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ReLU
《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》阅读笔记
MotivationMobileNetV2是对MobileNetV1的一个改进.MobileNetV2主要提出两方面的改进:LinearBottlenecks:在维度较小的1x1卷积之后不再采用
ReLU
小小凤~
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2020-08-08 18:00
【pytorch】手动实现多层感知机(MultiLayerPerceptron)(torch.max(input=X, other=torch.tensor(0.0))的分析+多层感知机的简单实现
文章目录一、手写函数(1)代码(2)结果二、一点思考(1)关于
ReLu
的思考(2)关于学习率lr的思考1)原因思考2)改正代码三、利用pytorch模块简单实现多层感知机(1)代码(2)结果参考一、手写函数
miracleo_
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2020-08-08 18:50
pytorch
Tanh,Sigmoid 和
Relu
激活函数使用介绍
在具体应用中,tanh函数相比于Sigmoid函数往往更具有优越性,这主要是因为Sigmoid函数在输入处于[-1,1]之间时,函数值变化敏感,一旦接近或者超出区间就失去敏感性,处于饱和状态,(3)
ReLU
大笨熊。。。
·
2020-08-08 17:59
深度学习
最全面:python绘制Sigmoid、Tanh、Swish、ELU、SELU、
ReLU
、
ReLU
6、Leaky
ReLU
、Mish、hard-Sigmoid、hard-Swish等激活函数(有源码)
关于这些激活函数详解可以参考我这篇博客:深度学习—激活函数详解(Sigmoid、tanh、
ReLU
、
ReLU
6及变体P-R-Leaky、ELU、SELU、Swish、Mish、Maxout、hard-sigmoid
jsk_learner
·
2020-08-08 16:00
深度学习理论
Python
绘制激活函数及其导数(pytorch)(基础版)
基本的激活函数及其导数绘图(导数部分使用pytorch的自动求导)本文包括的激活函数有:1.sigmoid2.tanh3.
relu
4.leakyrelu5.elu准备绘图函数%matplotlibinlineimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportsyssys.path.append
艾叶白果
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2020-08-08 16:58
机器学习
深度学习
matplotlib实战二——利用matplotlib画激活函数曲线
importtorchimporttorch.nn.functionalasffromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotaspltx=torch.linspace(-5,5,200)var=Variable(x)x_np=var.data.numpy()y_
relu
gwpjiayou
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2020-08-08 15:24
python代码
常见激活函数及其求导相关知识
文章目录Sigmoid函数Sigmoid函数介绍Sigmoid函数求导tanh函数tanh函数介绍tanh函数求导
Relu
函数
Relu
函数介绍
Relu
函数求导Softmax函数Softmax函数介绍Softmax
VariableX
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2020-08-08 13:24
深度学习相关
CNN的重点整理
1.常用的非线性激活函数:sigmoid、tanh、
relu
等等,前两者sigmoid/tanh比较常见于全链接层,后者
relu
常见于卷积层。
伊伊note
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2020-08-08 12:23
深度学习
caffe
机器学习算法
深度学习之----TextCNN文本分类
由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT-CONV-
RELU
-POOL-FC。是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,最早应用在图像处理当中,现在在自然语言处理应用也非常多。
小鱼儿的博客
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2020-08-08 02:32
NLP学习笔记
神经网络模型、loss不收敛、不下降原因和解决办法
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。
ytusdc
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2020-08-08 01:03
AI之路
-
Face
一文搞懂激活函数
3、常见的激活函数介绍3.1Sigmoid函数3.2tanh函数3.3.
RelU
函数
ReLU
变体的提出3.4LeakyReLU函数和PReLU函数3.5ELU(ExponentialLinearUnits
ytusdc
·
2020-08-08 01:03
AI之路
-
Face
代码解读:基于深度学习的单目深度估计(4)
defdefine_coarse_stack(self,imnet_feats):full1=self.create_unit('full1',ninput=test_shape(imnet_feats)[1])f_1=
relu
Niuip
·
2020-08-08 00:21
project
记mobilenet_v2的pytorch模型转onnx模型再转ncnn模型一段不堪回首的历程
inp,oup,stride):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup),nn.
