Relu 第12页

深度学习(神经网络)

文章目录神经网络历史形式神经元模型（M-P模型）感知器多层感知器误差反向传播算法误差函数和激活函数误差函数二次代价函数交叉熵代价函数激活函数sigmoid函数RELU函数似然函数softmax函数随机梯度下降法批量学习方法在线学习小批量梯度下降法学习率自适应调整学习率

Elsa的迷弟·2023-06-09 18:39

【深度学习】卷积神经网络(CNN)调优总结

针对CNN优化的总结SystematicevaluationofCNNadvancesontheImageNet使用没有batchnorm的ELU非线性或者有batchnorm的ReLU。

风度78·2023-06-07 23:39

【论文阅读】AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

（1）输入图像大小：224*224*3（2）第一层卷积设置：卷积–>ReLU–>局部响应归一化（LRN）

orangerfun·2023-06-07 14:45

CNNs: ZFNet之CNN的可视化网络介绍

CNNs:ZFNet之CNN的可视化网络介绍导言Deconvnet1.Unpooling2.ReLU3.TransposeconvAlexNet网络修改AlexNetDeconv网络介绍特征可视化导言上一个内容

jjjstephen·2023-06-07 13:54

CNN的基本概念、常用的计算公式和pytorch代码

转置卷积(反卷积)4.可分离卷积4.1.空间可分离卷积4.2.深度可分离卷积三、CNN的输入输出尺寸计算公式3.1.卷积层3.2.池化层四、CNN常用的激活函数4.1.Sigmoid4.2.tanh4.3.Relu

略知12·2023-06-07 09:51

Pytorch深度学习之神经网络入门详解

文件名与图片文件名相同）2.tensorboard的summarywriter3.torchvision中的transforms4.DataLoader5.神经网络-卷积层Conv2d6.最大池化层7.非线性激活函数Relu9

山河亦问安·2023-06-07 09:56

ONNX模型及自定义plugin的动态链接库转TensorRT模型推理

自定义plugin则是指在TensorRT中自定义一些操作（如卷积、ReLU等），以提高模型推理效率。

ywfwyht·2023-06-06 22:44

TensorFlow基础

输入tf.placeholder()feed_dict加法减法乘法fail总结初始化所I有可变tensor权重偏差更新ReLU激活函数softmax激活函数sigmoid激活函数不适用隐藏层交叉熵损失函数

朱小泡·2023-04-21 07:41

深度学习激活函数Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax的区别

深度学习中，需要设置门限值激活神经元。神经元的激活状态有两种：1.激活，2.不激活。我们如何设置门限值呢？如果采用固定值，低于某个值则不激活，高于某个值激活，这时的函数图像类似直角脉冲，直角脉冲最像直角脉冲的激活函数为Sigmoid,SigmoidSigmoid的公式它的优点是值域在0，1之间，可反应输入x的变化。缺点也比较明显，如果处于上方或下方的平坦区域，梯度很小，导致梯度和权重的乘积小于1，

PaulHuang·2023-04-21 01:19

使用Tensorflow实现一个简单的神经网络

输入层、隐藏层、输出层的数目分别为2、3、1；隐藏层和输出层的激活函数使用的是ReLU；训练的样本总数为512，每次迭代读取的批量为10；交叉熵为损失函数，并使用Adam优化算法进行权重更新。

牛奶芝麻·2023-04-20 08:45

卷积神经网络的整体结构、卷积层、池化、python实现

举个例子全连接神经网络结构：卷积神经网络CNN的结构：新增了Conv卷积层和Pooling池化层，之前的Affine-ReLU连接替换成了Conv-ReLU-Pooling连接。CNN

算法技术博客·2023-04-19 18:29

结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid、Affine、Softmax-with-Loss层

结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid激活函数层这里写目录标题一、ReLU层的实现二、Sigmoid层的实现三、实现神经网络的Affine层四、Softmax-with-Loss

算法技术博客·2023-04-19 18:28

神经网络的激活函数、并通过python实现激活函数

神经网络的激活函数、并通过python实现whatis激活函数激活函数的python实现python实现阶跃函数python实现sigmoid函数python实现ReLU函数激活函数的特点whatis激活函数感知机的网络结构如下

算法技术博客·2023-04-19 18:27

lesson7 part5 RNN

我们学习了包含有仿射函数组成的三明治夹层（就是矩阵相乘，更通用的叫法），夹层里还有像ReLU这样的非线性运算的神经网络。我们学习了这些计算的结果叫激活值。在计算中，模型需要学习的内容，称之为参数。

不愿透露身份的美凌格·2023-04-18 01:48

BART模型简单介绍

BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers）模型使用标准的基于Transformer的序列到序列结构，主要区别在于用GeLU（GaussianErrorLinerarUnits）激活函数替换了原始结构中的ReLU

