Relu

查看pytorch网络模型结构及各层参数

打印结果如下所示：AlexNet((features):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(11,11),stride=(4,4),padding=(2,2))(1):ReLU
东城青年·2023-08-11 03:12

UNet Model

3convolutionallayerself.first=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,padding=1)self.act1=nn.ReLU
52Tiramisu·2023-08-11 02:32

【深度学习笔记】TensorFlow 常用函数

目录1tf.nn.sigmoid2tf.nn.relu3tf.nn.softmax4tf.math.reduce_s
洋洋Young·2023-08-10 21:37

吴恩达作业（5）CNN神经网络(tensorflow实现)--手势识别

1080，64，64，3），即1080张64*64的彩色图片train_signs.h5：测试集，维度为：（120，64，64，3），即120张64*64的彩色图片参考博客目的：搭建卷积层:CONV2D−>RELU
快乐活在当下·2023-08-10 06:35

神经网络原理概述

1.神经元和感知器1.1.什么是感知器1.2.什么是单层感知器1.3.多层感知机（Multi-LayerPerceptron，MLP）2.激活函数2.1.单位阶跃函数2.2.sigmoid函数2.3.ReLU
铃音.·2023-08-09 20:43

GoogLeNet卷积神经网络输出数据形参分析-笔记

输入数据形状:[10,3,224,224]最后输出结果：linear_0[10,1][1024,1][1]子空间执行逻辑defforward_old(self,x):#支路1只包含一个1x1卷积p1=F.relu
hsg77·2023-08-09 17:33

sigmoid & ReLU 等激活函数总结

sigmoidReLUsigoid和ReLU对比1.sigmoid有梯度消失问题：当sigmoid的输出非常接近0或者1时，区域的梯度几乎为0，而ReLU在正区间的梯度总为1。
computer_vision_chen·2023-08-09 09:51

激活函数总结（一）：ReLU及其变体

激活函数介绍（一）1引言2常用激活函数介绍2.1Sigmoid激活函数2.2Tanh激活函数2.3ReLU激活函数2.4LeakyReLU激活函数2.5ParametricReLU（PReLU）激活函数
sjx_alo·2023-08-08 02:00

从零构建深度学习推理框架-3 手写算子relu

Relu介绍：relu是一个非线性激活函数，可以避免梯度消失，过拟合等情况。我们一般将thresh设为0。
库达ZT·2023-08-04 21:52

《深度学习之PyTorch物体检测实战》读书笔记（二）神经网络的基本组成

ReLU函数计算简单速度快。LeakyReLUctant函数效果没有ReLU好。Softmax函数用于多分类问题。池化层用
pzb19841116·2023-08-03 18:02

5--残差网络（ResNet)

每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。然后通过跨层数据通路，跳过这2个卷积运算，将输入直接加在最后的ReLU激
pepsi_w·2023-08-03 17:46

PyTorch 体验感悟

哪怕借用了Keras，也不能随意调换（如Batch)然后说一下Pytorch的特点：在模型架构上，虽然两者都有许多共同的函数方法：Conv2D,Sequential,Batchnorm1d,Flatten,Relu
mikewzp·2023-08-03 04:20

Pytorch深度学习-----神经网络之非线性激活的使用(ReLu、Sigmoid)

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize，Compose，RandomCrop）Pytorch深度学习-----
-希冀-·2023-08-02 20:43

caffe转onnx

pipinstall-iSimpleIndex源码需要依赖caffe的python接口代码路径：GitHub-inisis/caffe2onnx:caffemodeltoonnx注意事项：caffe的relu
ctgushiwei·2023-08-02 11:19

pytorch李沐动手学深度学习（三、深度学习计算）

参数管理参数访问目标参数一次性访问所有参数从嵌套块收集参数参数初始化自定义初始化参数绑定自定义层读写模型文件GPU一、层和块net=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU
小火龙借个火·2023-08-01 21:26

深度学习计算：层和块（笔记）

简单实现importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU
NPU_Li·2023-08-01 21:23

pytorch中 torch.nn的介绍

torch.nn是pytorch中自带的一个函数库，里面包含了神经网络中使用的一些常用函数，如具有可学习参数的nn.Conv2d(),nn.Linear()和不具有可学习的参数(如ReLU，pool，DropOut
向前 向前 向前！·2023-08-01 04:33

机器视觉

机器视觉导论图像分类线性分类器K折交叉验证全连接神经网络多层感知器（全连接神经网络）激活函数SOFTMAX和交叉熵计算图与反向传播再谈激活函数Adam算法Xavier初始化（应用于sigmoid函数）HE初始化或MSRA（用于ReLU
王梦辰今天背单词了吗·2023-08-01 03:18

PPO 莫烦 ReLU激活函数的缺点

记录一个莫烦PPO代码中的小问题莫烦在PPO中创建神经网络的代码ReLU激活函数的缺点可能出现的问题可能出现的解决方法莫烦在PPO中创建神经网络的代码//morvanzhoudef_build_anet
qq_41979241·2023-07-31 09:36