ReLU
6
半路出家的猿人
·
2020-08-07 21:19
pytorch
ncnn
onnx
AlexNet
整个算法的体系Alexnet包含了八个学习层,五个卷积层和三个全连接层conv1阶段输入数据:227×227×3卷积核:11×11×3;步长:4;数量(也就是输出个数):96卷积后数据:55×55×96
relu
1
zlc911202
·
2020-08-07 19:48
深度学习
神经网络
Alexnet
算法
PyTorch自用笔记(第四周)
PyTorch自用笔记(第四周)七、神经网络与全连接层7.1逻辑斯蒂回归7.2交叉熵7.3多分类问题实战7.4全连接层`Linear操作``
ReLU
激活`自定义层次train7.5激活函数与GPU加速7.6Visdom
代号06009
·
2020-08-07 16:04
笔记
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》学习笔记 系列之二
利用误差反向传播法求梯度(高速)加法节点的反向传播乘法节点的反向传播log对数的反向传播指数e的反向传播激活函数层反向传播的实现1、
Relu
层的反向传播2、sigmoid函数的反向传播Affine层的反向传播
云不见
·
2020-08-06 16:29
深度学习
神经网络
python
人工智能
深度学习
Pytorch_第九篇_神经网络中常用的激活函数
各种常用的激活函数早期研究神经网络常常用sigmoid函数以及tanh函数(下面即将介绍的前两种),近几年常用
ReLU
函数以及L
沁泽
·
2020-08-06 14:00
深度学习网络模型汇总
发展历史1998LeNet首个基于卷积的神经网络2012AlexNet1.使用了
Relu
激活函数2.标准化3.Dropout4.数据增强VGGInceptionGoogLeNet5阶段,共9个inception
文森88
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2020-08-06 13:04
算法
TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化
1keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding="same",data_format="channels_last",activation=tf.nn.
relu
高颜值的杀生丸
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2020-08-06 13:48
pytorch1.2 transformer 的调用方法
=512,nhead=8,num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6,dim_feedforward=2048,dropout=0.1,activation='
relu
Toyhom
·
2020-08-06 12:45
神经网络原理--简单总结
神经网络的基础数学 上面是一个简单多层感知机神经网络(MLP)结构,公式为(这里假设激活函数为ReLUReLUReLU,
ReLU
(x)=max(x,0)
ReLU
(x)=max(x,0)
ReLU
(x)=
_pinnacle_
·
2020-08-06 12:06
machine
learning
常见激活函数优缺点与dead
relu
problem
常见激活函数优缺点与deadreluproblemhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/71882757https://mp.weixin.qq.com/s/hoOBTDBmE666-NcMDOzdoQ1.什么是激活函数?所谓激活函数(ActivationFunction),就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。激活函数对于人工神经网络模型去学
努力奋斗-不断进化
·
2020-08-06 11:22
深度学习
深度学习之卷积神经网络
二:卷积神经网络组成卷积神经网络组成:[INPUT-CONV-
RELU
-
yaohuan2017
·
2020-08-06 10:53
深度学习
卷积神经网络
CNN图像分类网络汇总(one)LeNet,AlexNet,ZFNet
AlexNet作为2012年ImageNet分类冠军,把LeNet发扬光大,运用了
Relu
,Dropout,LRN等trick,并且使用GPU加速。使用
Relu
对梯度衰减进行加速,并且一定程度的避免
tendencyboy
·
2020-08-05 20:36
深度学习
图像处理
一篇文章理解深度神经网络5个常用激活函数
一篇文章理解深度神经网络5个常用激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.
