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ReLU
tensorflow定制模型和训练算法
keras.layers.Input(shape=(28,28,1))conv_1=keras.layers.Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),strides=1,activation='
relu
歌者文明
·
2023-12-16 05:57
tensorflow
深度学习
人工智能
卷积神经网络实现手势图像的识别
提取码:pcoi一、原理和框架这篇文章的卷积网络模型基于LeNet-5,也就是input→conv1→
relu
→maxpool1→conv2→
relu
→maxpool2→fc3→fc4→output(softmax
Mr.zwX
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2023-12-15 22:21
【深度学习/神经网络】Deep
Learning
斯坦福机器学习 Lecture12 (反向传播算法详细推导过程,如何提高神经网络性能(主要是激活函数的选择,还有输入数据归一化,权重矩阵初始化方法, 小批次梯度下降法,动量算法 ))
计算之后,lossfunction针对w3矩阵的导数如下:如何提高神经网络性能通常使用简单的神经网络并不会得到好结果,我们需要提升它1.选用合适的激活函数(尝试不同的激活函数)如图,是sigmoid和
ReLU
shimly123456
·
2023-12-15 22:36
斯坦福机器学习
机器学习
激活函数数学详解以及应用场景解释
文章目录激活函数1.Sigmoid激活函数例子及推导过程代码2.
ReLU
激活函数例子及推导过程3.Tanh激活函数例子及推导过程代码4.Softmax激活函数例子及推导过程代码CNN中的卷积层工作原理卷积计算过程卷积后的输出及
h52013141
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2023-12-15 22:29
机器学习
算法
人工智能
深度学习
python
详解Keras3.0 Models API: Model class
keras.Model()将不同层组为具有训练/推理特征的对象的模型2、示例一inputs=keras.Input(shape=(37,))x=keras.layers.Dense(32,activation="
relu
缘起性空、
·
2023-12-15 19:11
深度学习
神经网络
keras
深度学习基础回顾
深度学习基础浅层网络VS深层网络深度学习常用的激活函数Sigmoid函数
ReLU
函数Softplus函数tanh函数归纳偏置CNN适用数据归纳偏置RNN适用数据归纳偏置浅层网络VS深层网络浅层神经网络参数过多
一根老麻花
·
2023-12-14 19:48
课程复习
深度学习
人工智能
pytorch学习8-损失函数
Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换(
ReLU
Magic171
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2023-12-06 07:50
吴恩达机器学习
pytorch
学习
人工智能
pytorch学习9-优化器学习
Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换(
ReLU
Magic171
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2023-12-06 07:50
吴恩达机器学习
pytorch
学习
人工智能
pytorch学习10-网络模型的保存和加载
Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换(
ReLU
Magic171
·
2023-12-06 07:50
吴恩达机器学习
pytorch
学习
人工智能
pytorch学习11-完整的模型训练过程
Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换(
ReLU
Magic171
·
2023-12-06 07:50
吴恩达机器学习
pytorch
学习
人工智能
pytorch学习4-简易卷积实现
Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换(
ReLU
Magic171
·
2023-12-06 07:19
吴恩达机器学习
pytorch
学习
人工智能
pytorch学习5-最大池化层的使用
Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换(
ReLU
Magic171
·
2023-12-06 07:19
吴恩达机器学习
pytorch
学习
人工智能
pytorch学习7-序列模型搭建
Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换(
ReLU
Magic171
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2023-12-06 07:19
吴恩达机器学习
pytorch
学习
人工智能
pytorch学习1-数据加载以及Tensorboard可视化工具
Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换(
ReLU
Magic171
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2023-12-06 07:49
吴恩达机器学习
pytorch
学习
人工智能
pytorch学习2-Transforms主要方法使用
Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换(
ReLU
Magic171
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2023-12-06 07:49
吴恩达机器学习
pytorch
学习
人工智能
pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用
Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换(
ReLU
Magic171
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2023-12-06 07:49
吴恩达机器学习
pytorch
学习
人工智能
pytorch学习6-非线性变换(
ReLU
和sigmoid)
Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用pytorch学习6-非线性变换(
ReLU
Magic171
·
2023-12-06 07:45
吴恩达机器学习
pytorch
学习
人工智能
【深度学习笔记】07 多层感知机
07多层感知机多层感知机在网络中加入隐藏层从线性到非线性激活函数
ReLU
函数sigmoid函数tanh函数多层感知机的从零开始实现初始化模型参数激活函数模型损失函数训练多层感知机的简洁实现模型多层感知机在网络中加入隐藏层我们可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制
LiuXiaoli0720
·
2023-12-06 00:49
深度学习笔记
深度学习
笔记
人工智能
Activation funcions--Swish Mish
Swishf(x)=x·sigmoid(x)GoogleBrainTeam提出GoogleBrainTeam表示Swish的效果比
ReLU
好self-gating:其中gating其实就是公式里的sigmoid
江江江江枫渔火
·
2023-12-05 04:35
21、Resnet50 中包含哪些算法?
