ReLU

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

激活函数和损失函数-Question

ReLU、Sigmoid、Tanh。作用：非线性变换。2.ReLU、Sigmoid、Tanh函数和导数。
魏鹏飞·2023-03-11 10:27

Kervolutional Neural Networks

文章说明题目：KervolutionalNeuralNetworks出处：CVPR2019解决的问题：将CNN应用于non-linearspace2提出的问题（1）卷积层不适应于非线性数据（2）非线性层（ReLU
挺老实·2023-03-10 21:06

WDSR论文阅读笔记

在ReLU前有更宽的channel有助于提高acc，在相同数量的参数下，使需要做res-identity传播的层的channel数量减少而增多ReLU层前的channel的数量。
sysu_first_yasuo·2023-03-10 07:32

[YOLO] yolov3、yolov4、yolov5改进

yolov3网络结构图：Yolov3的三个基本组件：（1）CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。
认真点，，·2023-03-09 07:16

神经网络中的激活函数

文章目录为什么要使用激活函数常用的激活函数如何选择激活函数ReLU激活函数的优点及局限性为什么Sigmoid和Tanh会导致梯度消失的问题为什么Tanh收敛速度⽐Sigmoid快？
1 + 1=王·2023-03-01 07:07

深度学习--激活函数

二、激活函数的种类1.Relu函数2.Leaky_Relu函数3.sigmoid函数4.tanh函数前言深度学习模型中网络层中经常会用的激活函数，是神经网络不可或缺的一部分。
于追梦丶·2023-02-25 08:24

CNN学习笔记1

使用Relu的
小白的颠覆之路·2023-02-22 07:14

Tensorflow复习笔记2：CNN模型

并加入了自己的注释和整理：importtimeimporttensorflowastf#设置权重参数defweight_variable(shape):#由于使用ReLU激活函数，所以我们通常将这些参数初始化为很小的正值
waywaywayz·2023-02-22 07:40

现代卷积神经网络笔记

AlexNet使用ReLU作为
再见十月的朋友·2023-02-20 14:55

卷积神经网络架构不包含,卷积神经网络架构分析

输入层：输出特征矩阵卷积层：进行卷积运算池化层：进行pooling缩小维度中间激活层：可有可无，一般为ReLU类的计算简单的激活函数对特征值修正这里卷积层、池化层、中间激活层可以重复全连接层：将特征矩阵集合向量化最后激活层
普通网友·2023-02-20 14:24

Pytorch学习笔记（6）：模型的权值初始化与损失函数

_(tensor,gain=1.0)1.3Kaiming初始化nn.init.kaiming_normal_(tensor,a=0,mode=‘fan_in’,nonlinearity=‘leaky_relu
路人贾'ω'·2023-02-20 07:40

CANN-AICPU算子开发

算子举例：在网络模型中被用作激活函数的算子：tanh、ReLU、Sigmoid等1.1张量（Tensor）Tensor是算子中的数据，包括输入数据与输出数据，Tensor
有多大的思想，才有多大的能量·2023-02-17 18:11

【深度学习】激活函数

文章目录激活函数的替代方案Sigmoid函数ReLU函数线性函数激活函数的选择Output层隐藏层为什么模型需要激活函数激活函数的替代方案
milu_ELK·2023-02-17 12:09

【Python--torch（激活函数说明+代码讲解）】激活函数（sigmoid/softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh）

【Python–torch】激活函数(sigmoid/softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh)文章目录【Python--torch】激活函数(sigmoid/softmax/ELU
笃℃·2023-02-17 12:26

文献阅读（63）NIPS2012-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

更多相关文章，请移步：文献阅读总结：计算机视觉文章目录Title总结1整体框架1.1ReLU激活函数1.2GPU上并行训练1.3局部归一化1.4有重叠池化2减少过拟合2.1数据增强2.2Dropout3
学徒刘猛·2023-02-17 07:48

“深度学习”学习日记。卷积神经网络--用CNN的实现MINIST识别任务

数据集的识别任务；一，简单CNN的网络构成：代码需要在有网络的情况下运行，因为会下载MINIST数据集，运行后会生成params.pkl保留训练权重；简单卷积层的基本参数："""简单的ConvNetconv-relu-pool-affine-relu-affine-softmaxParameters
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-02-16 21:32

论文解读: PP-YOLOE: An evolved version of YOLO

在PPYOLOv2中，ReLU激活功能用于主干，而mish激活功能用于颈部。PP-YO
万里鹏程转瞬至·2023-02-07 12:32

【PyTorch】教程：torch.nn (3)

fit(epochs,model,loss_func,opt,train_dl,valid_dl)切换到CNN我们将使用PyTorch预定义的Conv2d类构建卷积层，我们定义3个卷积层，每个卷积层后跟着ReLU
黄金旺铺·2023-02-07 11:19

pytorch_lesson13.5 Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）解决激活函数sigmoid or tanh/relu梯度不均匀的问题

提示：仅仅是学习记录笔记，搬运了学习课程的ppt内容，本意不是抄袭！望大家不要误解！纯属学习记录笔记！！！！！！文章目录前言一、Xavier方法1.Xavier初始化参数方法基础理论2.Xavier初始化参数执行方法2.1PyTorch实现Xavier均匀分布的参数创建Sigmoid激活函数tanh激活函数2.2PyTorch实现Xavier高斯分布的参数创建二、Kaiming方法（HE初始化）1
斯外戈的小白·2023-02-07 11:47

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
就你叫Martin？·2023-02-07 11:12

卷积神经网络学习——第一部分：认识并搭建两层卷积神经网络

卷积神经网络——第一部分：认识并搭建卷积神经网络一、序言二、网络实现1、模型构建2、类和函数的意义及性质（1）nn.Conv2d（2）F.max_pool2d（3）F.relu（4）F.log_softmax
吕守晔_Ryan·2023-02-07 11:32
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