Relu

自己动手实现一个深度学习算法——六、与学习相关的技巧

1.参数的更新1）SGD2）Momentum3）AdaGrad4）Adam5）最优化方法的比较6）基于MNIST数据集的更新方法的比较2.权重的初始值1）权重初始值不能为02）隐藏层的激活值的分布3）ReLU
千里之行起于足下·2023-11-16 06:14

聊聊神经网络结构以及计算量和内存使用

目录1.前言2.torchsummary3.torchstat3.1Conv层计算FLOPs和MAC3.2ReLU计算FLOPs和MAC3.3MaxPool计算FLOPs和MAC3.4fc计算FLOPs
Henry_zhangs·2023-11-13 17:40

深度学习——ReLU激活函数的用法和作用

一、ReLU激活函数的介绍ReLU函数的定义如下：对于输入x，如果x大于等于0，则输出为x本身；如果x小于0，则输出为0。可以表示为ReLU(x)=max(0,x)。
o涂鸦小巷的菇凉o·2023-11-12 15:25

自己动手实现一个深度学习算法——五、误差反向传播法

）局部计算4）计算图解题优点2.链式法则1）计算图的反向传播2)什么是链式法则3）链式法则和计算图3.反向传播1）加法节点的反向传播2）乘法的反向传播3）苹果的例子4）简单实现4.激活函数层的实现1)ReLU
千里之行起于足下·2023-11-11 07:14

将Keras模型导出为SavedModel模型

self):"""构建多输入模型"""input_x=Input(shape=(self.feature_dim,),name='inputs')hidden=Dense(256,activation='relu
丫头片子不懂事·2023-11-11 06:10

【PyTorch实战演练】AlexNet网络模型构建并使用Cifar10数据集进行批量训练（附代码）

目录0.前言1.Cifar10数据集2.AlexNet网络模型2.1AlexNet的网络结构2.2激活函数ReLu2.3Dropout方法2.4数据增强3.使用GPU加速进行批量训练4.网络模型构建5.
使者大牙·2023-11-11 02:42

深度学习原理23——激活函数

激活函数类型2.1softmax（一般只用于最后一层进行分类,准确说应该叫分类函数了）2.2Sigmoid2.3tanh函数（thehyperbolictangentfunction，双曲正切函数）：2.4ReLU1
晓码bigdata·2023-11-11 01:48

深度学习——激活函数(Sigmoid/ReLU/Softplus/Swish/Maxout)

激活函数的作用激活函数对于深度学习来说非常的重要，我们假设现在有n个神经元x1,…,xnx_1,\dots,x_nx1,…,xn，其参数为w1,…,wnw_1,\dots,w_nw1,…,wn，偏置为b。z=∑i=1nwixi+bz=\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+bz=i=1∑nwixi+ba=f(z)a=f(z)a=f(z)其中f为激活函数。我们可以发现如果没有激活函数的话，那么神经
weixin_43216017·2023-11-11 01:16

机器学习——激活函数sigmoid、tanh、ReLU和softmax

激活函数，就是使得神经网络具有的拟合非线性函数的能力，使得其具有强大的表达能力！关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。一、激活函数1.1什么是激活函数：在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。具体来说，神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值
也许明天_Martina·2023-11-11 01:13

torch.nn.RNN基本用法

#torch.nn.RNNCLASStorch.nn.RNN(*args,**kwargs)**实现的功能：**实现一个用tanh或者ReLU作为非线性成分的ElmanRNN（两种RNN中的一种）对输入序列中的每个元素做下面的计算
cs从入门到放弃·2023-11-10 08:05

PyTorch基础：神经网络工具箱torch.nn(nn.Module类)

一般把网络中具有可学习参数的层（如全连接层、卷积层等）放在构造函数__init__()中，当然我也可以吧不具有参数的层也放在里面；一般把不具有可学习参数的层(如ReLU、dropout、Batc
丁天牛·2023-11-10 08:34

pytorch使用torch.nn.Sequential快速搭建神经网络

为了更容易理解，官方给出了一些案例：#Sequential使用实例model=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU
追光少年羽·2023-11-10 08:26

pytorch使用torch.nn.Sequential快速搭建神经网络 torch.nn.Sequential与torch.nn.Module区别与选择

为了更容易理解，官方给出了一些案例：#Sequential使用实例model=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU
计算机视觉-杨帆·2023-11-10 08:56

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第三节-Pytorch 中的激活函数)

Pytorch激活函数的类型ReLU激活函数：Python3LeakyReLU激活函数：Python3S形激活函数：Python3Tanh激活函数：Python3Softmax激活函数：Python3什么是激活函数以及为什么使用它们
geeks老师·2023-11-10 03:37

pytorch中提高GPU显存利用率方法

一、GPU内存占用包括两个方面:1优化器参数，模型自身参数，模型中各层缓存:有参数层，如CNN，RNN；无参数层，如RELU，POOL等。
森爱。·2023-11-09 22:14

