Relu

NLP任务中, 被pad和unk的向量应该赋值为zero还是random呢？

pad一般选用一种“无损”的方法，比如CNN里用0向量（在relu激活+没有b的前提下，和变长序列是一样的），而RNN时pad随便补反正会（手动）mask掉。
friedrichor·2023-01-29 07:23

【vgg11】网络结构

self.conv_block1=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=8,kernel_size=3,stride=1,padding=1),nn.ReLU
Enzo 想砸电脑·2023-01-29 00:09

通过Pytorch搭建网络以及初始化参数

前言：关于torch.nntorch.nn包含了大量的函数及类，如nn.Linear();nn.ReLU()等等，如想了解nn构造块包含了哪些函数，文档可参考：torch.nn.一、通过nn.Module
xLyons·2023-01-28 14:37

Sigmoid，tanh，Relu，Leaky ReLu，ELU，GeLu 激活函数理解

2Sigmoid2.1缺陷2.1.1梯度消失2.2.2Output非zero-centered3Tanh3.1缺陷4ReLu4.1缺陷5LeakyReLu6ELU7GeLu7.1基础知识回顾7.1.1正态分布
BGoodHabit·2023-01-28 12:07

softmax/sigmoid tanh/ReLU/Leaky ReLU

softmax（归一化指数函数）σ(xi)=exi∑j=1j=nexj\sigma(x_i)={\frac{e^{xi}}{\sum_{j=1}^{j=n}e^{xj}}}σ(xi)=∑j=1j=nexjexi概率之和为1，元素之间相互关联抑制，取值被压缩到（0，1）可用于多分类问题。只有一个标签。sigmoid(logisticfunction)σ(xi)=11+e−xi=exi1+exi\si
mrcoderrev·2023-01-28 12:07

常用激活函数：Sigmoid/Softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh...（Pytorch）

激活函数一、Sigmoid1.介绍2.实例二、Softmax1.介绍2.实例三、ELU：指数线性单元函数1.介绍2.实例四、ReLU：整流线性单元函数1.介绍2.实例五、ReLU61.介绍2.实例六、LeakyReLU1
NorthSmile·2023-01-28 12:07

常用激活函数：Sigmoid、Tanh、Relu、Leaky Relu、ELU优缺点总结

1、激活函数的作用什么是激活函数？在神经网络中，输入经过权值加权计算并求和之后，需要经过一个函数的作用，这个函数就是激活函数（ActivationFunction）。激活函数的作用？首先我们需要知道，如果在神经网络中不引入激活函数，那么在该网络中，每一层的输出都是上一层输入的线性函数，无论最终的神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合；其一般也只能应用于线性分类问题中，例如非常典型的多层感知机。若
Joejwu·2023-01-28 12:36

详解Pytorch如何利用yaml定义卷积网络

我们可以先定义一个卷积块CBL，C指卷积Conv，B指BN层，L为激活函数，这里我用ReLu.1234567891011classBaseConv(nn.Module):def__init__(self
Python266·2023-01-28 10:02

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace o

又一个折腾了我半天（真·半天）的bug，而且我还弄了俩不同的导致这错误的bug：错误原因就两种，一种是nn.ReLU()的inplace，另外一种是赋值的时候出错，如a+=1要改为a=a+1等；（1）self.relu
litchi&&mango·2023-01-28 10:12

pytorch 的 inplace 的问题

pytorch的inplace的问题背景：relu等激活函数的inplace：“+=”操作的默认inplace：报错形式最后说两句背景：最近将一个模型训练代码从caffe平台移植到pytorch平台过程中遇到了一个诡异的
dongyuqing1987·2023-01-28 10:41

激活函数（26个）

激活函数（26个）1.Step2.Identity3.ReLU4.Sigmoid5.Tanh6.LeakyReLU7.PReLU8.RReLU9.ELU10.SELU11.SReLU12.HardSigmoid13
梁小憨憨·2023-01-28 09:51

