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ReLU
几种更新策略的比较
按照模块化编程,自己写了个全连接的神经网络,一共四个文件,具体介绍如下:第一个文件是layers.py,具体实现的是简单的前向计算,
relu
函数的前向传播计算以及
relu
的反向传播计算:importnumpyasnpdefsimple_forward
AndrewThompson
·
2020-08-18 10:06
学习笔记
全连接的神经网络Java实现
本例程具有以下自特点:实现了反向传播(BP)算法实现了随机梯度下降(SGD)算法全部神经元使用sigmoid激活函数经过实验,我发现,在没有任何优化的网络结构上(本例的结构)不适合使用类似
relu
的激活函数
学者(cloudea)
·
2020-08-18 09:38
算法
gluon的使用经验
深度学习目标检测深度学习神经网络学到的新知识bn放在
relu
后面BN应该放在
relu
后用于分类、检测和分割的移动网络MobileNetV2如何评价MobileNetV2卷积核的数量卷积神经网络—从0开始当输入数据有多个通道的时候
在河之洲
·
2020-08-18 07:34
深度学习
计算机视觉与机器学习
gluon
深度学习
mxnet
神经网络
人工智能
ReLu
及其变体如何解决非线性问题
我们知道线性方程可以做到,将一个平面划分成两个:线性函数−5−2∗x+y-5-2*x+y−5−2∗x+y将一个平面分为两部分,使用
Relu
后,分类边界不再是横穿x-y位置的直线。
66Kevin
·
2020-08-18 06:37
机器学习
机器学习——神经网络
文章目录神经网络的介绍
RELU
函数感知器与神经网络激活函数反向传播总结神经网络的介绍神经网络是为了模拟人的大脑神经网络起源于1943年,ALogicalCalculusofIdeasImmanentinNervousActivity
西楚霸王刘波
·
2020-08-18 05:30
技术类
VGG16结构分析(keras)
ZeroPadding2D((1,1),input_shape=(3,224,224)))#卷积输入层,指定了输入图像的大小model.add(Convolution2D(64,3,3,activation='
relu
xiaqing01
·
2020-08-18 03:48
Python
利用tensoflower研究激活函数对网络准确率的影响
卷积层-》池化层-》拉直-》全连接层-》输出层其中卷积层、卷积层、全连接层、输出层,这四个层存在激励函数,在这里我选了常用这6个激励函数’sigmoid’,‘tanh’,‘elu’,‘softmax’,‘
relu
掉了牙的大黄狗
·
2020-08-18 01:47
人工智能
卷积
网络
神经网络学习入门干货(二) 识别mnist数据集
输入层784点,隐藏层500点,输出层10点)训练数据量Batch、轮数steps、学习率及衰减Learning—Rate、正则项系数lambda、滑动平均衰减率ema辅助函数计算前向传播结果tf.nn.
relu
zuiqiangchao
·
2020-08-17 18:53
深度学习入门实践
Tensorflow
神经网络
深度学习
交叉熵损失函数
滑动平均衰减率
AlexNet原理及tensorflow实现
其首次在CNN中成功应用了dropout,
ReLu
,和LRN等trick.1.dropout防止模型过拟合,增强模型的健壮性。2.
