激活函数早期研究神经网络常常用sigmoid函数以及tanh函数（下面即将介绍的前两种），近几年常用ReLU函数以及L
沁泽呀·2023-03-24 11:46

PyTorch 获取模型中间层方法

num_init_features,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=False)),("norm0",nn.BatchNorm2d(num_init_features)),("relu0
翻开日记·2023-03-24 03:01

pytorch计算模型算力与参数大小

支持layer：Conv1d/2d/3d，ConvTranspose2d，BatchNorm1d/2d/3d，激活(ReLU,PReLU,ELU,ReLU6,LeakyReLU)，L
西瓜撞树上了·2023-03-21 17:23

浅析激活函数之Relu函数

提前的周末愉快鸭~Relu函数讲Relu函数前需要先了解关于激活函数的概念和作用。什么是激活函数?
LiBiscuit·2023-03-19 16:26

卷积神经网络

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/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接层/FClayerPytorch中的卷积模块为
Mr旺旺·2023-03-17 18:02

ReLU

1修正线性单元（ReLU）ReLU激活函数ReLU导数从上图可以看到，ReLU是从底部开始半修正的一种函数。数学公式为：ReLU当输入x0时，输出为x。该激活函数使网络更快速地收敛。
e6fa7dc2796d·2023-03-16 17:09

Youtube DNN的灵魂拷问

线上召回时，用户Embedding通过调用模型计算（最后一个ReLU的输出），实时返回用户Embedding；而ItemEmbedding则直接在数据库中调取（模型训练完后是个静态的embeddingtable
金字塔的AI·2023-03-16 05:57

DeepMatch

image.png终于看懂了：模型的直接输出(relu，softmax前一层)是user_emb模型过softmax的权重矩阵是item_emb这么理解：训练样本是用户的点击记录，因而模型的输出认为是用户的表征
7ccc099f4608·2023-03-15 23:41

CNN layer的 flops 和 parameters的计算样例一则

2,8],padding=[0,0],bias=False))cnn0.add_module("BN-0",nn.BatchNorm2d(32,eps=1e-04))cnn0.add_module("ReLU4
Kaidi_G·2023-03-14 16:03

[2022-10-06]神经网络与深度学习第3章-前馈神经网络(part2)

中自动梯度的封装简介过程内容对比模型简化直接创建利用预定义算子重新实现前馈神经网络使用pytorch预定义算子重新实现二分类增加一个3个神经元的隐藏层，再次实现二分类，进行对比完善Runner类模型训练、性能评价思考优化问题参数初始化梯度消失问题死亡ReLU
三工修·2023-03-13 20:55

读pytroch使用resnet18网络的代码

文章目录前言整体框架Moudule类的_call_impl()函数前向传播代码一、降采样卷积conv1(x)bn1(x)relu(x)二、四个layerlayer的定义layer的运行三、结束部分平均池化一维化与全连接反向传播参数优化一些参考文章
airleaya·2023-03-13 16:48
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