深度学习-多层感知机

以单隐藏层为例并沿用本节之前定义的符号，多层感知机按以下方式计算输出：激活函数激活函数公式导数公式优点缺点ReLU不会同时激活所有神经元，使得计算高效x<0，梯度是0，导致神经元死亡，权重无法更新Sigmod
不烫的热水袋·2023-01-27 06:49

数据集预处理

1）数据归一化：1.逐样本均值递减（若数据服从同一分布，则各维度都减对应维度的均值,使得数据去中心化，这样数据就不容易拟合了(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
hi我是大嘴巴·2023-01-26 22:13

递归神经网络LSTM详解：为什么用sigmoid，tanh不用relu？

1.递归神经网络递归神经网络的结果与传统神经网络有一些不同，它带有一个指向自身的环，用来表示它可以传递当前时刻处理的信息给下一时刻使用。可以认为它是对相同神经网络的多重复制，每一时刻的神经网络会传递信息给下一时刻。递归神经网络因为具有一定的记忆功能，可以被用来解决很多问题，例如：语音识别、语言模型、机器翻译等。但是它并不能很好地处理长时依赖问题。2.LSTM长时依赖是这样的一个问题，当预测点与依赖
nnnancyyy·2023-01-26 19:57

LSTM模型中既存在sigmoid又存在tanh两种激活函数的原因

如果是用非饱和的激活图数，例如ReLU，那么将难以实现门控的效果。Sigmoid的输出在0-1之同，符合门控的物理定义，且当输入较大或较小时，其输出会非常
Aaron_Yang.·2023-01-26 19:26

激活函数numpy实现(Sigmoid, Tanh, Relu, Softmax)

激活函数numpy实现1.Sigmoid2.Tanh3.Relu4.Softmax你好！这是你第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。
disanda·2023-01-26 10:14

AMiner推荐论文：SMU: smooth activation function for deep networks using smoothing maximum technique

ReLU由于其简单性而成为深度学习领域的常用选择。尽管它很简单，但ReLU有一个主要的缺点，即ReLU死亡问题，在这种情况下，多达50%的神经元在网络训练期间死亡。为了克服ReLU的不
AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2023-01-26 10:44

深度学习常用的激活函数以及python实现(Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax、Leaky ReLU、ELU、PReLU、Swish、Squareplus)

2022.05.26更新增加SMU激活函数前言激活函数是一种添加到人工神经网络中的函数，类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。此图来自百度百科，其中stepfunction就是激活函数，它是对之前一层进行汇总后信号进行激活，传给下一层神经元。常用的激活函数有以下10个：常用的10个激活函数SigmoidTanhReLUSoftmaxLeakyReLUELU
Haohao+++·2023-01-26 10:13

处理多维特征的输入 Multiple Dimension Input

常用激活函数（激励函数）理解与总结）：常用激活函数（激励函数）理解与总结_tyhj_sf的博客-CSDN博客_激活函数当我们尝试不同的激活函数时，我们只需修改一小部分内容：特别的，如果我们设置的激活函数是ReLU
非常可爱的刘妹妹·2023-01-25 15:11

pytorch：model.train()、grad()、.add()、.add_()、.mul()、.mul_()、.exp()、.exp_()、.step())

常用的激活函数有relu、sigmoid、tan
开心邮递员·2023-01-24 11:53

【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.54】改进激活函数为ReLU、RReLU、Hardtanh、ReLU6、Sigmoid、Tanh、Mish、Hardswish、ELU、CELU等

文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，
人工智能算法研究院·2023-01-24 11:19

pytorch中nn.ReLU()和F.relu()有什么区别？

对于一些常见模块或者算子，在pytorch的nn模块和nn.functional中都有实现，例如nn.ReLU()和F.relu()，nn.Conv2d和F.conv2d()等。
꧁ 东 风 ꧂·2023-01-24 11:48

【读论文】Fast-Classifying, High-Accuracy Spiking Deep Networks Through Weight and Threshold Balancing