总共卷积算法、激活算法(
relu
)、最大池化算法、加法(主要是为了实现残差结构)、全局平均池化、全连接和softmax算法这几种算法。
董董灿是个攻城狮
·
2023-12-04 15:40
CV视觉算法入门与调优
深度学习
神经网络
人工智能
nn.
relu
和F.rulu的区别
先来看看nn.
ReLU
的源码,可以看到其实在forward中nn.
relu
是调用了F.
relu
函数的:classReLU(Module):r"""Appliestherectifiedlinearunitfunctionelement-wise
不是吧这都有重名
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2023-12-04 05:07
pytorch
人工智能
pytorch
笔记
CV baseline概览|AlexNet:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks基于深度卷积神经网络的图像分类
文章目录CVbaseline重要性CNN发展历程演化路径AlexNet概览AlexNet全文翻译摘要1引言2数据集3网络结构3.1
ReLU
非线性激活函数3.2在多GPU上训练3.3局部响应标准化LRN3.4
源代码•宸
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2023-12-04 01:26
计算机视觉论文
分类
人工智能
经验分享
AlexNet
computer
vision
深度学习
神经网络
神经网络的基本骨架--nn.Module的使用
__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)self.conv2=nn.Conv2d(20,20,5)defforward(self,x):x=F.
relu
(self.conv1
CODING_LEO
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2023-12-03 12:02
深度学习
神经网络
深度学习
pytorch
多层感知机
relu
函数importtorchfromd2limporttorchasd2lx=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=torch.
relu
(x
CODING_LEO
·
2023-12-03 12:01
深度学习
深度学习
pytorch
人工智能
每天五分钟计算机视觉:AlexNet网络的结构特点
2、Alex使用了
ReLu
激活函数,使得模型收敛得更快,解决了sigmoid激活函数所存在的梯度弥散的问题。3、Alex使用了dropout层,这可以有效地防止过拟合的问题。4
幻风_huanfeng
·
2023-12-03 06:51
计算机视觉
计算机视觉
人工智能
深度学习
卷积神经网络
AlexNet
19、什么是 Resnet50 神经网络
在这一节实战中,我们构建了一个简单的识别数字的神经网络,这个网络结构之所以简单,一是因为层数少,二是因为结构是顺序的,没有其他分支结构,表示起来大概就像是:conv->
relu
->conv->
relu
-
董董灿是个攻城狮
·
2023-12-02 17:26
CV视觉算法入门与调优
神经网络
人工智能
深度学习
激活函数——
Relu
,Swish
形式如下:
relu
公式-----steppedsigmoid-------softplusfunction-------Relfunction其中--------sigmoid下面解释上述公式中的softplus
乔大叶_803e
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2023-12-02 14:51
深度学习——激活函数汇总
深度学习——激活函数汇总一、
ReLU
一、
ReLU
参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/428448728
William.csj
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2023-12-01 20:03
计算机视觉
深度学习
激活函数
深度学习基础概念
激活函数(ActivationFunction):学习常见的激活函数,如Sigmoid、
ReLU
等,以及它们在神经网络中的作用。
yuer629
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2023-11-29 00:01
深度学习
人工智能
深度学习激活函数总结(sigmoid,tanh,
ReLU
,Leaky
ReLU
,EReLU,PReLU,Softmax,Swish,Maxout,Softplus)
摘要本文总结了深度学习领域最常见的10中激活函数(sigmoid、Tanh、
ReLU
、LeakyReLU、ELU、PReLU、Softmax、Swith、Maxout、Softplus)及其优缺点。
雪的期许
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2023-11-29 00:30
深度学习
神经网络
机器学习
激活函数
EfficientViT:高分辨率密集预测的多尺度线性注意
EfficientViT:Multi-ScaleLinearAttentionforHigh-ResolutionDensePrediction1、介绍2、方法2.1多尺度线性注意模块2.1.1启用全局接收域与
ReLU
毕竟是shy哥
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2023-11-28 22:49
CV前沿论文
深度学习
人工智能
不同激活函数与对应的初始化方法
1.
ReLu
.当使用
ReLu
激活函数时,需要使用正态分布的初始化方法,给参数加一点噪声,来打破完全对称并且避免0梯度。有时还需要给偏置附上一些小的非0值来避免deadneuron,比如0.1。
zZ_efa3
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2023-11-28 19:11
自己动手实现一个深度学习算法——八、深度学习
•激活函数是
ReLU
。•全连接层的后面使用Drop
千里之行起于足下
·
2023-11-28 19:13
机器学习
深度学习
pytorch
深度学习
算法
人工智能
总结一下sigmoid函数
在二分类0,1任务中,经过卷积、正则化、激活函数
ReLU
等操作之后,假如生成了一个(B,1,1,1)的张量,每个值在(无穷小,无穷大)之间,经过sigmoid函
weixin_44194001
·
2023-11-28 00:48
人工智能
机器学习
深度学习
计算机视觉面试题-03
1、简单介绍一下sigmoid,
relu
,softplus,tanh,RBF及其应用场景这里简单介绍几个激活函数及其应用场景:Sigmoid函数(Logistic函数):公式:sigma(x)=11+e
普通研究者
·
2023-11-27 20:26
计算机视觉面试题
计算机视觉
人工智能
00- 深度学习之TensorFlow (综述2)
知识要点tf.keras.layers.Dense(32,activation="
relu
")#全连接层,输出最后一维维度为32,激活函数为
relu
,输出形状为(None,32,32).三TensorFlow
处女座_三月
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2023-11-26 12:12
深度学习
深度学习
tensorflow
python
人工智能
机器学习
机器学习之激活函数
激活函数目录激活函数一、为什么需要激活函数二、常见的激活函数1.Sigmoid2、tanh3、
ReLU
4、LeakyReLU5、ELU6、Maxout三、如何选择合适的激活函数一、为什么需要激活函数神经网络单个神经元的基本结构由线性输出
刘不饱
·
2023-11-26 09:00
机器学习
机器学习
激活函数
神经网络
深度学习问题2 超参数、激活函数、batch-size
3.sigmod-logistic函数的优缺点4.logistic和tanh函数的对比和优缺点5.
