ReLU

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法
Bin二叉·2025-02-19 19:37

如何解决RNN梯度爆炸和弥散的问题

2.使用ReLU激活函数：相比于tanh或sigmoid，ReLU激活函数（及其变种如LeakyReLU）在正区间内梯度恒定，这有助于缓解梯度爆炸问题。
路野yue·2025-02-18 12:40

神经网络常见激活函数 9-CELU函数

tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元：CELU（ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit）,是一种连续可导的激活函数，结合了ELU和ReLU
亲持红叶·2025-02-13 15:37

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

如下图所示：第一：relu函数的正向传播函数是：当输入值（隐藏层）值大于了，就输出自己本身的值。
小宇爱·2025-02-13 13:22

深入解析ReLU激活函数的优缺点及其平衡策略

ReLU（RectifiedLinearUnit）是一种常用的激活函数，广泛应用于深度神经网络中。它有其优缺点，在不同场景下需要权衡使用。
weixin_40941102·2025-02-12 15:08

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit,ReLU
Echo-Nie·2025-02-10 19:16

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。
人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题
非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

CNN+LSTM+AM研究方向初尝试

激活层（ActivationLayer）：常用的激活函数包括ReLU（线性整流单元），用于引入非线性，使网络能够学
qzhqbb·2025-01-25 01:32

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。
挂科边缘·2025-01-19 22:42

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。
挂科边缘·2025-01-19 21:01

【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.
阿_旭·2024-09-10 16:33

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成，收缩路径是一种典型的卷积网络，由重复应用卷积组成，每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU
亚图跨际·2024-09-10 11:30

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary
2401_84003733·2024-09-09 12:42

pytorch正向传播没问题，loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan

记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu
加速却甩不掉伤悲·2024-09-08 16:02

3.关于Detr

=512,nhead=8,num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6,dim_feedforward=2048,dropout=0.1,activation="relu
安逸sgr·2024-09-03 19:05

深度学习(一)

稀疏激活是ReLU函数的一个重要特性，它使得在前向传播和反向传播过程中，网络的计算变得更加高效。大多数神经元的激活值为0可以减少计算和存储开销，从而提高训练效率。
小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

本文将深入探讨几种常用的激活函数，包括Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种，并通过具体的代码示例展示它们在Python中的实现和应用。
Rocky006·2024-08-29 09:39

YOLOv9网络框架

modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0#layerchannelmultiple#activation:nn.LeakyReLU(0.1)#activation:nn.ReLU
小远披荆斩棘·2024-08-25 13:40

Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例

activation:激活函数，默认为’relu’。use_bias:
零 度°·2024-08-23 21:56

170基于matlab的DNCNN图像降噪

基于matlab的DNCNN图像降噪，网络分为三部分，第一部分为Conv+Relu（一层），第二部分为Conv+BN+Relu（若干层），第三部分为Conv（一层），网络层数为17或者20层。
顶呱呱程序·2024-02-25 23:06

ReLU和ReLU6

ReLU和ReLU6都是深度学习中常用的激活函数，它们各自有不同的优缺点。
chen_znn·2024-02-24 10:28

如何使用Python绘制常见的几种激活函数?

（sigmoid、Tanh、Relu、LeakyRelu、ELU、Softplus、Softmax、Smish）解答：这里八种不同的激活函数，使用了不同的颜色进行了绘制。
神笔馬良·2024-02-20 19:25

深度学习图像算法工程师--面试准备（1）

1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction？
小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:28

用tensorflow模仿BP神经网络执行过程

文章目录用矩阵运算仿真BP神经网络y=relu((X․W)+b)y=sigmoid((X․W)+b)以随机数产生Weight(W)与bais(b)placeholder建立layer函数改进layer函数
Phoenix Studio·2024-02-20 12:20

神经网络和TensorFlow

+wnn),其中w0=b，x0=1激活值a(activation)=delta(f),delta为激活函数，一般可选择sigmoid、relu、tanh、leak_relu等等sigmoid激活函数sigmoid
异同·2024-02-20 06:41

猫头虎分享已解决Bug || ImportError: cannot import name ‘relu‘ from ‘keras.layers‘

博主猫头虎的技术世界欢迎来到猫头虎的博客—探索技术的无限可能！专栏链接：精选专栏：《面试题大全》—面试准备的宝典！《IDEA开发秘籍》—提升你的IDEA技能！《100天精通鸿蒙》—从Web/安卓到鸿蒙大师！《100天精通Golang（基础入门篇）》—踏入Go语言世界的第一步！《100天精通Go语言（精品VIP版）》—踏入Go语言世界的第二步！领域矩阵：猫头虎技术领域矩阵：深入探索各技术领域，发现知
猫头虎-人工智能·2024-02-15 06:56

非线性回归的原理与实现

1.激活函数：激活函数是为了让神经网络可以拟合复杂的非线性函数，比如torch.nn.functional.relu()2.人工神经网络是多层人工神经元组成的网络结构，输入层，隐含层，输出层3，隐含层大于
o0Orange·2024-02-14 16:23

MIT-BEVFusion系列七--量化3 稀疏卷积、普通卷积BN融合，fusebn

当前模块属于SparseBasicBlock当前模块属于ReLU2D卷积和BN的融合当前模块的子类属于SyncBatchNorm或不同维度的BatchNorm或LazyBatchNorm当前模块的子类属于
端木的AI探索屋·2024-02-13 08:50

