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ReLU
Pytorch—模型参数与自定义网络层
首先,我们来定义一个简单的网络结构:net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.
ReLU
(),nn.Linear(3,1))X=torch.rand(2,4)
隔壁的NLP小哥
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2020-08-13 14:08
Pytorch框架学习
模型参数的访问、初始化和共享
__version__)net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.
ReLU
(),nn.Linear(3,1))#构造模型print(net)#构造输入数据X=torch.rand
孔夫子的高压锅
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2020-08-13 14:26
深度学习
如何从0-1构建自己的”pytorch“(自己专属的深度学习框架)——part01
整体学习目标建立属于你自己的深度学习框架Python创建线性回归模型,L1损失函数,L2损失函数参数初始化掌握梯度下降算法,创建优化器函数学会设置学习率以避免梯度爆炸掌握多个常用激活函数,Sigmoid,
Relu
flying_1314
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2020-08-13 14:03
Pytorch框架
神经网络为什么要用sigmoid函数?为什么要映射到0-1之间?
这个激活函数不一定是sigmoid,常见的有sigmoid、tanh、
relu
等。(2)对于二分类问题,输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。
djb847279
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2020-08-13 13:27
神经网络系列(二)--AlexNet解析
AlexNet网络模型文章目录一、简介二、特性(相比LeNet)三、网络结构1、组成部分2、各层详解1、C1卷积-->
ReLU
-->池化-->归一化2、C2卷积-->
ReLU
-->池化-->归一化(分为两个
不懂就要问00XCAFEBABY
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2020-08-13 13:16
#
Base
Model
PyTorch入门实战教程笔记(二十):卷积神经网络CNN 2
BatchNormalization(BN层)网络详解,下面我们简要的分析一下,比如我们使用Sigmoid函数时,如果数据过小或者过大会出现梯度弥散的情况(即梯度为零),会很长时间得不到更新,我们会避免使用Sigmoid函数,而是用
Relu
Star·端木
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2020-08-13 12:55
PyTorch实战学习笔记
VGG网络--实现图像的风格转化
将输入图像x转化为对应输出的y^,通过计算y^和目标图像yi的差异,利用随机训练梯度下降的方法来最小化加权组合的损失函数:图像风格转换网络,由3个卷积和
ReLU
非线性层,5个残差块,3个转置卷积层以及最后一个产生输出图像的非线性
SinsoledadFairy
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2020-08-13 12:10
PyTorch常用激活函数解析
sigmoidimporttorch.nn.functionalasFy=F.sigmoid(x)#x则是输入所有的输出会被放缩在0到1之间缺点:会导致梯度消失的问题,网络只有微小的更新,无法有效学习整流线性单元
ReLU
orientliu96
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2020-08-13 12:52
pytorch
深度学习
python
神经网络
二维卷积神经网络的初始化为0及其他初始化方式对比
1.实验背景先介绍下实验模型,用的是Pytorch下两层卷积网络,各接BN层和
ReLU
层:classModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self
kendyChina
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2020-08-13 12:45
深度学习
初始化
Pytorch(笔记4) -- activation_function
ReLU
&Sigmoid
谈到激活函数,首先我们应该明白基本的概念,什么是神经网络算法?为什么需要激活函数?在周志华老师的西瓜书中“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络”,如下图可以抽象为一个神经网络的层,神经元收到多个其他神经元传来的信号,通过激活函数进行激活输出如果没有激活函数f,那么y接手到的结果仍然是线性结果,无法接收到非线性的信息,这对特征提取是非常不利的。接下来通过一个实例来讲述这件事,对于
九点前吃饭
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2020-08-13 11:35
caffe常用网络层及参数说明
通用参数设置layer{name:"net1"type:"Data、Scale、Convolution、
ReLU
、Pooling、Eltwise、InnerProduct、Accuracy、Softmax
CPFelix
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2020-08-13 11:55
caffe学习
『PyTorch』权值初始化
1.梯度消失与梯度爆炸就是梯度趋于零或者无穷,梯度消失更容易出现2.PyTorch提供的一些权值和偏置初始化方法2.1Xavier均匀分布不适用
ReLU
,适用于饱和函数,如sigmoid,tanhnn.xavier_uniform
易雷
