ReLU 第19页

ReLU函数 Vs Sigmoid 函数——XOR问题究竟用那个好

二、各个激活函数适合的情况1.无激活函数(恒等激活函数)2.S型曲线，例如Sigmoid3.线性整流函数（RectifiedLinearUnit，ReLU）4.Softmax三、实践检验1、隐藏层用ReLU

别被打脸·2023-01-03 12:08

PaddlePaddle入门06：猫狗分类

fluid.nets.simple_img_conv_pool(input=img,filter_size=5,num_filters=20,pool_size=2,pool_stride=2,act='relu

道友去往何处·2023-01-03 11:55

Paddle Fluid编程入门

PaddleFluid的整体架构组网模块模型表达与优化训练模块服务器预测移动端预测PaddleFluid的使用基本概念layer：表示一个独立计算的逻辑，通常包含一个或多个operator，layers.relu

道友去往何处·2023-01-03 11:24

《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · 多维特征输入与多层神经网络（+测试集验证）（5）

目录7、处理多维特征的输入与多层神经网络7、处理多维特征的输入与多层神经网络果然，ReLU好用！！！#!

手可摘星辰不去高声语·2023-01-03 11:10

Flask之视图高级（一）

add_url_rule的使用首先是语法：add_url_rule(rule,endpoint=None,view_func=None)一共是三个参数：relu、endpoint、view_func，其中

我还可以熬_·2023-01-03 09:14

时序图循环_循环神经网络：BPTT算法、梯度消失、梯度爆炸

符号定义和解释首先说明这里的推导采用的符号如下图所示：其中：是第t个时刻的输入是第t个时刻隐藏层的状态是第t个时刻的输出，比如如果我们想要预测下一个词是什么，那么可以认为计算方式为，其中的函数f代表一个非线性函数，比如tanh或者ReLU

weixin_39585070·2023-01-03 08:01

PyTorch之卷积神经网络

一、实现过程本文采用3个卷积层、5个ReLu层、3个池化层和3个全连接层对MNIST数据集多分类。

心️升明月·2023-01-03 07:47

吴恩达Course1《神经网络与深度学习》week2:神经网络基础测验及作业

注：神经元的输出是a=g（Wx+b），其中g是激活函数（sigmoid，tanh，ReLU，…）2.逻辑回归损失函数：(^(),())=−()log^()−(1−())log(1−^())3.假设img

weixin_44748589·2023-01-02 15:59

pytorch基础（三）：使用nn模块构造神经网络

文章目录前言一、问题描述二、官方代码三、代码讲解1.参数初始化2.torch.nn2.1torch.nn.Relu和torch.nn.Linear2.2神经网络参数的初始化3Sequential4.nn

麻衣带我去上学·2023-01-02 10:18

11.训练细节和激活函数

目录trainingdetails训练细节模型训练步骤激活函数选择激活函数输出层选择隐藏层优先选择Relu函数为什么需要激活函数softmax多分类问题neuralnetworkwithsoftmaxoutput

派大星的最爱海绵宝宝·2023-01-02 08:27

神经网络的激活函数

目录1sigmoid2tanh3Relu4LeakyReLU,PReLU,RReLU4.1LeakyReLU4.2PRelu4.3RReLU我们先来看一下几种常见的激活函数的映射图像：1sigmoidsigmoid

学渣渣渣渣渣·2023-01-02 07:55

深度学习：01 神经网络与激活函数

目录对神经网络的概述神经网络的表示激活函数为什么激活函数都是非线性的sigmoid函数tanh函数ReLU函数LeakyRelu函数参考资料对神经网络的概述只用到高中阶段中学到的生物神经网络，我们便能知道在这个网络当中

夏天是冰红茶·2023-01-02 07:26

CNN模型搭建

deftrain_model(train_x,train_y,test_x,test_y,val_x,val_y):model=Sequential()#第一个卷积层，32个卷积核，大小５x5，卷积模式SAME,激活函数relu

小码爱撞墙·2023-01-01 12:54

AlexNet 论文翻译——中英文对照

文章目录Abstract摘要1Introduction1引言2TheDataset2数据集3TheArchitecture3架构3.1ReLUNonlinearity3.1ReLU非线性3.2TrainingonMultipleGPUs3.2

胥洪利·2023-01-01 09:04

【论文阅读】AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks该论文在2012年发布，主要新点有：使用深度CNN、LRN(虽然后来被证无用)、重叠池化、RELU

