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ReLU
秋招常见问题汇总
比较tanh、sigmoid以及
relu
。二.机器学习1.讲一讲熵一.深度学习1.常见的激活函数特点是什么?比较tanh、sigmoid以及
relu
。
常喝水
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2020-09-14 11:00
cs231n assignment1 Q4 softmax梯度推导
本文推导了斯坦福课程cs231n(2017)assignment1Q4的反向传播梯度网络结构为输入–全连接层–
ReLU
–全连接层–softmaxX−H=XW1+b1−R=max(0,H)−F=RW2+b2
tue2015
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2020-09-14 07:34
PyTorch的inplace的理解
inplace的理解我们平时看到的nn.
ReLU
(inplace=True)、nn.LeakyReLU(inplace=True),这些语句中的inplace是什么意思?
Raywit
·
2020-09-14 07:47
#
Pytorch
RNN、LSTM、GRU基础原理梳理
内部的运算过程为,(t-1)时刻的隐层输出与w矩阵相乘,与t时刻的输入乘以u之后的值进行相加,然后经过一个非线性变化(tanh或
Relu
),然后以此方式传递给下一个时刻。
MIngo的成长
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2020-09-14 07:09
深度学习
人工智能
深度学习
神经网络
python
Stanford-CS231n-assignment1-two_layer_net附中文注释
http://alexlenail.me/NN-SVG/index.html然后因为对神经网络的几个层的名字到底应该标注在哪有点疑惑,现在看了几段代码才弄清楚,所以标注在图上记录一下,如下图(激活函数以
ReLU
不跑步就等肥
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2020-09-14 07:24
Deep
Learning
【NLP】LSTM总结记录
目录前言RNN梯度消失和梯度爆炸梯度裁剪
relu
、leakyrelu等激活函数BatchNormalization(批规范化)残差结构LSTM(长短期记忆网络)LSTM形式理解LSTM结构梯度爆炸和消失的解决
一心想做工程师
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2020-09-14 06:03
机器学习
DEEPLEARNING
NLP
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
pytorch中nn.
ReLu
(inplace=True)inplace的含义
inplace为True,将会改变输入的数据,否则不会改变原输入,只会产生新的输出https://blog.csdn.net/tmk_01/article/details/80679991
进击的吃恩程sy
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2020-09-14 05:14
pytorch
python
神经网络学习笔记:
relu
& sigmoid 激活函数对比
激活函数RectifiedLinearUnit(
ReLU
)-用于隐层神经元输出Sigmoid-用于隐层神经元输出Softmax-用于多分类神经网络输出Linear-用于回归神经网络输出(或二分类问题Softmax
雨中曲zc
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2020-09-14 02:59
神经网络
pytorch获取nn.Sequential的中间层输出
importtorchimporttorch.nnasnnmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,9,1,1,0,bias=False),nn.BatchNorm2d(9),nn.
ReLU
景唯acr
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2020-09-14 01:26
pytorch
python
深度模型参数及超参数调整的经验汇总
(3)激活函数选择
Relu
,也可以改成PReLU,GELUs等
relu
变形。(4)学习率使用学习率衰减,初始化的LR,0.01,
rosefunR
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2020-09-14 01:31
深度学习
【傻瓜攻略】深入学习入门之激活函数(四)
3.
ReLU
(RectifiedLinearUnit
lyy_sha
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2020-09-14 00:09
人工智能
MobileNetV1、V2、V3总结
内容如下:MobileNetV1,V2,V3总结补充MobileNetV1MobileNetv1就是把VGG中的卷积都换成了深度可分离卷积,还有一个不同是采用的是
ReLU
6,这个激活函数在6的时候有一个边界
Dreamer_Du
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2020-09-13 17:31
CNN网络
TensorFlow下的slim模块
withslim.arg_scope([slim.conv2d,slim.fully_connected],trainable=True,activation_fn=tf.nn.