IEEE2015摘要本文分析了深度ANN转换SNN中，脉冲神经元的参数影响（如放电率和阈值），并提出了一组优化技术（使用0偏置的ReLU，Model-based和Data-based两种新的归一化方法调节放电率
Selena Lau·2023-01-24 08:11

tensorrt 加速原理

第二是对于网络结构的垂直整合，即将目前主流神经网络的conv、BN、Relu三个层融合为了一个层，例如将图1所示的常见的Inception结构重构为图2所示的网络结构。
G换一种活法·2023-01-23 10:04

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录3）

续上一篇：深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录2）https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105595917本文继续测试深度残差网络和自适应参数化
dangqing1988·2023-01-22 10:06

Deep Learning Networks: CNN-, RNN-

只是做一个整理*持续整理中年份表：yearBasesCNN-RNN-其他1974BP1986JordanNet1989UAT1990ElmanNet1993SN1997BRNNLSTM1998LeNet52010ReLU2012DropoutDAAlexNet2014R-CNNSPPNetNINGRUGANAttention2015BNVGGFastR-CNNResNetFCN20
gogottt·2023-01-22 08:51

深度学习_多层感知机

matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2lx=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=torch.relu
JamyJ·2023-01-21 19:01

深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现

无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则使用深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现深度学习入门（8）激活函数ReLU
阿_旭·2023-01-21 14:18

深度学习入门基础CNN系列——批归一化（Batch Normalization）和丢弃法（dropout）

系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling）和Sigmoid、ReLU
心无旁骛~·2023-01-21 10:53

cs231n assignment1 Two-Layer Neural Network

此次的作业的目的：了解NN的结构和搭建过程：本次实验的两层NN的结构：相当于使用了ReLu最后一层用softmax得出loss理解backpropagation:其目的是为了求任意函数的导数至于求导过程
likyoo·2023-01-20 18:33

双层网络（仿射层+ReLu层）

理论部分：2022Cs231n笔记-神经网络和反向传播_iwill323的博客-CSDN博客目录导包和处理数据仿射层网络层代码测试ReLu层仿射+ReLuLosslayers:SoftmaxandSVMTwo-layernetworkSGDSolver
iwill323·2023-01-20 18:32

cs231n assignment1 two-layer-net

two-layer-net首先完成神经网络对scores和损失函数的计算，其中激活函数使用RELU函数，即max(0,x)函数。
一叶知秋Autumn·2023-01-20 18:02

吴恩达人工智能课总结

神经网络综述1.神经网络概述needsupplement…激活函数的必要性深层网络必要性吴恩达使用的logisticlostfunction为什么relu不会导致线性函数带来的问题计算图的应用1.1模型构建模拟人体神经网络建立神经网络
帅与·2023-01-20 17:56

北京大学Tensorflow2.0笔记

因为在深度神经网络中更新参数时需要从输出层到输入层逐层进行链式求导，而sigmoid函数倒数值为0-0.25之间，链式求导需要多层导数连续相乘，会出现多个0-0.25之间的连续相乘，结果趋于零，产生梯度消失，无法进行参数更新使用中应避免负数特征进入RELU
WY~峰·2023-01-20 16:08

Pytorch梯度下降优化

目录一、激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数二、损失函数及求导1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、链式法则1.单层感知机梯度
Swayzzu·2023-01-20 09:51

用自己的数据训练MobileNetV2-SSDLite

 前面的文章介绍了如何安装caffe并切换到ssd分支，如何添加对ReLU6的支持，以及如何安装和使用MobileNetV2-SSDLite。
JR_Chan·2023-01-20 08:49

深度学习中常用激活函数分析

激活函数主要分为：饱和激活函数（SaturatedNeurons）非饱和函数（One-sidedSaturations）经典的Sigmoid和Tanh就是典型的饱和激活函数，而ReLU以及其变体为非饱和激活函数
Le0v1n·2023-01-20 02:18

自制深度学习推理框架-BAT C++面试官必知必会-第三课-实现我们的第一个算子ReLu

实现我们的第一个算子ReLu我们的课程主页https://github.com/zjhellofss/KuiperInfer欢迎pr和点赞本期视频位置请务必配合视频一起学习该课件.视频地址本期代码位置gitclonehttps
qq_32901731·2023-01-20 01:05