每个人都是孙笑川·2023-01-01 09:30

AlexNet —— Part 2：论文精读

文章目录摘要论文小标题AlexNet网络结构3.1ReLU3.2TrainingonMultipleGPUs3.3LocalResponseNormalization（局部响应标准化）3.4OverlappingPoolingReducingOverfitting

蓝子娃娃·2023-01-01 09:30

AlexNet论文解读——ImageNet Classification with Deep Convolutional

目录摘要1.介绍2.数据集3.模型架构3.1AlexNet架构图3.2激活函数Relu3.3多GPU训练问题3.4LRN层3.5重叠池化4.减少过拟合4.1数据增强4.2Dropout层5.训练的细节6

要什么自行车儿·2023-01-01 09:58

第一篇 AlexNet——论文翻译

文章目录摘要1简介2数据集3架构3.1ReLU非线性3.2多GPU训练3.3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</

AI浩·2023-01-01 09:52

python模型架构_Python机器学习（七十六）Keras 模型架构

首先声明一个Sequential模型格式:model=Sequential()接下来，声明输入层:model.add(Convolution2D(32,3,3,activation='relu',input_shape

硅农·2022-12-31 15:31

model.parameters()的理解与使用

__init__()self.flatten=nn.Flatten()self.linear_relu_stack=nn.Sequen

Httoti·2022-12-31 15:24

Pytorch 0.4.0入门

本文将使用一个完全连接的relu网络作为运行示例。该

云南省高校数据化运营管理工程研究中心·2022-12-31 15:19

使用keras为什么accuracy一直为0_TF2 4.Keras模型训练

tf.keras.Input(shape=(32,))#(batch_size=32,数据维度32)，shape为改成接受的数据的维度x=tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu

weixin_39769740·2022-12-31 14:39

卷积神经网络激励层详解

以最常见的ReLU(TheRectifiedLinearUnit修正线性单元)为例，如图所示，它是一个分段线性函数，但其拥有非线性表达的能力，即不同的样本通过ReLU后，有些得到的值是0，有些是x

Herene_·2022-12-31 12:01

吴恩达课程笔记-第二课高级学习算法（主讲神经网络）

激活函数-softmax回归多类别分类问题-softmax一般神经网络模型-隐藏层用ReLU,输出层用SoftmaxTensorflow中损失函数计算产生的精度误差问题（Tensorflow代码-改进版

Lofty_goals·2022-12-31 12:05

【深度学习】神经网络梯度优化

此时称为右饱和饱和函数和非饱和函数：当一个函数既满足右饱和，又满足左饱和，则称为饱和函数，否则称为非饱和函数常用的饱和激活函数和非饱和激活函数：饱和激活函数有如Sigmoid和tanh，非饱和激活函数有ReLU

MangoloD·2022-12-31 09:22

神经网络的“引擎”：基于梯度的优化

文章目录神经网络的训练过程随机梯度下降链式求导：反向传播算法神经网络的训练过程这是一个全连接层的定义：network.add(layers.Dense(512,activation='relu',input_shape

SuperWiwi·2022-12-31 09:17

PyTorch中nn.ReLU(inplace=True)和torch.nn.function.relu(inplace=True)中的inplace=True有什么用

self.conv=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,**kwargs)self.relu=nn.ReLU(inplace=True)参数inplace：是否选择进行覆盖运算

W-a-rrior·2022-12-31 09:26

浅谈卷积神经网络CNN

CNN中新增卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层），连接顺序变成了“Convolution-Relu-Pooling（有时可以省略）”，而输出层的前一层依旧使用“Affine-ReLU

阿默mini·2022-12-31 08:45

计算机视觉——卷积神经网络基础

卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField）多输入通道、多输出通道和批量操作卷积算子应用举例池化（Pooling）ReLU

天涯尽头黄鹤楼·2022-12-31 08:14

基于Pyrorch深度学习(AlexNet代码实现)

一、AlexNet的特点1.Relu函数的使用具有ReLU函数(实线)的四层卷积神经网络在CIFAR-10上达到25%的训练错误率比具有tanh函数(虚线)的相同网络快6倍，即：大大地提高训练的速度。

荷处暗香·2022-12-30 23:38

Pytorch多分类问题学习09笔记

一、09-多分类问题1.基本概念整理1.1ReLU函数：线性整流函数(RectifiedLinearUnit)，又称为修正线性单元，通常指以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。