请使用python 写一个CNN图像识别模型

#定义模型的输入inputs=tf.keras.Input(shape=(28,28,1))#将输入传递给一个卷积层x=tf.keras.layers.Conv2D(32,3,activation='relu
李多田·2023-11-09 13:54

深度学习基础-ReLU和Sigmoid对比

ReLU大于0则原样输出，小于0，截断Sigmoid函数ReLU相比于Sigmoid几乎是碾压的，如果能用ReLU且能用Sigmoid直接ReLU效果上：1.sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况
BUAA_小胡·2023-11-09 12:12

报错：AttributeError: module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘GELU‘

问题：运行程序报错：AttributeError:module'torch.nn'hasnoattribute'GELU'方法：importtorch.nn.functionalasF把nn.RELU改为
会写代码的小脑斧·2023-11-09 01:09

pytorch relu函数实现_pytorch方法测试——激活函数(ReLU)详解

测试代码：importtorchimporttorch.nnasnn#inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出m=nn.ReLU(inplace=True)input
weixin_39746794·2023-11-08 06:10

PyTorch学习笔记：nn.ReLU——ReLU激活函数

PyTorch学习笔记：nn.ReLU——ReLU激活函数torch.nn.ReLU(inplace=False)功能：逐元素应用ReLU函数对数据进行激活函数方程：ReLU(x)=(x)+=max⁡(
视觉萌新、·2023-11-08 06:08

pytorch中激活函数ReLU

nn.ReLU(inplace=True)Parametersinplace–canoptionallydotheoperationin-place.Default:FalseReLU(x)=max(0
小白827·2023-11-08 05:35

PyTorch基础之激活函数模块中Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU函数讲解（附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~激活函数是神经网络中的重要组成部分。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间有一个函数关系。如果这个函数我们设置为非线性函数，深层网络的表达能力将会大幅度提升，几乎可以逼近任何函数，这里，我们把这些非线性函数叫做激活函数。激活函数的作用就是给网络提供非线性的建模能力。一、Sigmoid函数Sigmoid函数指一类S型曲线函数，为两端饱和函数。
showswoller·2023-11-08 05:34

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 ReLu系列 含优点与缺点

文章目录ReLu公式求导过程优点：缺点：自定义ReLu与Torch定义的比较可视化LeakyReLuPReLu公式求导过程优点：缺点：自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化自定义PReLuELU
jasneik·2023-11-08 05:04

Pytorch的激活函数ReLU()

importtorchimporttorch.nnasnn#inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出m=nn.ReLU(inplace=True)input=torch.randn
OneBaBa·2023-11-08 05:33

pytorch之relu激活函数

目录1、relu2、relu63、leaky_relu4、ELU5、SELU6、PReLU1、reluReLU（RectifiedLinearUnit）是一种常用的神经网络激活函数，它在PyTorch中被广泛使用
老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:01

pytorch初始化权重方法总结

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,3,(3,3),stride=(1,1),padding=1)self.bn1=nn.BatchNorm2d(3)self.relu=nn.ReLU
一子慢·2023-11-07 05:16

NNDL 实验五 前馈神经网络（2） 自动梯度计算&优化问题

（必做）4.3.2完善Runner类4.3.3模型训练4.3.4性能评价4.4优化问题4.4.1参数初始化4.4.2梯度消失问题4.4.3死亡ReLU问题了解并使用Git、GitHub、Gitee（选学
LzeKun·2023-11-06 01:00

Keras 常用函数

initial_model=keras.Sequential([keras.Input(shape=(250,250,3)),layers.Conv2D(32,5,strides=2,activation="relu
DeepNLPLearner·2023-11-05 21:37

CV算法复现（分类算法6/6）：MobileNet（2017年V1，2018年V2，2019年V3，谷歌）

1.1pytorch框架语法2网络简介2.1历史意义2.2网络亮点V1版亮点V2版亮点V3版亮点2.3V1网络DW卷积和PW卷积介绍计算量网络结构（和VGG差不多，就是卷积层的串联）效果2.4V2网络倒残差结构ReLU6
⊙月·2023-11-05 20:22

非线性函数

最终发现平滑的逻辑函数S被更简单的斜坡函数ReLU所替代，ReLU(x)=max(0,x)ReLU(x)=max(0,x)ReLU(x)=max(0,x)。
强强学习·2023-11-03 12:03

为什么说ReLU是非线性激活函数

线性整流函数（RectifiedLinearUnit,ReLU），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activationfunction），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数
Childhood_Sweetheart·2023-11-03 12:58

最常见的激活函数

文章目录1.激活函数2.Sigmoid函数3.RelU函数4.Softmax函数1.激活函数 1.神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层
冒冒菜菜·2023-11-03 06:26

4.多层感知机-3GPT版

感知机1、感知机2、训练感知机3、图形解释4、收敛定理5、XOR问题6、总结二、多层感知机1、XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、Sigmoid函数6、Tanh函数7、ReLU
霸时斌子·2023-11-03 06:14