relu
,weights_initializer
白的黑不了
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2020-09-13 08:33
TensorFlow学习
python构建深层神经网络
importnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCases_v3import*fromdnn_utils_v2importsigmoid,sigmoid_backward,
relu
wwxy261
·
2020-09-13 03:20
算法
吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记(一)之深度学习概论
拿房价预测举例:中间那条拟合的直线(包括等于0的部分)叫做
ReLU
(修正线性单元)函数。
ReLU
函数就是最简单的神经元(单个神经元),输入x,输出y。
To_1_oT
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2020-09-13 01:03
深度学习和神经网络
深度学习神经网络
神经网络与深度学习笔记汇总一
神经网络与深度学习笔记汇总一梯度下降法:向量化:代替for循环广播
ReLU
激活函数逻辑回归损失函数(误差函数)代价函数卷积神经网络往期回顾梯度下降法:通过最小化代价函数(成本函数)来训练的参数w和b步骤
Zzjw527
·
2020-09-13 00:46
深度学习
卷积
神经网络
深度学习
机器学习
深度学习_调参经验
1.建立一个简单的CNN模型,一方面能够快速地run一个模型,以了解这个任务的难度卷积层1:卷积核大小3*3,卷积核移动步长1,卷积核个数64,池化大小2*2,池化步长2,池化类型为最大池化,激活函数
ReLU
weixin_30498921
·
2020-09-12 20:12
人工智能
深度学习论文:Dynamic
ReLU
及其PyTorch实现
https://arxiv.org/pdf/2003.10027.pdfPyTorch代码:https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks1DY-
ReLU
mingo_敏
·
2020-09-12 20:37
Deep
Learning
Paper
Reading
人工智能
深度学习
深度学习训练时loss不变的可能原因
一、训练背景模型采用简单的四层linear以及
Relu
、Sigmoid,实现二分类问题loss采用的是交叉熵和Focalloss(测试Focalloss性能)优化方式采用的是Adam+StepLR二、LOSS
不想用真名了
·
2020-09-12 18:44
Pytorch
深度学习
pytorch
RELU
激活函数及其他相关的函数
如需转载,请附上本文链接:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400日常coding中,我们会很自然的使用一些激活函数,比如:sigmoid、
ReLU
伤心的小屁孩
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2020-09-12 17:00
图形与图像
DeepGlint AI编程练习赛: 对抗性攻击
DeepGlintAI编程练习赛:对抗性攻击题目大意思路代码题目大意给定神经网络表达式:Y=softmax(W2×
ReLU
(W1×X))Y=\text{softmax}(W_2\times\text{
ReLU
lih627
·
2020-09-12 12:01
算法
算法
梯度是如何在Pytorch中传递的
的引用,换句话说,就是记录网络每层的梯度和网络图,可以实现梯度的反向传播,网络图可以表示如下(来自DeepLearningwithPyTorch:A60MinuteBlitz):input→conv2d→
relu
Vic_Hao
·
2020-09-12 11:13
Pytorch
imagenet classification with deep convolutional neural networks
3.1这里用了
ReLU
,而不是sigmoid或者是tanh,在文章中称sigmoid或tanh为saturatingnonlinearities.为啥呢,具体可见https://www.quora.com
seamanj
·
2020-09-12 09:12
deep
learning
paper
pytorch
【论文笔记】Image Classification with Deep Convolutional Neural Network
每层的尺寸演算2.创新点2.1
ReLU
//概括:不用simgoid和tanh作为激活函数,而用
ReLU
作为激活函数的原因是:加速收敛。因为sigmoid和ta
lLYDl
·
2020-09-12 09:06
2020_09_11课题进展总结
理解单隐层
ReLU
神经网络的全局损失 论文中的神经网络是与下图类似的ddd个输入神经元、KKK个
ReLU
激活的隐藏神经元,一个输出神经元。
bwqiang
·
2020-09-12 05:12
深度学习论文
用Python构建深度神经网络
学习目标:使用
ReLU
等非线性单元提升模型性能,构建深度神经网络,执行便于使用的神经网络类需要定义的函数:definitialize_parameters_deep(layer_dims):#layer_dims