PyTorch笔记--3 torch中nn.relu和f.relu的区别

torch.nn.Reluandtorch.nn.functional.relu结果一致，不同点如下1、nn.Relu不同的是nn.Relu作为一层结构，必须添加到nn.Module容器中才能使用使用方式如下
梦在黎明破晓时啊·2023-07-29 08:21

多层感知机

多个全连接层等同一个全连接层效果，因为全连接层等同一个矩阵，两个矩阵相乘还是矩阵，所有中间需要特殊处理激活函数激活函数是按元素进行操作sigmoid激活函数将输入投影到（0，1）区间Tanh激活函数将输入投影到（-1，1）区间ReLu
他是一个俗人啊·2023-07-29 06:54

初窥TensorRT

优化内容：合并一些层1,1Conv、BN、ReLu合并成一个CBR层1.2取消Concat层。直接将concat层上一层的输出连接到需要的地方。
_xuyue·2023-07-29 03:17

饱和（非饱和）激活函数

1.什么是饱和（非饱和）激活函数若h(x)满足：，则h(x)称为饱和激活函数，例如sigmoid和tanh，否则为非饱和激活函数，例如Relu及其变体。
S0ybean·2023-07-28 14:30

机器学习&&深度学习——多层感知机

多层感知机解决XOR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通用近似定理激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数多类分类解决XOR
布布要成为最负责的男人·2023-07-27 19:33

ReLU激活函数

ReLU（RectifiedLinearUnit）是一种常用的激活函数，它被广泛应用于深度学习模型中。ReLU函数定义为：f(x)=max(0,x)其中x是输入值，f(x)是输出值。
信息安全与项目管理·2023-07-27 19:24

机器学习中的数学——激活函数（七）：Softmax函数

分类目录：《机器学习中的数学》总目录相关文章：·激活函数：基础知识·激活函数（一）：Sigmoid函数·激活函数（二）：双曲正切函数（Tanh函数）·激活函数（三）：线性整流函数（ReLU函数）·激活函数
von Neumann·2023-07-27 00:51

Pytorch个人学习记录总结 07

目录神经网络-非线性激活神经网络-线形层及其他层介绍神经网络-非线性激活官方文档地址：torch.nn—PyTorch2.0documentation常用的：Sigmoid、ReLU、LeakyReLU
timberman666·2023-07-26 00:09

深度学习常用的激活函数

[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/a0d92552edf8464db793fdd2f2b75cb5.png)三、ReLU系列1.原始ReLU2.ReLU改进
Hilbob·2023-07-25 17:49

[机器学习]深度学习初学者大疑问之nn.Linear(a,b)到底代表什么?

得到了什么举例说明net=nn.Sequential(#第一层nn.Linear(5,3),nn.ReLU(),#第二层nn.Linear(3,2),nn.ReLU(),#第三层(输出层)nn.Linear
五阿哥爱跳舞·2023-07-25 13:12

龙曲良 Tensorflow —— 随机梯度下降（自用）-4

目录一、梯度下降二、激活函数及其梯度2.1最简单的阶梯激活函数2.2sigmoid/logistic（tf.sigmoid）2.3tanh（tf.tanh）2.4ReLU（tf.nn.relu）三、损失函数及其梯度四
清园暖歌·2023-07-24 20:03

深度神经网络基础——深度学习神经网络基础 & Tensorflow在深度学习的应用

目录一、二、Tesnsflow入门&环境配置&认识Tensorflow三、线程与队列与IO操作神经网络基础知识1.简单神经网络2.卷积神经网络卷积层新的激活函数-Relu池化层(Pooling)计算案例
Perley620·2023-07-24 15:36

动手学深度学习——多层感知机（原理解释+代码详解）

目录一、多层感知机1.隐藏层1.1线性模型可能会出错1.2在网络中加入隐藏层1.3从线性到非线性1.4通用近似定理2.激活函数2.1ReLU函数2.2sigmoid函数2.3tanh函数3.小结二、多层感知机的从零开始实现
緈福的街口·2023-07-23 23:47

【NLP】Gelu高斯误差线性单元解释

GaussianErrorLinerarUnits(GELUS)论文链接：https://arxiv.org/abs/1606.08415不管其他领域的鄙视链，在激活函数领域，大家公式的鄙视链应该是：Elus>Relu
zkq_1986·2023-07-23 05:58

神经网络求解线性方程组,人工神经网络激活函数

这个激活函数不一定是sigmoid，常见的有sigmoid、tanh、relu等。（2）对于二分类问题，输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。
阳阳2013哈哈·2023-07-23 05:26

onnx报错 relu6 to ONNX opset version 11 is not supported.

pytorch导出onnx模型代码：onnx_name="faceland_98.onnx"data=torch.rand(1,3,112,112)torch.onnx.export(plfd_backbone,data,onnx_name,export_params=True,#storethetrainedparameterweightsinsidethemodelfileopset_vers
AI视觉网奇·2023-07-20 22:37

