ReLU 第24页

PyTorch | 激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU和Leaky ReLU）

PyTorch|激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU）1.简介2.函数饱和性3.以零为中心3.1收敛速度3.2参数更新3.3更新方向3.4以零为中心的影响4.Sigmoid（S型生长曲线）5.Tanh

软耳朵DONG·2022-12-01 18:36

深度学习中的mask操作

按照上述定义，非线性激活函数Relu（根据输出的正负区间进行简单粗暴的二分）、dropout机制（根据概率进行二分）都可以理解为泛化的mask操作。

失之毫厘，差之千里·2022-12-01 14:18

深度学习(七)——Batch Normalization+Pytorch实现

这个问题的解决在之前的工作中，有从尝试新的激活函数角度，如ReLU、Maxout、PReLU等；有从权值初始化方法角度，如Xavier初始化、Kaiming初始

hhhcbw·2022-12-01 07:35

pytorch训练模型大体流程

,padding=1)#输入通道数，输出通道数，卷积核大小，移动步长，补0大小#批量归一化bn=nn.BatchNorm2d(out_channels)#紧跟在卷积层后，参数为卷积层输出通道数#激活层relu

番茄土豆牛肉煲·2022-12-01 07:27

图像分割算法Unet中的上采样（反卷积）

下采样的过程，就是很传统的卷积神经网络的卷积层，先通过Conv2D进行卷积，然后BatchNormalization进行批量正则化，然后进Relu激活函数层。

反正也没人看我的昵称·2022-11-30 23:12

Pytorch学习笔记——kaiming_uniform初始化

文章目录前言kaiming_uniform模型定义参数说明官方文档1.leaky_relu函数图像计算公式LeakyReLU模型定义参数说明Pytorch代码示例2.a参数前言在Pytorch的Linear

coder1479·2022-11-30 22:05

Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning

1.framwork1)twodistributionofaugmentation2)3)4)5)qusesthesamearchitectureasg(FC+BN+RELU+FC)6)withkthecurrenttrainingstepandKthemaximumnumberoftrainingsteps

吴俊达9812·2022-11-30 22:46

torch.log_softmax与torch.nn.functional.log_softmax的区别（dropout，relu，crossentropy，log_softmax）

torch.nn和torch.nn.functional都可以进行dropout,relu,crossentropy，log_softmax等操作。

雨雨子speech·2022-11-30 20:09

数字孪生论文阅读笔记【1.2】

故障数据通过第一个卷积层以及ReLU激活函数，输出一组特征图（FeatureM

海鸥丸拉面·2022-11-30 20:37

7月30日Pytorch笔记——识别手写数字初体验

一、Pytorch常用网络层nn.Linear;nn.Conv2d;nn.LSTM;nn.ReLU;nn.Simoid;nn.Softmax;nn.CrossEnt

Ashen_0nee·2022-11-30 17:48

NNDL 作业4：第四章课后题

文章目录习题4-2试设计一个前馈神经网络来解决XOR问题，要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元，并使用ReLU作为激活函数。

辰希·2022-11-30 14:57

PyTorch学习（九）--Softmax Classifier

传送门：SoftmaxClassifier说明：1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。

just kidding°·2022-11-30 12:29

PyTorch深度学习实践（b站刘二大人）P9讲多分类问题 Softmax Classifier

使用SoftMax分类器进行多分类问题（其输入不需要Relu激活，而是直接连接线性层），经过SoftMax分类器后满足：1.大于等于0，2.所有类别概率和为1.2.Lossfunction-CrossEntropy

努力学习的朱朱·2022-11-30 12:58

keras example

文章目录ActivationFunctionreuters_mlp_relu_vs_selu.pyMLPmnist_mlp.pyreuters_mlp.pyCNNmnist_cnn.pyAEmnist_denoising_autoencoder.pyvariational_autoencoder.pyRNNimdb_lstm.pylstm_seq2seq.pycnn_seq2seq.pyimdb

数学工具构造器·2022-11-30 12:47

一张图理解Faster—RCNN测试流程

请教同学Faster—RCNN测试流程，他让我看一个Faster—RCNN模型文件（自己找哈）：看了后，自己画了一张图：注：conv:卷积relu：（rectifiedlinearunits）激活函数fc

ture_dream·2022-11-30 08:00

PyTorch 中的 nn.ModuleList 和 nn.Sequential区别（入门笔记）

ModuleList和Sequential:区别和使用场景-知乎(zhihu.com)nn.ModuleList作用：搭建基础网络的时候，存储不同module即神经网络中的Linear、conv2d、Relu

s.w.d·2022-11-30 03:30

【数字图像处理3】（中）图像超分辨率重建（SR）——EDSR模型详解

2、ReLU层激活函数的作用：为什么非要使用ReLU？3、Mult层（残差缩放层）4、ResBlock（残差块）5、为何去掉BN层（批处理规范化层）？

李清焰·2022-11-29 22:05

论文阅读笔记六十六:Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution(CVPR2018)...