YOLOV4简介

Yolov4的5个基本组件：1.CBM:Yolov4网络结构中最小的组件，由Conv+Bn+Mish激活函数三者组成2.CBL：由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。
奋斗_蜗牛·2023-11-02 16:41

4.多层感知机-2简化版

感知机1、感知机2、训练感知机3、图形解释4、收敛定理5、XOR问题6、总结二、多层感知机1、XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、Sigmoid函数6、Tanh函数7、ReLU
霸时斌子·2023-11-02 01:41

自己动手实现一个深度学习算法——二、神经网络的实现

文章目录1.神经网络概述1）表示2）激活函数3）sigmoid函数4）阶跃函数的实现5）sigmoid函数的实现6)sigmoid函数和阶跃函数的比较7）非线性函数8）ReLU函数2.三层神经网络的实现
千里之行起于足下·2023-10-31 17:12

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-非线性激活

（2）常用激活函数（3）ReLU，Sigmoidinput（N，*）N代表batch_sizeoutput（N，*）N代表batch_sizeReLU(inplac
润叶~·2023-10-31 15:59

pytorch快速入门（八）神经网络-非线性激活Non-linear Activations

这里写目录标题1、ReLU()1、ReLU相关简介2、代码3、运行结果2、Sigmoid()1、Sigmoid相关简介2、代码3、运行结果4、tensorboard可视化环境配置请看这里1、ReLU()
半甜田田·2023-10-31 14:54

（七）神经网络-非线性激活

【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili非线性激活的作用是给神经网络中引入一些非线性的特质最常见的nn.ReLU第二个常用的nn.Sigmoid以上输入只需要给出batch，其他不做要求inplace:是否改变原来的值
小羊咩~·2023-10-31 14:21

PyTorch入门学习（十）：神经网络-非线性激活

二、常见的非线性激活函数ReLU（RectifiedLinearU
不吃花椒的兔酱·2023-10-31 14:43

深度学习入门（二）之神经网络

文章目录从感知机到神经网络神经网络的例子复习感知机激活函数激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现阶跃函数的图形sigmoid函数的图形sigmoid函数与阶跃函数比较非线性函数ReLU函数多维数组的运算多维数组矩阵乘法神经网络的内积三层神经网络的实现符号确认各层间信号传递的实现代码总结输出层的设计恒等函数和
今天学不学？·2023-10-31 13:03

动手学深度学习——第六次

python类和对象python类和对象参数管理参数访问卷积python类和对象参数管理生成一个二维张量，然后传入有但隐藏层的多层感知机参数访问net[0]nn.Linear(4,8)net[1]nn.ReLU
湘溶溶·2023-10-30 16:27

快速入门深度学习4.1（用时1h）——多层感知器

速通《动手学深度学习》4.1写在最前面3.线性神经网络3.74.多层感知器4.1.1隐藏层4.1.1.2在网络中加入隐藏层4.1.1.3从线性到非线性（激活函数）4.1.2.激活函数4.1.2.1.ReLU
是Yu欸·2023-10-29 22:55

4.多层感知机

感知机1、感知机2、训练感知机3、图形解释4、收敛定理5、XOR问题6、总结二、多层感知机1、XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、Sigmoid函数6、Tanh函数7、ReLU
霸时斌子·2023-10-29 20:01

【深度学习-吴恩达】L1-4 深层神经网络 作业

深层神经网络作业链接：吴恩达《深度学习》-Heywhale.com0作业任务构建一个任意层数的深度神经网络实现构建深度神经网络所需的所有函数使用这些函数构建一个用于图像分类的深度神经网络学习目标：使用ReLU
JackSerin·2023-10-29 16:29

吴恩达深度学习笔记（一）——第一课第二周

下图的函数又被称为ReLU（修正线性单元）函数复杂的神经网络也是由这些简单的单神经元构成。实现后，要得到结果，只需要输入即可。
Laurie-xzh·2023-10-29 16:57

从AlexNet到chatGPT的演进过程

使用ReLU激活函数和Dropout正则化，获得了ImageNet图像分类比赛的胜利。引入了GPU加速训练，大幅提高了深度神经网络的训练速度。
xw555666·2023-10-29 10:08

DL Homework 4

8.激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。9.损失函数
熬夜患者·2023-10-29 10:54

前馈神经网络

此文建议看完基础篇再来，废话不多说，进入正题目录1.神经元1.1活性值1.2激活函数1.2.1Sigmoid函数1.2.2Relu函数2.基于前馈神经网络的二分类任务2.1数据集的构建2.2模型的构建2.2.1
熬夜患者·2023-10-29 10:20

pysot下的pytorch代码含义

argparse.ArgumentParsertorch.set_num_threadsos.path.dirname(os.path.realpath(__file__))os.path.jointorch.cudaPytorch的nn.Conv2d（）详解批归一化BN层总结Pytorchnn.Relu
Da_haihuang·2023-10-28 22:57
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