ReLU
4.LeakyReLU5.Maxout小结1.SigmoidSigmoid非线性激活函数的数学表达式是Sigmoid非线性激活函数的图像是
紫芝
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2020-08-05 19:01
神经网络
机器学习
人工智能
深度学习
小白的树莓派Tensorflow2.0 opencv 学习笔记(四)
}{1+{\rme}^{-x}}Sigmoid=1+e−x1将x∈R压缩到(0,1)之间但过大过小时梯度近于0,并且长时间得不到更新(梯度弥散现象)tf.nn.sigmoidReLU=max(0,x)
ReLU
czkjmohzy
·
2020-08-05 11:41
基于pytorch的特征图可视化
defforward(self,x):outputs=[]conv0=self.encoder.conv1(x)conv0=self.encoder.bn1(conv0)conv0=self.encoder.
relu
海里的羊
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2020-08-05 11:02
pytorch
学习笔记:pytorch-examples from @jcjohnson
PyTorch的两个主要特征:1.和numpy很相似的Tensor,可以在GPU上运行(然而我并没有)2.自动求导Tensors下面是一个用Tensor实现一个简单的两层网络(fc-
ReLu
-fc)的代码
weixin_38791178
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2020-08-05 11:10
DL
【调参记录】基于CNN对5类花卉植物数据一步步提升分类准确率
模型记录1.基本CNN模型进行分类卷积层1:32个卷积核、大小5x5、步数1,激活函数
ReLU
,最大池化、步数2,输入150x150x3卷积层2:64
小风_
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2020-08-05 10:28
Tensorflow
Tensorflow05-激活函数、优化器、过拟合和Dropout
常见的激活函数有如下:tf.nn.
relu
(features,name=None)tf.nn.
relu
6(features,name=None)
yfraquelle
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2020-08-05 08:51
Tensorflow
MachineLearning
激活函数、防止过拟合方法、加速训练方法、数据增强
关于深度学习主要介绍以下几点:激活函数、防止过拟合方法、加速训练的方法激活函数深度学习中的激活函数主要有sigmoid、tanh、
ReLu
、Maxout函数等。
Tom Hardy
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2020-08-05 08:17
深度学习
零基础入门深度学习(四):卷积神经网络基础之池化和
Relu
课程名称|零基础入门深度学习授课讲师|孙高峰百度深度学习技术平台部资深研发工程师授课时间|每周二、周四晚20:00-21:00编辑整理|孙高峰内容来源|百度飞桨深度学习集训营出品平台|百度飞桨01导读本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程,主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学,帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中,你将学习到:深度学习基础知识numpy实现神经网络
lovenlper
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2020-08-05 01:13
神经网络 梯度消失 梯度弥散 网络欠拟合 过拟合
原因,激活函数的饱和区间,常用的有饱和区间的激活函数,sigmoid,tanh,softmax,所以中间层尽量不适用这种激活函数,使用
Relu
系列的解决;奇异样本引起,可以使用标准化(零中心化>数据-平均值
kfyong
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2020-08-05 00:25
人工智能学习笔记
PyTorch 笔记(16)— torch.nn.Sequential、torch.nn.Linear、torch.nn.
RelU
PyTorch中的torch.nn包提供了很多与实现神经网络中的具体功能相关的类,这些类涵盖了深度神经网络模型在搭建和参数优化过程中的常用内容,比如神经网络中的卷积层、池化层、全连接层这类层次构造的方法、防止过拟合的参数归一化方法、Dropout方法,还有激活函数部分的线性激活函数、非线性激活函数相关的方法,等等。下面使用PyTorch的torch.nn包来简化我们之前的代码,开始部分的代码变化不
wohu1104
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2020-08-04 21:15
PyTorch
Tensor Comprehensions
3、为了加速,你想在网络中融合多个层,例如Conv-
ReLU
-BatchN
Mr_Stark的小提莫
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2020-08-04 20:09
pytorch Resnet50分类模型剪枝
版代码:https://github.com/Eric-mingjie/network-slimming思路:去掉downsample里面的BN层,为了方便采用Resnetv2的结构:BN-Conv-
ReLU
三寸光阴___
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2020-08-04 17:27
模型剪枝
网络结构
pytorch
神经网络基础学习笔记(五) 与学习相关的技巧
6.1.4Momentum6.1.5AdaGrad6.1.6Adam6.1.7使用哪种更新方法呢6.1.8基于MNIST数据集的更新方法的比较6.2权重的初始值6.2.1可以将权重初始值设为0吗6.2.2隐藏层的激活值的分布6.2.3
ReLU
忆_恒心
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2020-08-04 17:18
