newff激活函数

动手学习pytorch之【感知机】——基础神经网络代码实现

Perceptrons激活函数的作用：防止隐藏层经过合并后退化为原本的单层线性模型。ReLU线性修正函数是最受欢迎的激活函数（RELU(x)=max(x,0))。
皇皇零岁·2023-11-22 03:42

【机器学习】039_合理初始化

把一些对时序的乘法做加法·归一化·梯度归一化：把梯度转化为一个均值0、方差1这样的数，从而避免梯度的数值过大或过小·梯度裁剪：如果梯度大于一个阈值，就强行拉回来减到一个范围里·合理的权重初始化、选取合理的激活函数二
Cyan.__·2023-11-22 02:08

【机器学习】035_多层感知机Part.3_简洁实现多层感知机

Flatten()函数将28x28的区域平铺为一维向量#Linear()函数定义一个全连接神经网络层（密集层），将784个输入转换为256个隐藏单元#ReLU()函数表示对第一个隐藏层的输出调用ReLU激活函数
Cyan.__·2023-11-22 02:38

机器学习源码分析-逻辑回归

逻辑回归是用于解决二分类问题的机器学习方法，其数学表达式如下：其中x是输入，可以是标量也可能是多个维度的向量，w和b是我们要求的参数，其中g称为激活函数，能将输入映射到0-1范围内，表示样本属于正例
人工智能大讲堂·2023-11-22 01:19

BP神经网络原理与如何实现BP神经网络

本文部分图文来自《老饼讲解-BP神经网络》bp.bbbdata.com目录一、BP神经网络的背景生物学原理二、BP神经网络模型2.1BP神经网络的结构2.2BP神经网络的激活函数三、BP神经网络的误差函数四
老饼讲解-BP神经网络·2023-11-21 21:43

基于BP神经网络的图像跟踪，基于BP神经网络的细胞追踪识别

目录摘要BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络激活函数及公式基于BP神经网络的细胞识别追踪matab编程代码效果结果分析展望摘要智能驾驶，智能出行是现代社会发展的趋势之一
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-21 19:05

卷积神经网络激活层作用,卷积神经网络激活函数

lms算法是什么？LMS（Leastmeansquare）算法，即最小均方误差算法。lms算法由美国斯坦福大学的BWidrow和MEHoff于1960年在研究自适应理论时提出，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。在滤波器优化设计中，采用某种最小代价函数或者某个性能指标来衡量滤波器的好坏，而最常用的指标就是均方误差，也把这种衡量滤波器好坏的方法叫做均方误差准则。lms算法的
快乐的小蓝猫·2023-11-21 14:30

机器学习初探：（八）神经网络 - 1

（八）神经网络-1图片出处文章目录（八）神经网络-1神经网络（Neuralnetworks）神经元模型逻辑回归vs感知机多层网络多层网络的表示多层前馈神经网络几种激活函数Sigmoid函数tanh函数ReLU
黑洞拿铁·2023-11-21 00:40

神经网络中的Batch Normalization

一般来讲，BatchNormalization会放在卷积层后面，即卷积+BN层+激活函数。
沐雲小哥·2023-11-20 13:31

激活函数σ、tanh、relu、Leakyrelu、LR_BP反向传播推导

激活函数1-SIgmoid1-1sigmoid导数2-tanh2-1tanh函数导数3-ReLU4-LeakyReLu5-LR公式推导Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLu1-SIgmoidsigmoid
Elvis_hui·2023-11-20 10:12

YOLOv5 学习记录

文章目录整体概况数据增强与前处理自适应Anchor的计算Lettorbox架构SiLU激活函数YOLOv5改进点SSPF模块正负样本匹配损失函数整体概况YOLOv5是一个基于Anchor的单阶段目标检测
RessCris·2023-11-20 03:57