云隐雾匿·2023-04-17 20:56

VGG Network

它的主要特点包括使用relu代替tanh函数、针对多个GPU的

liuqiker·2023-04-17 13:59

【Pytorch-神经网络的两种快速搭建方法-包含回归和分类的两个例子】

快速搭建方法1使用pytorch快速搭建的方法net2=torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(1,10),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear

weixin_43857838·2023-04-16 12:06

深度学习面试知识点总结

1、过拟合问题解决方案1、正则化2、添加dropout层3、增加数据量4、earlystop2、ReLU函数的优缺点优点：1、减轻梯度消失和梯度爆炸问题2、计算方便，计算快3、加速训练过程缺点：1、输出结果不以

月光_a126·2023-04-16 04:55

选用Relu 替代tanh 与sigmoid 的原因

为什么要引入激活函数？如果不用激活函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者ta

John_Phil·2023-04-14 22:27

绘制MNIST二维特征分布

直到我看到Sphereface论文AppendixA，当中说到之所以会出现这种第一象限分布的特征，是因为embedding层加了relu激活，因为re

弓長知行·2023-04-14 01:02

python优化器_浅谈Pytorch torch.optim优化器个性化的使用

__init__()self.features=t.nn.Sequential(t.nn.Conv2d(3,6,5),t.nn.ReLU(),t.nn.MaxPool2d(2,2),t.nn.Conv2d

weixin_39917291·2023-04-12 23:58

[chapter 25][PyTorch][激活函数与GPU加速]

前言：这里面主要介绍一下常用的激活函数与GPU加速目录tanH函数sigmoid函数relu函数leakyRelu函数tf.nn.selu扩展型指数线性单元GPU加速softplus激活函数numpy傅里叶变换一

明朝百晓生·2023-04-12 08:25

keras函数式编程如何使用BN还有RELU

在使用keras函数方法编程的时候遇到了两个问题keras的函数式方法应该是keras.activations.relu(x,alpha=0.0,max_value=None,threshold=0.0

美环花子若野·2023-04-12 04:25

A.深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等

1.激活函数激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征；激活函数决定一个神经元是否应该被激活，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关；激活函数对输入信息进行非线性变换，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元。激活函数的作用如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任

汀、人工智能·2023-04-12 01:12

[推荐系统] - 多目标排序 MMoE、PLE

1.MMoE1.1MMoE模型框架模型输入会通过映射到，所有task共享的多个Expert,一个Expert就是RELU激活函数的全连接层，称为Mixture-of-Expertsn_expert=20

ZhuNian的学习乐园·2023-04-12 01:11

LeNet的详细网络结构

针对MNIST的LeNet结构如下图所示：包含2个卷积层，2个max池化层，2个全连接接层和1个relu层与一个softmax层。下面我来推导一下每层的神经元数目和参数的个数。

zhongshaoyy·2023-04-11 22:14

tensorflow学习笔记------神经网络优化

常用的激活函数有relu,sigmoid,tanh等。

David_Hdw·2023-04-11 11:00

激活函数非零为中心的影响

最近在学邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》，学到激活函数这里后，邱老师写道：ReLU函数的输出是非零中心化的，给后一层的神经网络引入偏置偏移，会影响梯度下降的效率。

伯纳乌的小草·2023-04-10 23:52

LeNet-5 神经网络模型分析及其 TensorFlow 实现

但是需要说明的有几点：（1）LeNet-5主要采用tanh和sigmoid作为非线性激活函数，但是目前relu对卷积神经网络更有效（2）LeNet-5采用

csdn-WJW·2023-04-10 20:35

十二、Pytorch复现Residual Block

其核心模块：二、复现ResidualBlock这里以两层卷积层为例进行设计复现resnet可以很好的解决梯度消失问题ResidualBlock大致要点：样本x传入模型，分为两个分支，一个分支进行卷积层、relu

beyond谚语·2023-04-10 15:03

机器学习-猫狗识别（入门案例）

处理流程：数据处理，把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化各层权重W和偏置b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），

NewDay_·2023-04-09 08:45

深度学习调参的技巧

epoch要合适，观察收敛情况，防止过拟合是否添加batchnomaldropout是否需要激活函数选择：除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu

moletop·2023-04-08 21:50

【概念梳理】激活函数

一、引言常用的激活函数如下：1、Sigmoid函数2、Tanh函数3、ReLU函数4、ELU函数5、PReLU函数6、LeakyReLU函数7、Maxout函数8、Mish函数二、激活函数的定义多层神经网络中

帅气的益达·2023-04-08 16:41

深度学习面试题汇总（一）

2.激活函数2.1Relu2.1.1Relu零点不可导问题2.1.2Relu优缺点2.2Sigmoid3.如何处理神经网络中的过拟合问题？4.梯度消失和梯度爆炸的问题