赛马丸子·2022-12-30 08:48

动手学深度学习v2-pytorch神经网络基础

层和块：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU

Hzt_dreamer·2022-12-30 08:47

CNN神经网络

CNN神经网络0.引言0.1.卷积0.2.Relu函数0.3.池化pooling0.4.小节1.前向传播1.1.inputlayer-->convolutionlayer1.2.HiddenLayer-

古路·2022-12-30 08:08

Pytorch源码学习之五：torchvision.models.densenet

论文地址DenseNet加强了每个DenseBlock内部的连接，每层输出与之前所有层进行concat连接，使用三个DenseBlock的网络示意图如下：每个Block之间使用Transition(BN+ReLU

mathlxj·2022-12-29 12:49

神经网络中的权重初始化

2隐藏层的激活值的分布（sigmoid函数为例）3ReLU的权重初始值4总结权重的初始值在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。实际上，设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络的学习能否成功。

莱维贝贝、·2022-12-29 12:29

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 3

importkerasimporttensorflow.keras.layersaslayersmodel=keras.models.Sequential([layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu

程序员到程序猴·2022-12-29 00:08

图像分类-神经网络结构，（leetcode704 278）

常见的图像分类的CNN网络1.AlexNet1.1AlexNet介绍AlexNet是用于图像分类的CNN模型，具体的结构如下（可以看这个帖子了解每一层的内容）4个优点：1.ReLU激活函数的引入采用修正线性单元

HammerHe·2022-12-28 17:46

1.深度学习入门介绍--神经网络数学基础

损失函数：即用于学习的反馈信号优化器，决定学习过程如何进行例：output=relu(dot(w,input)+b)w，b都是张量，均为该层的属性。

自动驾驶--小学生·2022-12-28 12:44

【动手学深度学习】使用块的网络（VGG）

经典卷积神经网络VGG介绍激活函数ReLu函数实现VGG-11tf.keras.layers.Conv2D()f.keras.layers.MaxPool2D()定义块卷积层部分全连接层tf.keras.layers.Flatten

往阳光走·2022-12-28 08:50

3.分类训练之VGGNET网络构建(Pytorch)

代码解析本次构建的VGG网络主要分成4个block，每一层卷积后面接上了BN层和relu层，增强模型的非线性效果，具体信息看代码，这里我添加了界面化的展示，把注释后的代码取消注释就可以得出第二张图片的每一层的信息

呆呆珝·2022-12-28 08:49

Pytorch学习(4) —— nn.Sequential nn.ModuleList nn.ModuleDict 源码解析

model=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(2

小玺玺·2022-12-28 07:32

43. 网络中的网络（NiN）代码实现

这两个1×1卷积层充当带有ReLU激活函数的逐像素全连接层。第一层的卷积窗口形状通常由用户设置。随后的卷积窗口形状固定为1×1。

chnyi6_ya·2022-12-28 06:39

20李沐动手学深度学习v2/参数管理

参数访问#单隐藏层MLP，参数获取importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1

xcrj·2022-12-28 06:25

深度学习第3章前馈神经网络实验五 pytorch实现

整个网络中的信息单向传播，可以用一个有向无环路图表示，这种网络结构简单，易于实现目录：4.1神经元4.1.1净活性值4.1.2激活函数4.1.2.1Sigmoid型函数4.1.2.2ReLU型函数4.2

岳轩子·2022-12-28 04:10

动手学习深度学习（总结梳理）——13. 深度卷积神经网络（AlexNet）

其次，AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。下面，让我们深入研究Alex

TheFanXY·2022-12-28 02:49

极智AI | 量化实现分享四：Data-Free Quantization 香不香？详解高通 DFQ 量化算法实现

欢迎关注我的公众号[极智视界]，回复001获取Google编程规范 O_o >_bn–>relu顺序block为主要论证对象，论证的网络结构还是比较局限，不过方法还是比较新颖。

极智视界·2022-12-27 17:53

pytorch学习笔记（四）——MNIST数据集实战

回顾上一个博客中我们讲到，我们将输入X经过一个线性模型得再通过ReLU激活

南风渐起·2022-12-27 10:25

nn.ModuleList

包裹了多少个列表，内嵌的所有列表的内部都要是可迭代的Module的子类，如：nn.ModuleList([nn.ModuleList([Conv(inp_dim+j*increase,oup_dim,1,relu

sinat_36789271·2022-12-27 08:47

38. 深度卷积神经网络（AlexNet）

chnyi6_ya·2022-12-27 07:35

第三周作业：卷积神经网络（Part1）

nn.Sequentialimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU

SiiriS·2022-12-27 06:28

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