ReLu
函数的应用,解决了sig
途径北海道
·
2020-08-17 17:43
深度学习
深度学习爆发点AlexNet来源论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》读后总结
深度学习爆发点AlexNet来源论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》读后总结前言文章主要内容与贡献大量的样本卷积和池化反向传播
ReLU
geek12138_
·
2020-08-17 17:50
神经网络
深度学习
deep
learning
再谈AlexNet
一、网络结构探讨Alexnet共8层(有训练参数的层),5个卷积层,3个全连接层,首先使用了收敛速度更快的激活函数
ReLU
,为防止过
youmy1111
·
2020-08-17 17:31
深度学习
TensorFlow
深度学习
VGGNet参数变换
1.VGGNet的特点1、结构简洁VGG结构由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成,层与层之间使用max-pooling(最大池化)分开,所有隐层的激活单元都采用
ReLU
函数。
深度瞎学
·
2020-08-17 17:04
深度学习
vggnet学习笔记
VGG有五层卷积层、三层全连接层、sofrmax输出层构成,层与层之间有个最大池化层,所有隐藏层的激活单元都采用
Relu
函数这是简化后的vggnet-16格式:处理过程输入224*224*3的图片,经64
蓦然与阑珊
·
2020-08-17 16:20
vggnet
深度学习-CNN几种常见网络结构及区别||VGG/GoogLeNet/resnet
AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019一、CNN结构演化历史的图二、AlexNet网络2.1
ReLU
vieo
·
2020-08-17 16:19
深度学习
零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络
零基础入门深度学习(4)-卷积神经网络文献内容来自:https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480文章目录0文章列表1往期回顾2一个新的激活函数——
Relu
3
Godswisdom
·
2020-08-17 15:27
CNN
深度学习
数学基础
PyTorch之nn.
ReLU
与F.
ReLU
的区别
importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnclassAlexNet_1(nn.Module):def__init__(self,num_classes=n):super(AlexNet,self).__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kerne
鹊踏枝-码农
·
2020-08-17 15:51
PyTorch
PyTorch
nn.ReLU
F.ReLU
functional
深度学习中nan和inf的解决
文章目录1、nan和inf产生原因2、解决方法2.1学习率要设置小一些2.2使用带上限的激活函数,如tf.nn.
relu
62.3检查输入数据中是否有nan或inf2.4对loss部分做处理2.5对梯度的处理
牛andmore牛
·
2020-08-17 15:41
深度学习
SELU︱在keras、tensorflow中使用SELU激活函数
Shao-HuaSun在Github上放出了SELU与
Relu
、LeakyRelu的对比,机器之心对比较结果进行了翻译介绍,具体的实现过程可
悟乙己
·
2020-08-17 15:32
【经典神经网络】-AlexNet/VGG/GoogLeNet/ResNet
1AlexNet(2012,ImageNet冠军,CNN用于图像分类的开山之作)结构:5卷积层+3个全连接层(卷积核size:11,5,3)特点:
ReLU
激活函数(避免了sigmoid的梯度消失-反向传播的时候会连乘
Roger-Liu
·
2020-08-17 14:16
Machine
Learning
机器学习中的神经网络初认识
:输出2、激活函数常用的非线性激活函数有sigmoid、tanh、
relu
等等。简要介绍下最基础的sigmoid函数(该函数我们在逻辑回归中用到过):形式为:图形为:从图形上可以直观的
MinJinFan
·
2020-08-17 14:48
Machine
Learning
AlexNet论文学习笔记以及tensorflow实现(原理部分)
(1)成功使用
RELU
激活函数,成功解决sigmoid在网络较深时梯度弥散的问题。(2)训练中使用dropout随机忽略部分神经元避免过拟合。
lidongtech
·
2020-08-17 14:55
Keras(2):使用Keras构建神经网络进行Mnist手写字体分类,并定性分析各种超参数的影响
reluActivation_Net33、DeepNet(四层、五层)44、DeepNet(四层、五层;训练轮数增加)55、DeepNet(五层;Dropout)67、DeepNet(五层;Dropout+
relu
mmc2015
·
2020-08-17 13:00
Theano
AND
Keras
飞桨fluid.layers
原来飞桨的layers层已经实现了许多神经网络的基本函数,飞桨称之为算子,比如
relu
,sigmoid,tanh,sofmax,fc全连接,线性回归linear,卷积神经网络的卷积层和
kgkzhiwen
·
2020-08-17 13:14
MINST手写数字识别(三)—— 使用antirectifier替换
ReLU
激活函数
/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py与之前的MINST手写数字识别全连接网络相比,只是本实例使用antirectifier替换
ReLU
dianshu1593
·
2020-08-17 12:45
论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks
DenseBlock:每一层只增加k=4个featuremap然后跟前面的所有concat,再BN-->
ReLU
-->Conv(一般k=12)整体结构:DenseBlock之间是Conv和PoolingBottlenecklayers