【Pytorch基础】基础点整理4

一、激活函数#sigmoid函数fromtorch.nnimportfunctionalasFa=torch.linspace(-100,100,12)print(torch.sigmoid(a))#F.sigmoid
Zlan_lvlv·2023-11-19 17:10

大模型之十二十-中英双语开源大语言模型选型

当前（2023年11月17日)开源的大语言模型如下：模型所属公司发布时间开放模型许可词表大小语料Huggingface下载量模型结构位置编码激活函数隐变量维度dimension自注意力头的个数nheads
shichaog·2023-11-19 03:06

机器学习——神经网络模型

在“M-P神经元模型”中，神经元接收到来自个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出
Eureka丶·2023-11-19 00:54

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2正则化（更常用）Ridge欠拟合：模型过于简单增加数据、特征岭回归正则化力度Ridge()逻辑回归分类输入：线性回归的输出激活函数
csj50·2023-11-18 17:42

【机器学习9】前馈神经网络

1激活函数激活函数及对应导函数图其它Sigmoid导数在z很大或很小时都会趋近于0，造成梯度消失的现象Tanh其导数在z很大或很小时都会趋近于0，同样会出现“梯度消失ReLUReLU只需要一个阈值即可得到激活值
猫头不能躺·2023-11-16 18:27

tensorflow笔记（编程理论部分）

1.1计算图TensorFlow中的各种操作，如加权求和，激活函数等，都被编排成一个图，称为计算图。计算图
orangehsc·2023-11-16 08:19

人工智能-深度学习之残差网络（ResNet）

每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。然后我们通过跨层数据
白云如幻·2023-11-16 06:41

深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8
Mr.D学长·2023-11-15 22:45

深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0
Mr.D学长·2023-11-15 22:13

竞赛 题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4
iuerfee·2023-11-15 18:17

阿里云——算法面经

目录一面二面三面四面五面一面自我介绍讲项目，结合项目问问题数据的特征选择数据有噪声怎么办决策树、RM、GBDT、XGBoost（包括剪枝，预剪枝后剪枝好处坏处）lr到lr的损失函数深度学习防过拟合措施几种激活函数几种优化器
fpga和matlab·2023-11-15 17:31

NIN(Network in Network)

abstract作者提出一种方法增强感受野的分辨能力(应该是指提取特征的能力)，传统卷积神经网络在非线性激活函数之后接一个线性滤波器扫描输入，作者赋予感受野一个更复杂的结构（微型神经元网络）提取数据特征
GY-赵·2023-11-15 16:13

20. 深度学习 - 多层神经网络

那么接下来的课程里，咱们要来看一下神经网络，怎么样去拟合更加复杂的函数，什么是激活函数，什么是神经网络，什么是深度学
茶桁·2023-11-15 08:56

深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2
Mr.D学长·2023-11-14 20:11

激活函数的本质

激活函数（ActivationFunction）是神经网络中的一种函数，它接受一个输入（通常是神经元的加权和）并产生一个输出作为神经元的最终输出。
小库抢板12·2023-11-14 13:07

神经网络激活函数的使用

我们都知道神经网络模型中使用激活函数的主要目的是将非线性特性引入到我们的网络中，强化网络的学习能力。激活函数应用于隐藏层和输出层中每个节点的称为z的输入加权和（此处输入可以是原始数据或前一层的输出）。
cuisidong1997·2023-11-14 06:19

深度卷积神经网络基础理论

本文将介绍深度卷积神经网络中最常见的几种层（算子），分别包括全连接层、卷积层、BN层、池化层以及激活函数层，主要包括这些层在卷积网络中发挥的作用以及该算子的计算方式。
Joejwu·2023-11-13 17:36

完全小白的pycharm深度学习调试+for循环断点条件设置

完全小白的pycharm深度学习调试+for循环断点条件设置写在最前面基础方法pycharm断点调试控制台输入代码中循环的debug方法pycharm中图标的介绍常见的BugDebug经验1.检查激活函数的输入值
是Yu欸·2023-11-13 14:21