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2020-08-13 10:46
PyTorch
pytorch学习笔记3--activation function 激活函数
常见的激活函数包括sigmoid、tanh、
relu
、softplus和softmax函数。二、这些函数的图像这些函数的共同特点就是他们都是非线性函数,下面它们各自
赵 XiaoQin
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2020-08-13 10:57
pytorch
TensorFlow学习笔记——(4)神经网络优化过程
np.mgrid[]/np.ravel()/np.c_[]2、神经网络(NN)复杂度(1)网络复杂度的计算(2)学习率的设置1)指数衰减学习率3、激活函数(1)Sigmoid函数(2)Tanh函数(3)
Relu
屿十_
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2020-08-12 23:43
TensorFlow学习笔记
神经网络
深度学习
python
tensorflow
人工智能
FFN MLP dense 权重矩阵 全连接
Softmax花书+吴恩达深度学习(一)前馈神经网络(多层感知机MLP)如何理解softmax【AI数学】Batch-Normalization详细解析我的的博客一句话:FNN=MLP=n*dense=n*
relu
weixin_30621711
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2020-08-12 13:07
[NN] Guided Backpropgation 可视化
PytorchGuidedBackpropgationIntroguidedbackpropgation通过修改
RELU
的梯度反传,使得小于0的部分不反传,只传播大于0的部分,这样到第一个conv层的时候得到的梯度就是对后面
weixin_30664615
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2020-08-11 23:45
DeepLearning学习笔记#Building your Deep Neural Network: Step by Step(3)
要点:1.使用非线性映射单元(例如
ReLU
)去改善你的模型。
flee900
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2020-08-11 22:51
Tensorflow学习笔记2-Keras六步法搭建神经网络模型
激活函数非线性时,多层神经网络可逼近所有函数常见的激活函数有sigmoid、
relu
、softmax小提示:平时在使用时,最后输出用softmax,其余
谁说朽木不可雕也
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2020-08-11 17:34
Tensorflow
神经网络
深度学习
tensorflow
深度残差网络+自适应参数化
ReLU
激活函数(调参记录23)Cifar10~95.47%
本文在调参记录21的基础上,增加卷积核的个数,也就是增加深度神经网络的宽度,继续尝试深度残差网络+自适应参数化
ReLU
激活函数在Cifar10数据集上的效果。
dangqing1988
·
2020-08-11 11:54
深度残差网络+自适应参数化
ReLU
激活函数(调参记录18)Cifar10~94.28%
其实之前也这样做过,现在的区别在于,自适应参数化
ReLU
激活函数中第一个全连接层中的神经元个数设置成了特征通道数量的1/16。同样是在Cifar10数据集上进行测试。
dangqing1988
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2020-08-11 11:53
用PaddlePaddle鉴定红酒质量
PaddlePaddle实现多层神经网络欢迎大家来到这次实验,在这次实验中我们将使用PaddlePaddle来实现一个多层神经网络,这个多层神经网络包含2个隐藏层,并且在隐藏层中使用到了
Relu
激活函数
飞桨PaddlePaddle
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2020-08-11 09:23
神经网络基本概念——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
伟红-long-term
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2020-08-11 05:27
深度学习
AI
一、pytorch学习笔记之简单分类器的构建
1.下载训练集数据和测试集数据2.利用pytorch定义一个CNN:CNN结构:conv1-->
relu
-->pool-->conv2-->
relu
-->pool-->view()-->fc1-->
relu
Traviscxy
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2020-08-11 03:39
深度学习
pytorch
Mxnet :调用基础网络(vgg,resnet等)的某一层输出作为后续网络的输入
1.ipython示例读取vgg网络的
relu
7的输出:主要函数有get_symbol(num_layers,num_classes):得到网络所有的结构。
myy_2018
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2020-08-11 03:29
深度学习
MXNET
梯度下降(反向传播)python实现
目录各个层的建立激活函数层
ReLU
函数Sigmoid层Affine层Softmax-with-Loss层实例(两层神经网络)数值分析的方法虽然简单但计算量过大,相较之下,BP更加高效各个层的建立在数值分析方法中整个神经网络由一个类来实现而
Womeng_qin
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2020-08-10 11:10
深度学习
深度学习
python
神经网络
机器学习
卷积神经网络
【机器学习】一题看懂反向传播与梯度下降
隐藏层使用
relu
作为输出函数,输出层的损失函数为12(y−y^)2