论文原址:https://arxiv.org/abs/1808.08718代码:https://github.com/JiahuiYu/wdsr_ntire2018摘要本文证明在SISR中在ReLU之前特征图越宽

_miccretti·2022-11-29 16:22

10月24日作业，写代码

1、案例1--简单的黑白边界检测2、案例2--图像中物体边缘检测3、案例3--图像均值模糊4、ReLU激活函数5、示例一6、示例二7、丢弃法

Together.733·2022-11-29 13:38

PyTorch学习笔记-Non-linear Activations与Linear Layers

有深度学习基础的同学应该知道最常用的非线性激活函数就是ReLU和Sigmoid函数，多分类问题会在输出层使用Softmax函数。

柃歌·2022-11-29 11:15

深度学习1——卷积神经网络CNN

卷积层池化层全连接层非线性层，例如：ReLU其他层，例如：RNN为什么CNN是有意义的？

Shelley9102·2022-11-29 10:56

PyTorch模型定义和训练技巧

直接定义和有序字典，但是如果有很多一样的层可能不方便##Sequential:Directlistimporttorch.nnasnnnet1=nn.Sequential(nn.Linear(784,256),nn.ReLU

fof920·2022-11-29 09:11

激活函数，损失函数以及学习率

学习记录（一）激活函数1.什么是激活函数2.常用的激活函数2.1sigmoid函数2.2tanh函数2.3ReLU函数2.4LeakyReLU函数3.为什么要用非线性激活函数？

Belouga-·2022-11-29 09:40

深度学习之神经网络的操作与计算

①上⼀层的i,j,k…等结点以及对应的连接权值进⾏加权和运算，②给最终结果再加上⼀个偏置项（图中为了简单省略了），③将结果代入⼀个非线性函数（即激活函数），如，Relu、sigmoid等函数，④最后得到的结果就

Jamn_Sun·2022-11-29 09:06

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

OnlyForBetter·2022-11-29 09:02

第2关：激活函数

畜牧当道·2022-11-29 08:59

深度学习快速入门----Pytorch 系列2

非线性激活九、神经网络--线性层及其他层介绍十、神经网络--全连接层Sequential十一、损失函数与反向传播十二、优化器十三、现有网络模型的使用及修改十四、网络模型的保存与读取八、神经网络–非线性激活1、ReLU2

now_try_·2022-11-29 08:49

机器学习入门（12）— 激活函数层 ReLU、Sigmoid 层的实现

1.ReLU函数层激活函数ReLU（RectifiedLinearUnit）由下式（5.7）表示。通过式（5.7），可以求出y关于x的导数，如式（5.8）所示。

wohu1104·2022-11-29 06:22

pytorch学习线性回归与非线性回归，以及理解nn.linear()和ReLU激活函数

参考书目：Pytorch深度学习入门，作者：曾芃壹文章目录线性回归线性模型与目标函数优化批量输入代码实践大规模数据实验神经网络实现线性回归非线性回归激活函数人工神经网络详解nn.linear()的原理浅谈ReLU

LiterMa·2022-11-29 06:21

深度学习入门 (二)：激活函数、神经网络的前向传播

目录激活函数(activationfunction)`Sigmoid`函数`tanh`函数`ReLU`函数(RectifiedLinearUnit)`GELU`函数(GaussianErrorLinerarUnits

连理o·2022-11-29 06:20

RNN改进_GRU_LSTM基本原理及辨析、GRU激活函数为什么使用Sigmoid而不是ReLU

一、RNN存在的问题对RNN来讲，没有特别关注的部分，都是一个序列进去。而且RNN的梯度消失指的是每一项一项进行相加，可以发现距离拉的越长，连乘的项就越多，远距离的梯度会趋于0的，近距离的梯度不会消失。RNN梯度消失的真正含义是总的梯度受近距离梯度的主导，远距离的梯度消失。对于激活函数可参考：深度神经网络中的激活函数_导数推理过程_python绘制图像示意_特点及使用场景二、GRU门控单元1、引入

PuJiang-·2022-11-29 06:46

深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及代码实现

无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则使用深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现文章目录目录前言一、ReLU

阿_旭·2022-11-29 06:44

onnx prelu转换

prelu改成relu：https://github.com/haiyang-tju/dl_tools/blob/16383c5e1323d3debad4e68b94019737ba482cfe/edit_onnx_prelu.pyprelu