序贯Sequential模型

通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),
光光小丸子·2024-02-13 01:08

深度学习笔记

algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数sigmoid=11+e−xsigmoid=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid=1+e−x1ReLU
stoAir·2024-02-12 14:28

pytorch常用激活函数笔记

1.relu函数：公式：深层网络内部激活函数常用这个importmatplotlib.pyplotaspltdefrelu_fun(x):ifx>=0:returnxelse:return0x=np.random.randn
守护安静星空·2024-02-12 08:59

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例3（CNN相关补充，附详细举例代码1）

常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。（1）ReLU激活函数：ReLU函数将负输入值变为零，保留正输入值不变。
是lethe先生·2024-02-11 04:50

原始数据经过卷积层conv,批归一化层BatchNorm1d，最大池化层MaxPool1d，后数据的形状会发生什么样的改变？

我的模型结构是这样的：2.每一层数据形状的变化：3.修改意见1.我的模型结构是这样的：self.model1=nn.Sequential(nn.Conv1d(1,8,1),nn.BatchNorm1d(8),nn.ReLU
小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:23

stupid_brain

模型：relu少写、batchnorm位置写错。test记得关闭梯度更新withtorch.no_grad():
MORE_77·2024-02-09 21:01

激活函数：logistic、Tanh、Relu、leaky relu、ELU的图像及python绘制代码

deflogistic(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):returnnp.tanh(x)defrelu(x):returnnp.maximum(0,x)defleaky_relu
数学不分析·2024-02-09 12:14

常用激活函数代码+图像

文章目录常见激活函数1.ReLu函数2.Sigmoid函数3.tanh函数4.总结常见激活函数如下图所示，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。
菜鸟向前冲fighting·2024-02-09 12:13

深度学习中常用的激活函数

文章目录前言常用的几种激活函数1Sigmoid激活函数2Tanh激活函数3ReLU激活函数4LeakyRelu激活函数5PRelu激活函数6ELU激活函数7SELU激活函数8Swish激活函数9Mish
DeepDriving·2024-02-08 23:34

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet)，了解神经网络各个层背后算法原理

格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数ReLu13.2
Bartender_Jill·2024-02-08 14:09

Python绘制神经网络中常见激活函数的图形

前言需要绘制的激活函数有sigmoid，tanh，ReLU，softplus，swish共5个函数。
水木的编程那些事儿·2024-02-08 06:14

神经网络激活函数的选择

这里我们讲下面几种常见激活函数，Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU，图像如下：Sigmoid函数在逻辑回归中常用Sigmoid作为激活函数定义
Peyzhang·2024-02-08 06:37

神经网络 | 常见的激活函数

目录一、激活函数定义二、激活函数分类三、常见的几种激活函数1.Sigmoid函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足2.Tanh函数（1）公式（2）图像（3）优点与不足3.ReLU函数（1）公式（2）图像
半亩花海·2024-02-08 06:34

2、卷积和ReLU激活函数

文章目录简介特征提取(FeatureExtraction)卷积过滤(FilterwithConvolution)Weights(权重)激活（Activations）用ReLU检测示例-应用卷积和ReLU
AI算法蒋同学·2024-02-08 06:51

Pytorch的主要模块

Pytorch的主要模块PyTorch主要包括以下16个模块：1．torch模块torch模块本身包含了PyTorch经常使用的一些激活函数，比如Sigmoid（torch.sigmoid）、ReLU（
蒲建建·2024-02-07 15:28

一个用于验证在GPU上训练模型比在CPU上快的代码||TensorFlow||神经网络

importtimeimporttensorflowastffromkerasimportlayers#创建一个大规模模型model=tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dense(1000,activation='relu
@Duang~·2024-02-06 19:07

On the Spectral Bias of Neural Networks论文阅读

具体地说，深度ReLU网络函数的特定频率分量(k)的衰减速度至少与O(k
瞻邈·2024-02-06 01:50

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

目录激活函数SigmoidTanhReLUSoftmax本节博文介绍四大激活函数，Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax。激活函数为什么深度学习需要激活函数？
脚踏实地的大梦想家·2024-02-05 05:07

(CVPR-2021)RepVGG：让 VGG 风格的 ConvNet 再次伟大

MakingVGG-styleConvNetsGreatAgainpaper是清华发表在CVPR2021的工作paper链接Abstract我们提出了一种简单但功能强大的卷积神经网络架构，它具有类似VGG的推理时间主体，仅由3×33\times33×3卷积和ReLU
顾道长生'·2024-02-04 00:53

[CUDA 学习笔记] Element-wise 算子优化

算子优化注:本文主要是对文章【BBuf的CUDA笔记】一，解析OneFlowElement-Wise算子实现-知乎的学习整理Element-wise算子即针对输入Tensor(可能有多个)进行逐元素操作.如ReLU
PeakCrosser·2024-02-03 20:49

花书学习笔记-深度学习概念

目录什么是机器学习函数类别机器学习举例步骤第一步：猜测函数第二步：定义Loss第三步：优化从线性到非线性：从函数逼近的角度理解多个特征变量逼近连续曲线表示更有弹性的模型总结用多个Featuresigmoid->ReLU
iwill323·2024-02-03 16:17
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