逻辑回归癌症病人预测与不均衡样本评估指标

它基于线性回归模型，通过将输入特征与权重进行线性组合，并将结果通过一个称为sigmoid函数的激活函数映射到0和1之间的概率值来进行分类
Aqiyou859·2023-11-13 08:23

ChatGLM-6B模型结构代码解析(单机版)

一、激活函数ChatGLM-6B使用的激活函数为GELU，其可以近似实现为：GELU(�)≈0.5�(1+tanh⁡(2�(�+0.044715�3)))@torch.jit.scriptdefgelu_impl
u013250861·2023-11-13 00:00

Chatglm2-6b模型解析

位置编码采用旋转位置编码，激活函数为SwiGLU，归一化方法为RMSNorm。整体模型结构ChatGLMMod
hjyai94·2023-11-13 00:27

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

深度学习中激活函数怎么选择？

选择适当的激活函数是深度学习模型设计中的重要决策，因为激活函数决定了神经网络的非线性变换能力，对模型的学习和表达能力有重要影响。
喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-12 11:41

深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测 计算机竞赛

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1
Mr.D学长·2023-11-11 18:24

深度学习 python opencv 火焰检测识别 计算机竞赛

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1
Mr.D学长·2023-11-11 18:24

深度学习 python opencv 动物识别与检测 计算机竞赛

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2
Mr.D学长·2023-11-11 18:54

深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别 计算机竞赛

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
Mr.D学长·2023-11-11 18:16

自己动手实现一个深度学习算法——五、误差反向传播法

1）概念2）计算图3）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
千里之行起于足下·2023-11-11 07:14

深度学习之PyTorch实战计算机视觉--深度神经网络基础

深度神经网络基础3.1监督学习和无监督学习3.1.1监督学习3.1.2无监督学习3.2欠拟合和过拟合3.2.1欠拟合3.2.2过拟合3.3后向传播3.4损失和优化3.4.1损失函数3.4.2优化函数3.5激活函数
Monday______·2023-11-11 06:25

【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

这篇文章不错激活函数1激活函数作用2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
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
weixin_43216017·2023-11-11 01:16

PyTorch学习笔记：nn.Sigmoid——Sigmoid激活函数

PyTorch学习笔记：nn.Sigmoid——Sigmoid激活函数torch.nn.Sigmoid()功能：逐元素应用Sigmoid函数对数据进行激活，将元素归一化到区间(0,1)内函数方程：Sigmoid
视觉萌新、·2023-11-11 01:46

深度学习——激活函数sigmoid

激活函数是神经网络中能够产生非线性特质的一个根源，如果没有激活函数的存在，那么整个网络只剩下线性运算，线性运算的复合还仍然线性运算，最终的效果只相当于单层的线性模型。
千岁千岁千千岁_·2023-11-11 01:15

深度学习——激活函数

Sigmoid实现defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))图形importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltx=np.arange(-5.0,5.0,0.1)y=sigmoid(x)plt.plot(x,y)plt.ylim(-0.1,1.1)#指定y轴的范围plt.show()阶跃函数实现defstep_function(x)
BBBBBBlueNotBlue·2023-11-11 01:13

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。
也许明天_Martina·2023-11-11 01:13

深度学习——激活函数（函数，函数图像，优缺点，使用建议）

文章目录激活函数sigmoidtanhReLULeakyReLUsoftmax激活函数使用建议激活函数激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。
plasma-deeplearning·2023-11-11 01:13

深度学习——激活函数

机器学习面试题汇总与解析——激活函数本章讲解知识点什么是激活函数？为什么要使用激活函数？详细讲解激活函数本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。
qq_32468785·2023-11-11 01:41

Pytorch实战教程（三）-构建神经网络

0.前言我们已经学习了如何从零开始构建神经网络，神经网络通常包括输入层、隐藏层、输出层、激活函数、损失函数和学习率等基本组件。
张志翔的博客·2023-11-10 16:23
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