wangli0519
·
2020-09-11 22:33
Resnet V2论文阅读和代码解析
目录论文阅读代码解析小结论文阅读1.介绍在ResnetV1的论文中介绍的‘ResidualUnits'可以用公式表示如下:表示这个unit的输入,表示这个unit的输出,是残差函数,resnetV1的论文中建议,是
RELU
stesha_chen
·
2020-09-11 22:10
分类网络
2020年深度学习资料总结
基础知识机器学习Distributionisallyouneed:这里有12种做ML不可不知的分布机器学习基础:相似度和距离度量究竟是什么从
ReLU
到GELU,一文概览神经
格拉迪沃
·
2020-09-11 22:08
机器学习
机器学习
自然语言处理
sigmoid、
Relu
、Tanh、softmax激活函数的比较, 以及交叉熵损失函数
目录sigmoid:
relu
:softmax:交叉熵Crossentropy:sigmoid:,它的导数,为单调递增函数。
dabingsun
·
2020-09-11 21:20
深度学习
机器学习
深度学习中,逻辑回归(交叉熵),softmax损失函数的推导,以及sigmoid,
relu
, tanh, softmax函数的用处
sigmoid,
relu
,tanh,softmax函数的用处其中作为激励函数的有:(1)g(z)=sigmoid(z)=(2)g(z)=
relu
(z)=max(0,x)(3)g(z)=tanh(z)=以上激励函数作用为构造非线性模型
zq18239961260
·
2020-09-11 21:01
机器学习
BP神经网络原理
2.激活函数常用的损失函数有两种一种是Sigmoid,另外一个是
relu
。(1)Sigmoid首先,其值的范围为0-1之间;然后,进过e
嘿呀嘿呀 拔罗卜
·
2020-09-11 21:03
神经网络模型loss不收敛、不下降问题汇总
可能性最大的原因是你用了
relu
作为激活函数的同时使用了softmax或者带有exp的函数做分类层的loss函数。
Andrewlu58
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2020-09-11 20:07
ML
&
CV
神经网络
pytorch torch.nn.TransformerEncoderLayer
APICLASStorch.nn.TransformerEncoderLayer(d_model,nhead,dim_feedforward=2048,dropout=0.1,activation='
relu
Claroja
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2020-09-11 19:48
Python
python
神经网络中的激活函数(附Python代码实现)
激活函数分类参考文档CS2131N:Commonlyusedactivationfunctions激活函数(
ReLU
,Swish,Maxout)代码链接pymlbyzhi思维导图补充恒等函数函数表达式:
如若明镜
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2020-09-11 10:43
机器学习
programming
Keras 修改图片通道顺序
Keras.layers.convolutional.Convolution2D的时候Convolution2D(32,5,5,border_mode='valid',input_shape=(1,28,28),activation='
relu
David-Chow
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2020-09-11 09:34
Keras强化学习——Mountains Car
网络结构defagent_net():x=Input(shape=STATE_SHAPE)action=Input(shape=[ACTION_DIM,])h=Dense(100,activation="
relu
ielcome2016
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2020-09-11 08:13
Python
ML
强化学习
神经网络
游戏
06-01 DeepLearning-图像识别
卷积运算利用卷积提取图像特征基于神经网络的图像分类传统图像分类系统和深度神经网络深度神经网络的架构卷积层池化层全连接层归一化指数层非线性激活层Sigmoid函数双曲正切函数
ReLU
函数深度神经网络的训练反向传播算法图像分类应用
小猿取经
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2020-09-11 05:08
机器学习
CUDNN学习笔记(1)
它提供了在DNN应用程序中频繁出现的例程的高度优化的实现:卷积前馈和反馈,pooling前馈和反馈softmax前馈和反馈神经元前馈和反馈:整流线性(
ReLU
)-sigmoid双曲线正切(TANH)张量转换函数
weixin_33835103
·
2020-09-11 04:52
Sigmoid/Tanh/
ReLu
激活函数的优缺点
激活函数的作用引入非线性,增强神经网络的表达能力Sigmoid/Tanh/
ReLu
激活函数的优缺点这三个激活函数都没能解决梯度消失梯度弥散就是梯度消失。
陈生~