Unstoppable~~~·2023-04-08 11:32

深度学习算法及卷积神经网络

目录标题传统神经网络矩阵计算：正则化：激活函数sigmoid损失函数前向传播激活函数Relu数据预处理DROP-OUT卷积神经网络(CNN)1.CNN网络的构成2.卷积层2.1卷积的计算⽅法2.2padding2.3stride2.4

海星？海欣！·2023-04-07 21:20

经典CNN网络结构-AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet）

AlexNetAlexNet之所以能够成功，跟这个模型设计的特点有关，主要有：使用了非线性激活函数：ReLU防止过拟合的方法：Dropout，数据扩充（Dataaugmentation）其他：多GPU实现

邓沉香·2023-04-07 18:25

反向传播求导

(教材)其中*表示逐元素乘积向量化后:(自己推导)ReLU:classRelu(AbstractLayer):def__init__(self):self.mask=Nonedefforward(self

0xFFFFFG·2023-04-07 09:04

pytorch【GoogLeNet v1复现】

层定义辅助分类器定义我们的整一张网络这是我们架构图导入相关的包importtorchfromtorchimportnnfromtorchinfoimportsummary定义我们基础的卷积层我们每一个基础卷积层都是经过了一个卷积层，然后进过bn层，然后再用ReLu

桜キャンドル淵·2023-04-05 15:12

Activation Function 激活函数 ---非饱和激活函数

非饱和激活函数（以ReLU、ReLU6及变体P-R-Leaky、ELU、Swish、Mish、Maxout、hard-sigmoi

Cmy_CTO·2023-04-05 12:26

【深度学习】激活函数

目录0激活函数1sigmoid函数2阶跃函数3ReLU函数4LeakyReLU函数5tanh函数0激活函数激活函数（Activationfunctions）是神经网络的必要组成部分。

倔强的大萝卜·2023-04-05 11:30

【神经网络】激活函数

简介：激活函数作用：加入了非线性因素，解决了线性模型缺陷，使得神经网络可以逼近非线性函数神经网络常用的激活函数：sigmoid，Tanh，relu等，relu最常用1、sigmoid：值域:（0,1）能把输出值压缩到

ZHANGHUIHUIA·2023-04-05 11:12

卷积神经网络2——AlexNet（ImageNet-2012 NO.1）

AlexNet使用ReLu作为激活函数使用Maxpooling（最大化池化

Pluto__315·2023-04-05 10:26

深度学习神经网络都是从CNN和AlexNet开始的

我们将按以下顺序进行讨论：卷积神经网络ReLu非线性局部响应归一化DropOut层PCA颜色增强AlexNet架构学习机制CNN（图像分类背后的智慧）卷积神经网络是目前为止图像分类和计算机视觉相关问题的最佳解

喜欢打酱油的老鸟·2023-04-05 10:19

AlexNet （ImageNet模型）

首次在CNN中应用ReLU、Dropout和LRN，GPU进行运算加速。一共有13层，有8个需要训练参数的层（不包括池化层和LRN层），前5层是卷积层，后三层是全连接层。

apbckk1506·2023-04-05 10:23

Python PyTorch2：自动求导、梯度

torch.linspace(-10,10,20)#sigmoid函数0~1res=torch.sigmoid(a)print(res)#tanh函数-1~1res=torch.tanh(a)print(res)#ReLU

Amazingmonkeys·2023-04-04 22:06

深度学习笔记：深度学习CNN python程序实现

在该例中我们构造一个基于CNN的深度学习网络，其训练完成后对于mnist数据集失败准确率可以超过99%该网络隐藏层结构：卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层—卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层

Raine_Yang·2023-04-04 21:43

深度学习激活函数的比较和优缺点，sigmoid，tanh，relu

1.什么是激活函数如下图，在神经元中，输入的inputs通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数ActivationFunction。2.为什么要用如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。3.

三不小青年·2023-04-04 13:15

深度学习与Pytorch入门实战（九）卷积神经网络&Batch Norm

类式接口1.2F.conv2d()函数式接口2.池化层Pooling（下采样）2.1torch.MaxPool2d()类式接口2.2F.avg_pool2d()函数式接口3.upsample（上采样）4.RELU

qq_41978139·2023-04-03 20:18

【动手学深度学习】多层感知机

多层感知机多层感知机的基本概念多层感知机从零开始实现流程图多层感知机的简洁实现流程图多层感知机的基本概念隐藏层线性模型可能会出错在网络中加入隐藏层从线性到非线性(激活函数)通用近似原理激活函数ReLU函数

xyy ss·2023-04-03 13:42

《动手学深度学习》之多层感知机

文章目录多层感知机从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差统计学习理论模型复杂性模型选择验证集KKK折交叉验证权重衰减范数与权重衰减Dropout

QxwOnly·2023-04-03 13:05

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