ReLU 第13页

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

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

Xavier参数初始化方法和Kaiming参数初始化方法详细介绍及其原理详解

随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、ReLU

IronmanJay·2023-02-07 11:59

深度学习网络各种激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky_ReLU、SiLU、Mish

无法反向传播，导致参数得不到更新梯度饱和：随着数据的变化，梯度没有明显变化梯度爆炸：梯度越来越大，无法收敛梯度消失问题：1、反向传播链路过长，累积后逐渐减小2、数据进入梯度饱和区如何解决：1、选正确激活函数，relu

maxruan·2023-02-07 09:47

深度学习中的 BN (BatchNormalization)理解

CNN三大算子:CONV+BN+RELU1、为什么BN指导思想：机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的。

maxruan·2023-02-07 09:16

tf.keras.layers.Conv1D 学习

tf.keras.layers.Conv1D(filters=3,kernel_size=2,activation='relu',use_bias=True)其中，filters参数表示，将输入的每一个窗口数据经过几个过滤器输出

会发paper的学渣·2023-02-07 08:22

关于人工智能学习的非线性激活函数

让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子：在上面这个例子中，输入是包含两个正值、两个负值的张量，对其调用ReLU函数，负值将取为0，正值则保持不变。

m0_72557541·2023-02-07 07:25

keras.Sequential()

将想要搭建的模型按顺序排放可以通过将网络层实例的列表传递给Sequential（），来创建一个Sequential模型：model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu

假面308·2023-02-06 21:48

激活函数与随机正则

不管其他领域的鄙视链，在激活函数领域，大家公式的鄙视链应该是：Elus>Relu>Sigmoid，这些激活函数都有自身的缺陷，sigmoid容易饱和，Elus与Relu缺乏随机因素。

kongbaifeng·2023-02-06 19:00

Google 机器学习术语表 Part 4 of 4

文章目录1.背景19.R19.1.等级(rank)19.2.评分者(rater)19.3.召回率(recall)19.4.修正线性单元(ReLU,RectifiedLinearUnit)19.5.回归模型

Curren.wong·2023-02-06 14:36

DNCNN结构描述

(i)Conv+ReLU:第一层使用64个3×3×c大小的滤波器生成64个featuremap，然后利用整流线性单元(ReLU,max(0，·))进行非线性处理。

TTr_第三方·2023-02-06 14:02

13句对匹配实战-(3)Decomposable

image.png两个句子：image.png1.先对a,b进行一次前馈神经网络+relu函数,提取了一次特征向量image.png2.然后a中的每个词对b中每个词的attention做一次权重加权，当然

弟弟们的哥哥·2023-02-06 11:46

tf.keras.layers.Activation

在输出上运用一个激活函数参数activation激活函数,例如tf.nn.relu,或者内置的激活函数的字符串,例如"relu".使用方法:layer=tf.keras.layers.Activation

什么时候能像你们一样优秀·2023-02-06 00:00

2012_ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ProblemStatement4.Method(s)4.1Introduction4.1.1ImageNet数据集4.1.2卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）4.2模型结构4.2.1ReLU

小毛激励我好好学习·2023-02-05 19:43

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》翻译

1引言2数据集3架构3.1ReLU非线性3.2训练多个GPU3.3局部响应归一化3.4重叠池化3.5整体架构4减少过拟合4.1数据增强4.2Dropout5学习细节6结果6.1定性评估7讨论参考文献ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksImageNet

大彤小忆·2023-02-05 19:41

tensorflow vgg

tf.contrib.slimdefvgg_arg_scope(weight_decay=0.0005):withslim.arg_scope([slim.conv2d,slim.fully_connected],activation_fn=tf.nn.relu

qq_41318075·2023-02-05 18:59

2.3 PyTorch 激励函数(relu/sigmoid/tanh/softplus的实现)

本文内容是根据莫烦Python网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了,同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图,可在此专栏查看,想观看视频可直接去他的网站,源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,有兴趣的可以去我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持

