Relu 第17页

一个网络的权重初始化方法

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,3)self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(100,100),nn.ReLU(),nn.Linear

好的ID有点难·2023-01-11 11:01

pytorch优化器

__init__()self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(13,10),nn.ReLU())self.regression=nn.Linear(10,1)defforward

好的ID有点难·2023-01-11 11:31

pytorch损失一点都不变的问题

可能是我最后relu后跟了一个sigmoid。因为我注释掉relu，梯度开始变化。（BCELoss需要sigmoid，我就留着它了）明早看看实验结果。

comeonow·2023-01-11 11:55

激活函数 sigmoid、tanh、relu

PS：以下图有标注错误，红色都是原函数，蓝色都是导函数激活函数（activationfunctions）的目标是，将神经网络非线性化。激活函数是连续的（continuous），且可导的（differential）。连续的：当输入值发生较小的改变时，输出值也发生较小的改变；可导的：在定义域中，每一处都是存在导数；sigmoidsigmoid是平滑（smoothened）的阶梯函数（stepfunct

桂花很香,旭很美·2023-01-11 10:04

深度学习笔记 3 梯度消失和梯度爆炸

目录1.产生原因1.1概念1.2产生原因2.解决方案2.1预训练（适用梯度消失/爆炸）2.2度剪切：对梯度设定阈值（适用梯度爆炸）2.3权重正则化（适用梯度爆炸）2.4选择relu等梯度大部分落在常数上的激活函数

李同学_道阻且行·2023-01-11 06:15

alexnet实现cifar-10分类

文章目录Alexnetalexnet网络结构网络各层AlexNet参数数量使用到的激活函数Relu函数激活函数Relu激活函数简介Relu激活函数代码实现softmax激活函数kerasKeras是什么

郭小傻·2023-01-11 06:40

深度学习基本部件-激活函数详解

激活函数概述前言激活函数定义激活函数性质Sigmoid型函数Sigmoid函数Tanh函数ReLU函数及其变体ReLU函数LeakyReLU/PReLU/ELU/Softplus函数Swish函数激活函数总结参考资料本文分析了激活函数对于神经网络的必要性

嵌入式视觉·2023-01-11 06:08

神经网络参数量的计算

（注意：激活函数层（relu等）和Maxpooling层、Upsample层是没有参数的，不需要学习，他们只是提供了一种非线性的变换）1.理论公式卷积层：K2×Ci×Co+Co\rmK^{2}\timesC_i

晓野豬·2023-01-10 19:08

HRNet源码阅读笔记（4），庞大的PoseHighResolutionNet模块-stage1

pose_hrnet.py中PoseHighResolutionNet模块的forward函数相关部分如下：defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.bn1(x)x=self.relu

gaoenyang760525·2023-01-10 14:59

五、CNN-LSTM数据驱动模型

卷积神经网络由卷积层和池化层交替叠加而成，在每个卷积层与池化层之间都有relu激活函数作用来加速模型

如灬初·2023-01-10 11:01

Batch Normalization详解

BN层放在ReLU前面还是后面？BN层为什么有效？参考博客：blog.shinelee.me|博客园|CSDN动机

may_walkaway·2023-01-10 07:40

深度学习100问

●Relu比Sigmoid的效果好在哪里?●问题：神经网络中权重共享的是？●问题：神经网络激活函数？●问题：在

北木.·2023-01-10 07:00

附代码：RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again论文解读

DingXiaoH/RepVGG重点：提出通过结构重新参数化来解耦训练时间的多分支和推理时间的纯体系结构摘要：我们提出了一个简单而强大的卷积神经网络结构，它具有一个类似VGG的推理时间体，只由3×3卷积和ReLU

向上的阿鹏·2023-01-10 07:27

图神经网络（8）——续 GNN编程实践建议附论文名单

山、、、·2023-01-09 17:35

【深度学习系列】反向传播推导+损失函数+激活函数原理

联系方式：[email protected]文章目录1.推导反向传播过程2.常见的损失函数2.1基于距离的损失函数2.2基于概率分布的损失函数3.常见的激活函数3.1Sigmoid函数3.2tanh函数3.3ReLU

lrchang·2023-01-09 15:45

Alexnet论文精读

虽然效果不好，但是创新好简单有效的才是持久的relu现在看来没那么快，在现在看来，其他的技术发展。

CVer1024·2023-01-09 10:59

机器学习中的数学——激活函数：基础知识

von Neumann·2023-01-09 10:27

（深度学习快速入门）第三章第三节2：深度学习必备组件之损失函数和激活函数

文章目录一：损失函数（1）均方误差损失（MSE）（2）交叉熵损失（CrossEntropy）二：激活函数（1）tanh（2）ReLU（3）LeakyReLU（4）mishPytorch中的写法一：损失函数损失函数