Python
机器学习
神经网络
numpy搭建简单深度学习模型
1、定义模型及参数1、假设有如下一层隐藏层的神经网络,使用
relu
函数作为激活函数y=w2∗h(w1∗x+b1)+b2y=w2*h(w1*x+b1)+b2y=w2∗h(w1∗x+b1)+b22、假设输入是
世幻水
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2020-08-04 11:52
人工智能
numpy
深度学习
python
基于PyTorch的深度学习入门教程(七)——PyTorch重点综合实践
我们将会使用一个全连接的
ReLU
网络作为实例。该网络有一个隐含层,使用梯度下降来训练,目标是最小化网络输出和真实输出之间的欧氏距离。
雁回晴空
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2020-08-04 10:02
深度学习
人工智能
pytorch使用Alexnet实现cifar10分类
介绍AlexnetAlexnet使用了一些技巧避免过拟合:数据增强,正则化,dropout,局部相应归一化LRN使用了gpu加速使用了
ReLU
非线性激活函数。速度快max(0,x)。
沙雅云
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2020-08-04 09:53
pytorch
pytroch用自定义的tensor初始化nn.sequential中linear或者conv层的一种简单方法。
importtorch.nnasnnimporttorchnet=nn.Sequential(nn.Linear(1024,512),nn.
ReLU
(inplace=True),nn.Linear(512,256
York1996
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2020-08-04 09:45
pytorch学习
pytorch构建模型trick总结
device=torch.device()开头设置设备,model.to(device)不使用.cuda()2.Dropout&BatchNormalization&激活函数顺序Linear->BN->
ReLU
hyxxxxxx
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2020-08-04 08:10
自然语言处理
tensorflow在代码不同位置调用神经网络想要共享权重
的向量x1,x2的输出都调用了cnn这个函数>importtensorflowastf>>defcnn(hidden):>kwargs=dict(strides=2,activation=tf.nn.
relu
小可爱123
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2020-08-04 07:37
学习
PyTorch学习笔记之神经网络包 nn 和优化器 optim
除了nn别名以外,我们还引用了nn.functional,这个包中包含了神经网络中使用的一些常用的函数,这些函数的特点是,不具有可学习的参数(
ReLu
,pool,DropOut等),这些函数可以放在构造函数中
汤姆鱼
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2020-08-04 06:12
PyTorch
学习笔记
nn.Sequential()
例如:#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.
ReLU
(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.
ReLU
wanghua609
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2020-08-04 06:59
PyTorch-Activation激活函数
PyTorch-Activation激活函数硬件:NVIDIA-GTX1080软件:Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1一、基础知识1、激活函数作用:神经网络可以描述非线性问题2、
relu
samylee
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2020-08-04 00:08
PyTorch
DataWhale组队打卡学习营2-激活函数、多层感知机实现、权重衰减等
1.激活函数
Relu
函数的pytorch代码示例:%matplotlibinlineimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsyssys.path.append
佛山玛利亚
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2020-08-03 23:54
机器学习
CNN模型 | 2 AlexNet
文章目录AlexNet网络AlexNet网络的设计思想主要设计进步和贡献
ReLU
激活函数DropOut正则化核心架构Pytorch实现AlexNet代码如下:keras实现AlexNet网络AlexNet
步步星愿
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2020-08-03 23:49
深度学习
CNN模型分析
AlexNet结构 及 pytorch、tensorflow、keras、paddle实现ImageNet识别
AlexNet亮点:使用
ReLU
作为激活函数,提出L
GISer_Lin
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2020-08-03 20:30
DL-Code
数据预处理方式(去均值、归一化、PCA降维)
这是因为如果在神经网络中,特征值x比较大的时候,会导致W*x+b的结果也会很大,这样进行激活函数(如
relu
)输出时,会导致对应位置数值变化量太小,进行反向传播时因为要使用这里的梯度进行计算,所以会导致梯度消散问题
马飞飞
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2020-08-03 20:02
数据挖掘竞赛
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