孤柒「一起学计算机」·2023-02-05 16:16

OpenMMLab AI实战营第二天打卡笔记

模型设计卷积神经网络：2012年实现大规模图像的模型，并且创新的用了ReLU激活函数，大幅提高收敛速度，

Flashflower·2023-02-05 15:09

AI基础实战营Day2

视觉骨干网络卷积类AlexNet(2012)第一个成功实现大规模图像的模型，在ImageNet数据集上达到~85%的top-5准确率5个卷积层，3个全连接层，共有60M个可学习参数使用ReLU激活函数，

m0_68052967·2023-02-05 15:17

卷积神经网络基本原理

神经元的基本结构神经元的激活函数sigmoid函数Relu函数全连接神经网络的缺点卷积神经网络卷积神经网络的由来卷积层汇聚层实例什么是全连接神经网络？

guet_12_2021·2023-02-05 13:15

mmlab图像处理第二课- 通用视觉框架OpenMMLab图像分类与基础视觉模型

AlexNet(2012提出的算法)第一个成功实现大规模图像的模型，在ImageNet数据集上达到~85%的top-5准确率•5个卷积层，3个全连接层，共有60M个可学习参数•使用ReLU激活函数，大幅提高收敛速度

insid1out·2023-02-05 10:30

Pytorch第四章多层感知机实现

1.导包importtorchfromtorchimportnn2.设置网络net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),nn.Linear

努力学习做大佬·2023-02-05 09:40

【个人记录】学习numpy版CNN框架

自己实现:自己写的程序修改：对其中一些代码根据自己理解进行了适当的修改内容1.Conv2.relu3

milixiang·2023-02-04 18:01

2019-05-04 Day13

Day13CNN的实现&CNN可视化&具有代表性的CNN7.5CNN的实现按照Convolution->ReLU->Pooling->Affine->ReLU->Affine->Softmax进行构建代码实现细节上传到

BA蓬莱传说·2023-02-04 16:12

OpenMMLAB AI实战营第一课笔记

卷积神经网络介绍AlexNet(2012)第一个成功实现大规模图像的模型，在ImageNet数据集上达到~85%的top-5准确率5个卷积层，3个全连接层，共有60M个可学习参数使用ReLU激活函数，大幅提高收敛速度实现并开源了

JeffDingAI·2023-02-04 15:11

relu激活函数在神经网络中到底起到了什么作用？

我们做一个简单的实验，使用的网络第一层为conv2d，第二层为relu激活函数。我们可视化一下这两层的特征图。

SetMaker·2023-02-04 13:22

OpenMMLab AI实战营第二天笔记

图像分类与基础视觉模型卷积神经网络AlexNet（2012）第一个成功实现大规模图像的模型，在ImagNet数据集上达到~85%的top-5的准确率5个卷积层，3个全连接层，共有60M个可学习参数使用ReLU

leeleesir·2023-02-04 13:22

【Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ParametricReLU】

一、激活函数的提出1.Motivation通用逼近定理（UniversalApproximationTheorem）：一个包含单一隐含层的多层神经元网络能够以任何期望的精度近似任何连续函数。构建神经网络的核心目的是拟合函数，通过前向传播得到拟合函数或者判别函数输出最终的结果，最初的神经网络的前向传播思想非常简单，即线性变换。然而，如果仅仅通过这个过程，无论中间包含多少层隐藏层，最终得到的函数仍然是

Emiliano Martínez·2023-02-04 12:25

tensorflow中自定义激活函数

importtensorflowastfmodel=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(64,kernel_initializer='normal',activation='relu

bjay·2023-02-04 11:35

PyTorch 学习笔记01 - 20210611

__init__()self.gen=nn.Sequential(nn.Linear(100,256),nn.ReLU(True),nn.Linear(256,256),nn.ReLU

蜡笔小新不怕辣·2023-02-04 10:54

神经网络

2.激活函数常见的激活函数有Sigmoid、Tanh、ReLu，前两者用于全连接层，后者用于卷积层。Sigmoid函数：z是一个线性组

芒果很芒~·2023-02-04 09:04

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