一只齐刘海的猫
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2020-08-10 11:37
统计学习
bp算法中梯度消失
这个问题在提出
ReLU
和有效的初始化方法(例如MSRA)后已经大概率解决
furuit
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2020-08-10 09:27
深度学习
深度学习(三)梯度下降和反向传播算法
output=
relu
(dot(W,input)+b)在这个表达式中,W和b都是张量,均为该层的属性。
MachinePlay
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2020-08-10 08:00
深度学习概论
神经网络激活函数:sigmoid、tanh、
ReLU
、softmax
激活函数作用:将权值结果转化成分类结果。常用于逻辑回归(LogisticRegression)神经网络(NeuralNetwork)这两处,激活函数都用于计算一个线性函数的结果。sigmoid函数:在机器学习中可用在分类问题上,如逻辑回归模型分类器,将输出值映射到(0,1)总和为1,可以从概率角度理解,则输出时选择值最大的(概率最大)作为预测值Sigmoid函数的导数是其本身的函数,即f′(x)=
wangqianqianya
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2020-08-10 07:15
机器学习
IOError: Unable to open file (File signature not found)
=Sequential()model.add(Conv2D(32,(3,3),padding='same',input_shape=(3,IMG_SIZE,IMG_SIZE),activation='
relu
ShellCollector
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2020-08-10 06:54
keras
Deep学习笔记
RELU
和tanh不同激活函数具有不同的初始化方法。具体参考p52梯度消失,梯度爆炸问题:神经网络中,因为梯度通过计算图反向传播,错误的梯度非常常见,要么梯度消失,要么梯度爆炸。
明星海棠果
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2020-08-10 01:33
Deep
Learning
实现简单卷积神经网络实现MNIST手写数据集的识别(python+tensorflow)
四层卷积神经网络,前两个卷积层由covonlution-
relu
-maxpool操作组成#1,加载必要的编程库,开始计算图绘画importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.contrib.learn.python.learn.d
MarkJhon
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2020-08-09 23:34
图像处理
python
temp
分类主要结构数据输入层/Inputlayer卷积计算层/CONVlayerReLU激励层/ReLUlayer池化层/Poolinglayer全连接层/FClayerBatchNormalization层(可能有)
relu
chenlongzhen_tech
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2020-08-09 11:42
dnn
tensorflow
cnn
deep-learning
cnn
梯度爆炸和梯度消失
解决梯度爆炸和梯度消失的办法1、选择合适的激活函数一般使用
Relu
函数,
Relu
的导数为1.不建议使用Sigmoid函数和tanh函数,因为二者的导函数的区域小,容易梯度消失。
代码artist
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2020-08-09 08:11
机器学习
ai
梯度爆炸
梯度消失
花书+吴恩达深度学习(三)反向传播算法 Back Propagation
两层神经网络中多个样本的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
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2020-08-09 04:38
深度学习
访问mxnet的gluon模型参数报错KeyError: 'shape'
frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportnddefget_net():net=nn.Sequential()withnet.name_scope():net.add(nn.Dense(4,activation="
relu
xiaotao_1
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2020-08-09 03:02
mxnet
CNN卷积神经网络知识点总结
这里写自定义目录标题卷积神经网络知识点层级结构Inputlayer:Convlayer:PoolinglayerFClayer:激活函数sigmoidtanh(x)ReLULeakyReLU参数化
ReLU
�cly
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2020-08-09 02:10
python 画sigmoid、tanh、
relu
和ELU等激活函数
1、前言写毕业论文时候画了激活函数的函数图,也是参考别人的代码做的,我将格式统一了一些,现在分享出来。2、代码2.1sigmoid和tanhimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlibasmplmpl.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsedefsigmoid(x):re
超超爱AI
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2020-08-09 01:57
Python