AI视觉网奇·2022-11-29 05:15

深度学习面试常见问题汇总

1.2为什么ReLU常用于神经网络的激活函数？1.3梯度消失和梯度爆炸的解决方案？梯度爆炸引发的问题？1.4如何确定是否出现梯度爆炸？1.5神经网络中有哪些正则化技术？

winupup·2022-11-29 01:14

神经网络量化入门--Folding BN ReLU

上一篇文章介绍了量化训练的基本流程，本文介绍量化中如何把BatchNorm和ReLU合并到Conv中。

AI小男孩·2022-11-29 01:11

深度学习入门(鱼书)学习笔记

第1章Python入门第2章感知机第3章神经网络3.2.激活函数sigmoid函数：h(x)=11+exp⁡(−x)h(x)=\frac{1}{1+\exp(-x)}h(x)=1+exp(−x)1ReLU

ychinata·2022-11-28 23:58

Tensorflow2.0 一维卷积神经网络搭建

sequential为例#先是卷积sequential=[tf.keras.layers.Conv1D(2,kernel_size=1,padding='same',activation=tf.nn.relu

Gentlezzx·2022-11-28 21:02

图像分割总结——结构，损失函数，数据集和框架

图像分割结构基本结构编码器通过滤波器从图像种提取特征解码器生成输出，包含对象轮廓的对象分割掩码1、U-Net体系结构由两部分组成左侧为收缩路径为获取上下文信息；3x3卷积组成右侧为扩展路径为帮助精确定位；ReLU

Terio_my·2022-11-28 20:12

4 个简单操作，实现 CPU 轻量级网络 ---- PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network

总结起来就4点：1.使用H-Swish(替代传统的ReLU)；2.SE模块放在最后一层，并使用大尺度卷积核；3.大尺度卷积核放在最后几层；4.在最后的globalavera

Phoenixtree_DongZhao·2022-11-28 19:54

NLP（七）：前馈神经网络基础回顾（NN模型及其正则化，dropout，各种梯度求解算法等模型优化策略）

我想听相声·2022-11-28 19:33

卷积神经网络CNN各层基本知识

INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）简单来说：卷积用来提取特征，池化压缩特征，全连接层用来加权重卷积层卷积层的作用是用来提取特征，卷积层主要涉及的参数包括

北山啦·2022-11-28 18:46

目标检测经典论文：faster R-CNN论文详解

faster_rcnn_test.pt的网络结构，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像：首先缩放至固定大小MxN，然后将MxN图像送入网络；而Convlayers中包含了13个conv层+13个relu

chairon·2022-11-28 18:34

特征提取网络之Densnet

前面经过一个7x7卷积（带有BN+relu）+最大池化。后面输出C2,C3,C4,

AI、明察秋毫·2022-11-28 16:47

Keras函数式(functional)API的使用

模型输入32维特征，经过三个全连接层，每层使用relu线性激活函数，并且在输出层中使用sigmoid激活函数，最后用于二分类。

打工小黄人·2022-11-28 15:27

CNN网络中的感受野计算

在CNN网络中，一张图经过核为3x3，步长为2的卷积层，ReLU激活函数层，BN层，以及一个步长为2，核为2x2的池化层后，再经过一个3x3的的卷积层，步长为1，此时的感受野是？

明天吃啥呀·2022-11-28 14:08

立体匹配 -- GC-Net网络结构分析

首先使用fitersize:5*5,stride:2的conv2d将输入降维(1/2H,1/2W).imgl0=F.relu(self.bn0(self.conv0(imgLeft)))imgr0=F.relu

三维视觉工作室·2022-11-28 14:14

TensorRT 简介

文章目录1、简介2、生态系统3、开发流程4、使用步骤5、build阶段5.1、算子融合详解GoogLeNet为例Conv+BN+Relu融合5.2、INT8量化定义基本知识阈值选择交叉熵具体步骤阈值计算校准算法

铤铤·2022-11-28 12:26

机器学习笔记-BP神经网络

其网络结构如下所示：2、BP算法3、激活函数Tahn激活函数和Softsign函数ReLu激活函数：4、BP神经网络-手写数字识别importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromskl

小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:35

卷积操作的参数量计算

Sequential()model.add(layers.Conv1D(64,15,strides=2,input_shape=(178,1),use_bias=False))model.add(layers.ReLU

zx超·2022-11-28 09:33

ReLU,Sigmoid,Tanh,softmax【基础知识总结】

一、ReLU（RectifiedLinearActivationFunction）1、优点2、缺点补充二、Sigmoid1、优点2、缺点三、Tanh四、Sigmoid和Tanh激活函数的局限性五、softmax

旋转的油纸伞·2022-11-28 08:52

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