这题我会啊
·
2020-08-17 11:07
paper
官网实例详解4.39(reuters_mlp_
relu
_vs_selu.py)-keras学习笔记四
将自正规化MLP与常规MLP进行比较Keras实例目录代码注释'''Comparesself-normalizingMLPswithregularMLPs.将自正规化MLP与常规MLP进行比较ComparestheperformanceofasimpleMLPusingtwodifferentactivationfunctions:RELUandSELUontheReutersnewswireto
wyx100
·
2020-08-17 11:42
python
人工智能
深度学习
keras
官网实例详解4.2(antirectifier.py)-keras学习笔记四
antirectifier.py本实例使用antirectifier替换
ReLU
激活函数Keras实例目录代码注释'''TheexampledemonstrateshowtowritecustomlayersforKeras
wyx100
·
2020-08-17 11:40
python
人工智能
深度学习
keras
vgg网络的一些问题
填充方式为1为same,0为为vaild下面算一下每一层的像素值计算,说明下,激活函数为
Relu
:输入:224*224*3第1层:conv3-64(3通道,64个卷积核):kernelsize:3stride
ChengLaun
·
2020-08-17 11:41
网络架构
GoogleNet、AleXNet、VGGNet、ResNet等总结
经典的图像识别深度学习模型面世时间1.1VGG、AlexNet和Inception历史背景1.2DNN和CNN1.3LeNet二、AleXNet(8层)2.1AlexNet介绍2.2AleXNet网络结构2.3
Relu
小麦粒
·
2020-08-17 10:40
CNN
keras
Pytorch实现残差神经网络(ResNet)
1.残差块输入X,经过两次次卷积,一次
ReLU
,得到F(X),在将X与F(X)相加,在经过一个
ReLU
,即为最后的结果。残差神经网络就是基于残差块的一个深度神经网络。
想要成为学霸的渣渣
·
2020-08-17 10:36
深度学习
计算机视觉
Image Fine-grained Inpainting
2.Approach2.1NetworkArchitecture生成器:每个“convolution+norm”都有一个激活函数,最后一层的激活函数是Tanh,其他层的函数都是
ReLU
。
想要成为学霸的渣渣
·
2020-08-17 10:36
计算机视觉
深度学习
经典CNN之:VGGNet介绍
1.VGGNet的特点1、结构简洁VGG结构由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成,层与层之间使用max-pooling(最大池化)分开,所有隐层的激活单元都采用
ReLU
函数。
daydayup_668819
·
2020-08-17 10:10
深度学习
vgg
tensorflow API说明
FunctionstakingTensorargumentscanalsotakeanythingacceptedbytf.convert_to_tensor.ContentsNeuralNetworkActivationFunctionstf.nn.
relu
AI牛
·
2020-08-17 03:17
人工智能
卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层
卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT(输入层)-CONV(卷积层)-
RELU
(激活函数)-POOL(池化层)-FC(全连接层)卷积层用它来进行特征提取,如下
贝才
·
2020-08-17 00:33
Caffe
神经网络
cnn
深度学习笔记(一)— VGG11
1.网络结构上图给出了所有VGG网络的结构,其中VGG11网络结构为:Block1:3*3卷积×1+最大池化×1+
relu
(输入通道:3,输出通道:64)Block2:3*3卷积×1+最大池化×1+
relu
54渣渣shuo
·
2020-08-16 22:52
机器学习
神经网络
深度学习
pytorch
faster rcnn 中核心部分RPN网络的整理与理解
fasterrcnn检测已经有一段时间了,最近才把核心的RPN部分进行的理解和整理,理解的偏差还请各位大神指正,RPN(RegionProposalNetwork)区域生成网络1.在五层conv,poolling,
relu
wakojosin
·
2020-08-16 21:27
深度学习
机器学习
RPN网络
RPN思路:1、先通过conv层+pooling层+
relu
层,可以是vgg,得到featuremaps。2、在featuremaps上提取对应的图。
菜鸟知识搬运工
·
2020-08-16 20:19
神经网络
cascade R-CNN
且train和inference阶段的阈值不同导致更严重的mismatch.回顾fasterR-CNN:train阶段:将整张图片喂入conv-
relu
-pooling得到整各特征图,再RPN选取2000
史小玮
·
2020-08-16 18:12
花书+吴恩达深度学习(一)前馈神经网络(多层感知机 MLP)
神经网络宽度和深度的选择6.前向传播和反向传播如果这篇文章对你有一点小小的帮助,请给个关注,点个赞喔~我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习(一)前馈神经网络(多层感知机MLP)花书+吴恩达深度学习(二)非线性激活函数(
ReLU
zhq9695
·
2020-08-16 17:50
深度学习
《GAN实战生成对抗网络》笔记 第一章:深度学习概述
目录:第一章深度学习概述第二章无监督学习GAN第三章图像风格跨域转换第四章从文本构建逼真的图像第五章利用多种生成模型生成图像第六章将机器学习带入生产环境1深度学习概述一点经验:你可以从
ReLU
函数开始,
yogdgoy
·
2020-08-16 17:56
读书笔记
Tensorflow 常用语法(自用)
1、Tensorflowlayers.fully_connected参数deffully_connected(inputs,num_outputs,activation_fn=nn.