Matlab画激活函数sigmoid, tanh,
Relu
等
x=linspace(-10.0,10.0);
relu
=max(x,0);sigmoid=1./(1.0+exp(-1.0*x));tanh=2./(1.0+exp(-2.0*x))-1;plot(x,
玖零猴
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2020-08-09 01:38
深度学习
matlab
深度学习
深入理解CNN--这一篇就够了
51812459目录2人工神经网络2.1神经元2.2激活函数3卷积神经网络之层级结构4CNN之卷积计算层4.1CNN怎么进行识别4.2什么是卷积4.3图像上的卷积4.4GIF动态卷积图5CNN之激励层与池化层5.1
ReLU
fly_Xiaoma
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2020-08-09 01:04
deepLearning
激活函数原函数和导数的绘制及饱和度-- 021
若有问题或建议,请公众号留言;内容目录一、激活函数简介二、Sigmoid三、tanh四、
ReLU
五、其它激活函数及饱和度一、激活函数简介 深度学习的发展一般分为三个阶段,感知机-->三层神经网络-->
小麦粒
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2020-08-08 22:12
python绘制激活函数
ReLU
和sigmoid图像
#-*-coding:utf-8-*-importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#绘制
ReLU
函数fig=plt.figure(figsize=(6,4))ax
清泉石上流9300
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2020-08-08 21:47
CS231n-Lecture5:卷积神经网络(CNN / ConvNets)
CNN的层输入层(INPUT)卷积层(CONV)过滤器(卷积核)——特征提取器权值共享激活层(
ReLU
)池化层(POOL)——降采样全连接层(FC)reference为什么要使用卷积?
二叉树不是树_ZJY
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2020-08-08 20:15
CS231n
卷积神经网络
深度学习
神经网络
计算机视觉
cs231n assignment(二) 多层神经网络以及反向传播的代码推导
目录序多层全连接神经网络搭建(1)、input->(affine_forward)->out*->(
relu
_forward)->out,全连接和
relu
激活(2)、batch-normalization
莫染prince
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2020-08-08 20:43
deep
learning
[CS231n Assignment 2 #01] 全连接神经网络(Fully-connected Neural Network)
文章目录作业介绍1.Fully-ConnectedNeuralNets架构2.初始化作业环境3.实现全连接层(AffineLayer)3.1前向传播3.2反向传播4.
ReLU
激活函数5."
灵隐寺扫地僧
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2020-08-08 20:16
#
CS231n
[Lecture 6 ] Training Neural Networks I(训练神经网络I)
文章目录课堂问答1.激活函数(ActivationFunction)1.1Sigmoid激活函数1.2tanh(x)激活函数1.3
ReLU
函数1.4LeakyReLU激活函数1.5指数线性单元(ELU)
灵隐寺扫地僧
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2020-08-08 20:16
#
CS231n
TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵
损失函数,自定义损失函数,交叉熵神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σixi*wi+b),f为激活函数神经网络是以神经元为基本单位构成的激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力常用的激活函数有
relu
肖朋伟
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2020-08-08 20:00
#
TensorFlow
笔记
常用激活函数图像
激励函数有很多,不过我们平时要用到的就这几个.
relu
,sigmoid,tanh,softplus.importtorchimporttorch.nn.functionalasF#激励函数都在这fromtorch.autogradimportVariable
迷茫小码农
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2020-08-08 20:28
深度学习
卷积、池化、激励函数的顺序
原因解析:假设激励函数是
relu
激励函数:并假设我们卷积后的值为:3,-2,1,2;对于avg_poolling:先
relu
再池化:当经过
relu
函数之后,得到的值为:
relu
(3)=3,
relu
(-2
leung5
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2020-08-08 19:35
slim.arg_scope嵌套理解(简单)
defnew_arg_sc():withslim.arg_scope([slim.conv2d,slim.fully_connected],trainable=True,activation_fn=tf.nn.
relu
leung5
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2020-08-08 19:03
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