深度学习笔记(二)——激活函数原理与实现

ReLU原理定义：ReLU是修正线性单元(rectifiedlinearunit),在0和x之间取最大值。
没有顶会的咸鱼·2023-07-20 16:18

学习记录——BiSeNetV1、BiSeNetV2、BiSeNetV3、PIDNet、CMNeXt

BiSeNetV1BiSeNetV1为了在不影响速度的情况下，同时收集到空间信息和语义信息，设计了两条路：SpatialPath:用了三层stride为2的卷积，卷积+BN+RELU模块。
Chaoy6565·2023-07-20 05:55

[深度学习入门]什么是神经网络？[神经网络的架构、工作、激活函数]

目录一、前言二、神经网络的架构——以手写数字识别三、神经网络的工作1、单输入单输出感知器函数2、二维输入参数3、三维输入参数四、激活函数1、激活函数2、ReLU激活函数3、非线性激活函数（1）二输入二输出的神经网络的架构
TJUTCM-策士之九尾·2023-07-19 09:08

ReLU激活函数

  ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函数是一种常用的非线性激活函数，其原理是在输入小于等于零时输出为零，在输入大于零时输出等于输入值。
Make_magic·2023-07-19 00:39

高斯误差线性单元激活ReLU以外的神经网络

高斯误差线性单位（GELU）激活函数由加州大学伯克利分校的DanHendrycks和芝加哥丰田技术研究所的KevinGimpel于2018年引入。激活函数是触发神经元输出的“开关”，随着网络的深入，其重要性也随之增加。最近几周，机器学习社区中的一些讨论使GELU重新成为人们关注的焦点。早期的人工神经元使用二进制阈值单位。这些艰难的二元决策通过sigmoid激活得到平滑，使神经元能够具有“放电率”解
大伟先生·2023-07-18 23:16

python与深度学习(一):ANN和手写数字识别

目录1.神经网络2.线性回归3.激活函数3.1Sigmoid函数3.2Relu函数3.3Softmax函数4.ANN(全连接网络)模型结构5.误差函数5.1均方差误差函数5.2交叉熵误差函数6.手写数字识别实战
菜yuan~·2023-07-18 20:37

学习笔记

学习笔记softmaxsigmod1/1+exp(-x)交叉熵损失函数Relu激活函数相较于sigmoid和tanh，Relu的主要优势是计算效率高且不会出现梯度消失问题ReLu函数是一个通用的激活函数
Xy_42f4·2023-07-18 18:23

【TensorFlow2.0】(7) 张量排序、填充、复制、限幅、坐标选择

tf.sort()、tf.argsort()、top_k()；（2）填充tf.pad()；（3）复制tf.tile()；（4）限幅tf.clip_by_value()、tf.maximum()、tf.nn.relu
立Sir·2023-07-18 12:19

深度学习奠基作之一：AlexNet

2012年，论文提出：图片增强(一种随机裁剪、一种通道融合)、Relu、Droupout、SGD、overlappooling监督学习、CNN英文阅读专业积累：high-resolutionimag
-小透明-·2023-07-16 23:28

常见的激活函数（Sigmoid，tanh双曲正切，ReLU修正线性单元，Leaky ReLU函数）

激活函数在神经元之间作为信息传递的隐射函数，是为了将我们神经元这样的线性模型进行非线性转换的重要存在，使得我们最终的神经网络模型才能够表达出强大的非线性数据拟合能力。这里简单几种常见的激活函数。一、Sigmoid函数表达式为：导函数为：sigmoid是神经网络中很入门的一种激活函数，在以前得到了广泛使用，但是随着后来的学习发展，发现sigmoid的收敛速度很慢，而且因为本身的表达式不能很好的将神经
Guapifang·2023-07-16 12:49

tensorflow softmax输出只有0或1

月07日11:21:52HaHa_33阅读数：1658softmax层输出理应是0~1的小数，一旦只输出0或1，那表明模型对自己的判断相当“自信”可供参考的改善措施如下：1、使用非线性的激活函数，比如relu
菜的真真实实·2023-07-16 07:33

关于吴恩达深度学习总结(一)

sigmoidfunction（sigmoid函数）四、yhat五、参数的更新规则六、w，b的导数七、向量化logistic回归八、激活函数1.sigmoidfunction（sigmoid函数）2.tanh函数3.ReLU
南阳北海·2023-07-16 03:16

《动手学深度学习》——多层感知机

4.1.2激活函数4.1.2.1ReLu函数ReLU⁡(x)=max⁡(x,0)\operatorname{ReLU}(x)=\max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)当输入为负时，ReLU的导数为
MaTF_·2023-07-15 19:04

PyTorch: 池化-线性-激活函数层

文章目录nn网络层-池化-线性-激活函数层池化层最大池化：nn.MaxPool2d()nn.AvgPool2d()nn.MaxUnpool2d()线性层激活函数层nn.Sigmoidnn.tanhnn.ReLU
timerring·2023-07-15 19:13

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解0.前言1.常用激活函数1.1Sigmoid激活函数1.2Tanh激活函数1.3ReLU激活函数1.4线性激活函数1.5Softmax激活函数
盼小辉丶·2023-07-15 08:59
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