Pytorch学习笔记（9）———基本的层layers

卷积神经网络常见的层类型名称作用Conv卷积层提取特征ReLU激活层激活Pool池化——BatchNorm批量归一化——Linear(FullConnect)全连接层——Dropout————ConvTranspose
永不言弃的小颖子·2023-01-19 18:13

PyTorch (三): 常见的网络层

目录全连接层卷积层池化层最大池化层平均池化层全局平均池化层激活函数层Sigmoid层ReLU层Softmax层LogSoftmax层Dropout层BN层LSTM层损失函数层NLLLossCrossEntropyLoss
连理o·2023-01-19 18:13

pytorch 层、块、网络、参数、GPU

一、层和块层：像nn.Linear()，nn.ReLU()都是一个层块：由许多层组成，可由nn.Squential()将层按照顺序串联起来。块可以包含代码。
要坚持写博客呀·2023-01-19 18:12

2.深度学习模型使用：（卷积层，池化层，全连接层）

文章目录前言一、卷积层二、池化层三、线性层（全连接层）3.1全连接3.2激活函数1.sigmoid2.tanh3.Relu3.3Drop层3.4Bath_Normal层前言网络模型在算法中比较常用，对于大部分的网络结构模型都包含以下各层
Master___Yang·2023-01-19 17:23

深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling）和Sigmoid、ReLU激活函数

想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念池化（Pooling）池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征代替网络在该位置的输出，其好处是当输入数据做出少量平移时，经过池化函数后
心无旁骛~·2023-01-19 12:45

理论上sigmoid等函数可以拟合所有函数，为什么我们还是追求深的神经网络，而不是宽的神经网络

你需要知道什么是神经网络的深度：神经网络的层数，更确切地说，隐藏层数什么是神经网络宽度：在一个层上，神经元的数量深度为2，宽度为6的神经网络为什么激活函数如sigmoid可以拟合理论上所有的函数：因为sigmoid、relu
吸血猫teriri·2023-01-19 10:51

mmdet与pytorch新建卷积层

两个框架均可以新建卷积层mmdet调用并再次封装了pytorch一、pytorchtorch新建卷积层，通过nn模块，通常是conv2d，batchnorm2d，relu三件套，即卷积、归一化、激活。
ydestspring·2023-01-19 01:02

卷积神经网络CNN+唐宇迪博士CNN课程学习笔记

卷积神经网络CNN学习笔记卷积神经网络主要由输入层、卷积层、ReLU层、池化层和全连接层组成。卷积层卷积层涉及参数：（1）滑动窗口步长；（2）卷积核尺寸；（3）边缘填充；（4）卷积核个数。
Mechantronic Bao·2023-01-18 18:31

Caffe 中的 LRNLayer

ReLU具有不需要输入归一化以防止其饱和的理想特性。但AlexNet论文中发现LRN有助于提高泛化性。LRNCrossChannel模式公式如下：bx,yi=ax,yi(k+
图波列夫·2023-01-18 16:41

Pythorch torch.nn 与 torch.nn.functional的区别

我们知道在torch.nn和torch.nn.functional中有许多类似的激活函数或者损失函数，例如：torch.nn.ReLU和torch.nn.functional.relutorch.nn.MSEloss
xytywh·2023-01-18 14:30

Caffe常用算子GPU和CPU对比

通过整理LeNet、AlexNet、VGG16、googLeNet、ResNet、MLP统计出的常用算子(不包括ReLU)，表格是对比。PreluCpu版Gpu版for(inti=0;i0?
weixin_30781107·2023-01-18 12:09

MobileNetV2网络结构分析

层级结构如图1所示，它由一层深度卷积（DepthwiseConvolution，DW）与一层逐点卷积（PointwiseConvolution，PW）组合而成的，每一层卷积之后都紧跟着批规范化和ReLU
m0_46811875·2023-01-18 11:43
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