relu
,normalizer_fn
jinjiajia95
·
2020-08-16 16:30
tensorflow
TensorFlow北大公开课学习笔记-4.1损失函数
常用的激活函数有
relu
、sigmoid、tanh等。√神经网络的复
业余狙击手19
·
2020-08-16 15:59
#
TensorFlow系列笔记
GAN 训练笔记(持续更新)
输入(input):normalize至(-1,1)区间生成器(Generator):激活函数最后一层使用tanh(),中间的激活层使用
Relu
()或者leakyRelu()隐向量Z使用高斯分布生成,不要使用均匀分布
NOTRp
·
2020-08-16 12:08
GAN
pytorch
神经网络深层网络实现
l]}\),一般采用\(np.random.randn(l,l-1)*\sqrt{{1\over{dimension\of\previous\layer}}}\)如果当前的\(l\)层的激活函数为\(
ReLU
anmin1992
·
2020-08-16 12:58
R语言keras实现MLP二分类(风控金融诈骗识别)
本篇目的为方法的探索,与准确率(auc)的对比#调包library(keras)#导入数据集dfq99]%layer_dense(units=64,activation='
relu
',input_shape
wyzwyzwyzo
·
2020-08-16 10:19
深度学习中梯度消失和梯度爆炸的根本原因及其缓解方法
深度学习中梯度消失和梯度爆炸的根本原因及其缓解方法一、梯度消失和爆炸的根本原因1.深层网络角度2.激活函数角度二、梯度消失、爆炸的解决方案1.梯度剪切、正则2.采用其他的激活函数2.1
Relu
2.2LeakRelu3
jiangtao129
·
2020-08-16 09:39
神经网络
人工智能
深度学习
CS231n作业笔记2.1:两层全连接神经网络的分层实现
作业笔记1.神经网络的分层实现实现全连接层+
ReLU
层的前向传播与后向传播。
silent56_th
·
2020-08-16 08:47
神经网络
cs231n
CS231n课程笔记
【cs231n】Assignment2总结
的两个要点:全连接神经网络的系统构建、深度学习优化方法、正则化、归一化等等内容作业代码全连接神经网络的构建cs231n/classifiers/fc_net.py相关层的前向与反向传播(affine\
relu
JoeYF_
·
2020-08-16 08:06
cs231n
【pytorch】简单的一个模型做cifar10 分类(五)-使用现代经典模型提升性能
1,1),padding=(1,1))(1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)(2):
ReLU
快乐成长吧
·
2020-08-16 07:16
PyTorch
深度学习中的梯度消失、梯度爆炸问题的原因以及解决方法
文章目录1.梯度推导过程2.sigmoid函数的性质3.梯度消失与梯度爆炸的原因4.一些其他的激活函数4.1tanh函数4.2
ReLU
函数5.解决方案5.1BatchNormalization批标准化5.2
随风秀舞
·
2020-08-16 06:02
人工智能/深度学习/机器学习
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