快乐江湖·2023-01-09 10:26

【AI】轻量级神经网络——MobileNetV1 到 MobileNetV2 的论文解读

a.标准卷积的计算量b.深度卷积的计算量c.举例(3)网络结构2、MobileNetV2(1)改进1——ReLu（linearbottleneck）(2)改进2——添加了倒残差结构（Invertedresiduals

李清焰·2023-01-09 08:07

Pytorch 实现DenseNet网络

Block的数量一般为4.（2）两个相邻的DenseBlock之间的部分被称为Transition层，具体包括BN，ReLU、1x1卷积、2x2平均池化操作。1x1的作用

乐亦亦乐·2023-01-09 07:14

深度学习（一）吴恩达给你的人工智能第一课： 01.神经网络和深度学习

1.2.1、RectifiedLinearUnit(ReLU)1.2.2、房子价格预测神经网络1.3、用神经网络进行监督学习1.3.1、监督学习常常包括了下面的几种神经

我爱AI·2023-01-09 00:19

Deep Learning Specialization课程笔记——深度学习介绍

一张图解释什么是ReLU函数，就像房价预测的曲线是一样的：（同时这张图展示了什么是单个的神经元neuron）影响房价的不同因素共同决定了housingprice：（这时，输入x参数是大小，卧室数量，邮政编

韬光养晦气·2023-01-09 00:17

机器学习笔记-有关ReLU非线性的理解

如果单独看一个ReLU激活函数，那它就是线性的，但是这种激活函数在多层的神经网络中却是非线性的。

Pijriler·2023-01-08 19:00

人工智能-作业3：例题程序复现

总结并陈述5.激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述6.激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述7.损失函数MSE用PyTorch

jiaotshidi·2023-01-08 09:12

nlp记录

Sigmoid、ReLU、Tanh等作用：增强网络的表达能力，加入非线性因素激活函数目的：为了增强网络的表达能力，需要引入连续的非线性激活函数性质：连续并可导（运行少数点上不可导）的非

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-08 09:20

Faster-Rcnn

1.2处理过程：1.首先，使用一组covn(卷积)+relu+pooling(池化)提取输入图像的特征图。（原理看2.1）2.之后

小张专注Debug·2023-01-08 05:51

机器学习中的数学——激活函数（十）：Softplus函数

von Neumann·2023-01-08 00:43

常用激活函数

目录1、简介1）why：为什么需要非线性激活函数2）what：激活函数需要满足的条件3）how：如何选择激活函数2、常见的激活函数1）Sigmoid函数2）Tanh/双曲正切激活函数3）ReLU激活函数

Enzo 想砸电脑·2023-01-07 17:11

【机器学习】详解 Normalization

2.2.4BN层放在ReLU前还是后？2.2.5BN层为什么有效？2.3BN的实现三、LayerNormalization

何处闻韶·2023-01-07 13:28

深度学习防止梯度消失与梯度爆炸的几种方法

深度学习防止梯度消失与梯度爆炸的几种方法一：梯度剪切、正则二：Relu、Leakrelu、Elu等激活函数三：batchnorm四：残差结构五：LSTM六：预训练加微调一：梯度剪切、正则梯度剪切这个方案主要是针对梯度爆炸提出的

Zob_z·2023-01-07 11:07

深度学习流程（二）之网络结构

文章目录一、激活函数1.1为什么使用激活函数1.2常用的激活函数1.2.1sigmoid1.2.2tanh1.2.3relu1.3神经元坏死现象1.4激活函数的0均值问题1.4.1收敛速度1.4.2参数更新

PhenomenonMe·2023-01-07 11:31

使用Tensorflow2.0中keras版本模型训练小案例

importtensorflowastfimportnumpyasnp#一、构建模型inputs=tf.keras.Input(shape=(32,))x=tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu

小鹿~·2023-01-07 11:56

Tensorflow2.0 keras版本模型训练使用样本加权和类别加权（可运行代码案例）

defget_uncompiled_model():inputs=tf.keras.Input(shape=(32,),name='digits')x=tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu

小鹿~·2023-01-07 11:56

keras 实现多任务学习

feature_dim,cvr_label_dim,profit_label_dim):inputs=Input(shape=(feature_dim,))dense_1=Dense(512,activation='relu

xiedelong·2023-01-07 09:43

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第三章（含全连接方法实现手写数字识别）（详解）

目录1、张量2、分类问题3、激活函数（1）sigmoid函数（2）Tanh函数（3）ReLU函数（4）SoftMax函数（5）Maxout函数4、模型表示能力5、反向传播算法6、优化算法（1）torch.optim.SGD

ZDA2022·2023-01-07 09:35

卷积神经网络之-Alexnet学习

目标识别目标识别：目标是什么目标检测：目标是什么位置在哪里目标分割：像素的对前景与背景分类目标跟踪：动态目标的轨迹Alexnet前向传播换一种表达方式三个卷积层三个池化层三个全连接层激活函数用ReLu，

码啥码·2023-01-07 07:59

激活函数ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU

sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点：1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。

无止境x·2023-01-06 20:31

Sigmoid型函数、ReLU函数

以下内容主要来自邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》第四章和博客的整理。1Sigmoid型函数Sigmoid型函数是指一类S型曲线函数，为两端饱和函数。常用的Sigmoid型函数有Logistic函数和Tanh函数。对于函数(x)(x)f(x)，若x→−∞x\to−\inftyx→−∞时，其导数′()→0'()\to0f′(x)→0，则称其为左饱和。若x→+∞x\to+\inftyx→+∞时，其导数

长路漫漫2021·2023-01-06 20:31

神经网络的激活函数sigmoid RELU

日常coding中，我们会很自然的使用一些激活函数，比如：sigmoid、ReLU等等。不过好像忘了问自己一(n)件事：为什么需要激活函数？激活函数都有哪些？都长什么样？有哪些优缺点？

HappyAngel19921027·2023-01-06 20:29

深度学习基础之激活函数

ReLU函数-线性整流函数LeakyReLU函数-带泄露线性整流函数tanh函数-双曲正切函数参考激活函数激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁。激活函数以阈值为界，一旦输入超过阈值，就切换输出。

Icy Hunter·2023-01-06 20:27

简析深度学习常见激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU）

激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。下图为激活函数的计算过程y=h(b+w1x1+w2x2)y=h(b+w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2})y=h(b+w1x1+w2x2)，我们将该式拆开

佰无一用是书生·2023-01-06 20:26

激活函数详解（ReLU/Leaky ReLU/ELU/SELU/Swish/Maxout/Sigmoid/tanh）

ReLU(RectifiedLinearUnit,修正线性单元)形式如下:ReLU公式近似推导::下面解释上述公式中的softplus,NoisyReLU.softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑

初识-CV·2023-01-06 20:25

RELU激活函数及其他激活函数

如需转载，请附上本文链接：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400日常coding中，我们会很自然的使用一些激活函数，比如：sigmoid、ReLU

class_brick·2023-01-06 20:23

激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、ReLU激活函数、Leaky ReLU激活函数、Parametric ReLU激活函数详细介绍及其原理详解

随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、ReLU

IronmanJay·2023-01-06 20:19

pytorch各种报错个人笔记

oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation可能有多种原因1、以‘_’结尾的函数2、+=、/=这样的操作3、激活函数如torch.nn.ReLU

_less is more·2023-01-06 17:06

Tensorflow keras 激活函数

但是此激活函数存在严重的梯度消失问题，在近期经常使用的是relu激活函数，而且出现了很多的变种relu函数。本文主要介绍tensorflow中keras部分的激活函数。

风华明远·2023-01-06 15:00

pytorch--常用激活函数使用方法（21个）

1、torch.nn.ReLU()数学表达式ReLU的函数图示如下:优点：（1）收敛速度比sigmoid和tanh快；（梯度不会饱和，解决了梯度消失问题）（2）计算复杂度低，不需要进行指数运算缺点：（1

一只小小的土拨鼠·2023-01-06 11:18

pytorch学习（四）——激活函数

文章目录1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU介绍了模型层后，接下来我们就看看模型层中各种各样的激活函数吧。

Suppose-dilemma·2023-01-06 11:14

(四)pytorch中激活函数

1、nn.ReLU()绿色曲线为原函数，红色曲线为导函数。特点：1）relu的导数在大于0时，梯度为常数，不会导致梯度弥散。

li三河·2023-01-06 11:41

keras非线性回归实现

keras非线性回归实现这次非线性回归实现，相比较于线性回归，多添加了隐藏层层数，并且需要使用不同类型的激活函数来进行适应非线性，分别使用了tanh和relu来显示结果#非线性回归importkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

Yyl0718·2023-01-06 11:49

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