relu
的优缺点6.batch_size的概念和值的选择?1.什么是超参数?
小葵向前冲
·
2023-11-26 09:00
深度学习
神经网络
算法
机器学习
激活函数
深度学习
TensorFlow学习记录:激活函数
神经网络中常用的激活函数有Sigmoid、Tanh和
Relu
等。1.Sigmoid函数Sigmoid函数的数学公式为f(x)=11+e−xf(x)=\tfrac{1}{1+e^{-x}}f(x)=
Barcelooooooooona
·
2023-11-25 18:46
深度学习
TensorFlow
TensorFlow
激活函数
神经网络之激活函数面面观
日常coding中,我们会很自然的使用一些激活函数,比如:sigmoid、
ReLU
等等。不过好像忘了问自己一(n)件事:为什么需要激活函数?激活函数都有哪些?都长什么样?有哪些优缺点?
mydear_11000
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2023-11-25 16:54
BP神经网络下MNIST字体识别
1.BP神经网络神经网络又称多层感知机,主要包括前馈和反向传播算法,对不同的任务,构建包含不同单元数的隐含层,融合合适的激活函数(Sigmoid、softmax、tanh,
ReLu
等)。
Silence_Dong
·
2023-11-25 06:03
深度学习常见激活函数:
ReLU
,sigmoid,Tanh,softmax,Leaky
ReLU
,PReLU,ELU整理集合,应用场景选择
文章目录1、
ReLU
函数(隐藏层中是一个常用的默认选择)1.1优点1.2缺点2、sigmoid函数2.1优点2.2缺点3、Tanh函数3.1优点3.2缺点4、softmax函数(多分类任务最后一层都会使用
JJxiao24
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2023-11-24 02:04
论文学习
算法学习
深度学习
人工智能
神经网络
TensorRT6
参考https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/主要通过合并层和降低精度实现加速以inception结构为例,将conv,bias,
relu
串行融合成一个
D_Major
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2023-11-23 14:11
13、深度学习之神经网络
只不过,每一个神经元换成了一个个算法,比如卷积算法,而突触对于神经元的激活则换成了激活函数,比如
Relu
激活函数。上图是我用Netron打
董董灿是个攻城狮
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2023-11-22 19:42
CV视觉算法入门与调优
深度学习
机器学习
人工智能
deeplearning AI 笔记-1.1
image神经网络方面的一个巨大突破是从sigmoid函数转换到一个
ReLU
函数,
安于此生__
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2023-11-22 17:39
(动手学习深度学习)第4章多层感知机
是最早的模型之一它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降它不能拟合XOR函数,导致了第一次AI寒冬4.1.2多层感知机总结多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型常用激活函数是Sigmoid,Tanh,
ReLu
深度学习炼丹师-CXD
·
2023-11-22 03:14
动手学习深度学习
学习
深度学习
人工智能
机器学习
python
pytorch
动手学习pytorch之【感知机】——基础神经网络代码实现
ReLU
线性修正函数是最受欢迎的激活函数(
RELU
(x)=max(x,0))。
皇皇零岁
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2023-11-22 03:42
机器学习
神经网络
深度学习
pytorch
机器学习
人工智能
【机器学习】035_多层感知机Part.3_简洁实现多层感知机
importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#Flatten()函数将28x28的区域平铺为一维向量#Linear()函数定义一个全连接神经网络层(密集层),将784个输入转换为256个隐藏单元#
ReLU
Cyan.__
·
2023-11-22 02:38
机器学习
机器学习
人工智能
python
对XGboost和CNN的理解
52849091CNN:https://blog.csdn.net/woaijssss/article/details/79535052输入层:去均值、归一化、PCA/SVD降维等卷积层:权值共享激活层:首先
ReLU
Chloris_
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2023-11-21 18:07
机器学习初探:(八)神经网络 - 1
(八)神经网络-1图片出处文章目录(八)神经网络-1神经网络(Neuralnetworks)神经元模型逻辑回归vs感知机多层网络多层网络的表示多层前馈神经网络几种激活函数Sigmoid函数tanh函数
ReLU
黑洞拿铁
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2023-11-21 00:40
机器学习入门
神经网络
机器学习
深度学习
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