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2020-09-11 03:05
深度学习基础
Faster-RCNN基于tensorflow的训练理解
发展历程中,起源是hinton于1986年提出的BP算法,后续在卷积神经网络和激活函数变为
ReLU
函数后,梯度下降的算法又有所变化。
ydestspring
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2020-09-10 21:02
深度学习
神经网络回顾-卷积和池化
上一篇随笔中,采用三层神经网络,
ReLu
作为激活函数,经过反向传播训练,可以得到对训练数据集100%的正确率。对于测试数据集上的正确率,由于实际特征并不仅限于像素点,所以没有足够高。
weixin_30824277
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2020-09-10 19:05
人工智能
Faster RCNN 学习笔记
层及全连接的分类和目标定位基本相同.一)、整体框架我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能1)、Convlayers提取特征图:作为一种CNN网络目标检测方法,FasterRCNN首先使用一组基础的conv+
relu
weixin_30707875
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2020-09-10 19:47
人工智能
python
深度学习调参技巧
dropout加
ReLu
。weight用高斯分布初始化,bias全初始化为0。最后,输入特征和预测目标都做好归一化。超
杨良全
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2020-09-10 10:58
Machine
learning
《Deep Learning wih Keras》CHAPTER03 notes: Deep Learning with ConvNets
AnexampleofDCNN—LeNet#definetheconvnetclassLeNet:@staticmethoddefbuild(input_shape,classes):model=Sequential()#CONV=>
RELU
额不食烟火
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2020-09-10 10:32
机器学习
【深度学习基础】PyTorch实现ResNet亲身实践
ResidualBlock1.2BN层和激活单元1.3ResNet-18,ResNet-34,ResNet-50,ResNet-101,ResNet-1522.PyTorch实现2.1实现BN_CONV_
ReLU
Derder007
·
2020-09-08 19:52
深度学习
深度学习
pytorch
卷积神经网络
使用pytorch进行深度学习所需的函数
out_sizetorch.nn.Conv2D(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,bias)功能:进行基本的卷积操作torch.nn.
ReLU
菜根檀
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2020-08-29 10:32
Python
Pytorch
深度学习
神经网络
python
tensorflow学习笔记——卷积神经网络的简单应用
使用的激活函数为
ReLU
激活函数,优化器为Adam,
ReLU
+Adam也是我在论文里见的最多的搭配,最后一层
红鱼鱼
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2020-08-26 23:02
tensorflow
tensorflow框架基础之损失函数
激活函数激活函数去线性化常见的激活函数有sigmoid(),tanh(),
ReLU
,关于激活函数的一些作用参考activationfunction在tensorflow中,实现上述函数的代码:tf.nn.sigmoid
hukai7190
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2020-08-26 23:14
tensorflow框架学习
tensorflow
RPN:Region Proposal Networks (区域候选网络)
得到用来预测的featuremap:图片在输入网络后,依次经过一系列卷积+
ReLU
得到的51×39×256维featuremap,准备后续用来选取proposal。
-流风回雪-
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2020-08-26 16:11
孪生网络SiamRPN
【机器学习与深度学习理论要点】26.请列举AlexNet的特点
请列举AlexNet的特点使用
ReLU
作为激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了sigmoid在网络较深时梯度消失问题使用dropout(丢弃学习)随机忽略一部分神经元防止过拟合在
yegeli
·
2020-08-26 16:08
AI问题汇总
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