relu激活函数

神经网络常见激活函数 12-Swish函数

Swish函数+导函数Swish函数Swish(x)=x⋅σ(βx)=x1+e−βx\begin{aligned}\rmSwish(x)&=x\cdot\sigma(\betax)\\&=\frac{x}{1+e^{-\betax}}\end{aligned}Swish(x)=x⋅σ(βx)=1+e−βxxSwish函数导数ddxSwish=(x⋅σ(βx))′=σ(βx)+x⋅(σ(βx))′∵

亲持红叶·2025-02-17 05:37

神经网络常见激活函数 9-CELU函数

CELU函数tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元：CELU（ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit）,是一种连续可导的激活函数

亲持红叶·2025-02-13 15:37

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

在使用这个非线性激活函数的时候，其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播，以及反向怎么传递的。如下图所示：第一：relu函数的正向传播函数是：当输入值（隐藏层）值大于了，就输出自己本身的值。

小宇爱·2025-02-13 13:22

DeepSeek模型架构及优化内容

DeepSeekv1版本模型结构DeepSeekLLM基本上遵循LLaMA的设计：采⽤Pre-Norm结构，并使⽤RMSNorm函数.利⽤SwiGLU作为Feed-ForwardNetwork（FFN）的激活函数

开出南方的花·2025-02-12 19:39

BP神经网络学习内容分享：学习激活函数和损失函数

一、激活函数1.激活函数的作用激活函数（ActivationFunction）在神经网络中扮演着至关重要的角色。

强哥带你学BP神经网络·2025-02-12 19:32

神经网络常见激活函数 7-ELU函数

文章目录ELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的ELU函数tensorflow中的ELU函数ELU指数线性单元：ELU（ExponentialLinearUnit）函数+导函数ELU函数ELU={xx>=0α(ex−1)x=0\\\alpha(e^x-1)\quad&x=0x=0αexx=0\\\alphae^x\quad&x=0x0,x,alpha*(np.exp(x)-1))

亲持红叶·2025-02-12 19:30

深入解析ReLU激活函数的优缺点及其平衡策略

ReLU（RectifiedLinearUnit）是一种常用的激活函数，广泛应用于深度神经网络中。它有其优缺点，在不同场景下需要权衡使用。

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

常见目录和文件

激活函数、损失函数常见文件detec.py——传入参数，调用modelstrain.py——传入参数，调用models，学习率test.py——复现最佳结果main.py——定义一些参数。

被放养的研究生·2025-02-12 10:35

了解深度神经网络模型（Deep Neural Networks, DNN）

隐藏层：包含多个层，每层有多个神经元，通过非线性激活函数处理数据。输出层：生成最终预测或分类结果。主要特点多层次结构：通过多个隐藏层逐步提取高层次特征。非线性变换：使用激

huaqianzkh·2025-02-11 05:02

神经网络（Neural Network）

神经网络的基本构建单元是神经元，每个神经元接收多个输入信号，通过加权求和并应用激活函数来生成输出。通过将这些神经元分层组织，

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

神经网络常见激活函数 6-RReLU函数

中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元：RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层

亲持红叶·2025-02-10 22:40

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

神经网络的训练过程详解

隐藏层：通过激活函数对输入数据进行非线性变换，提高模型表达能力。输出层：根据隐藏层的状态产生预测结果。参数每个连接之间都有权重和偏置，用来调整信息传递强度和初始偏置值。

西洲啊·2025-02-10 10:31

一文解释nn、nn.Module与nn.functional的用法与区别

博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Torch.nn库3.nn.Module4.nn.functional4.1基本用法4.2常用的functional中的函数4.2.1激活函数

十二月的猫·2025-02-10 03:23

激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh

Echo-Nie·2025-02-09 12:08

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

深度学习 - 神经网络的原理

*每个神经元接收多个输入信号，对信号进行加权求和，并通过激活函数进行非线性变换，最终输出一个信号。*常用的激活函数包括Sigmoid、

test猿·2025-02-08 09:43

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。

人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件

图像预处理第二部分：框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer)3.全连接层(FullyConnectedLayer)4.激活函数

Ronin-Lotus·2025-02-05 13:26

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

定义逻辑回归模型：继承nn.Module类，定义一个线性层，并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。

知识鱼丸·2025-02-05 06:42

深度学习框架PyTorch原理与实践

背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数

AI天才研究院·2025-02-04 07:47

深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块

一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于

nnerddboy·2025-02-03 02:19

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

CNN+LSTM+AM研究方向初尝试

激活层（ActivationLayer）：常用的激活函数包括ReLU（线性整流单元），用于引入非线性，使网络能够学

qzhqbb·2025-01-25 01:32

LLama 架构一览

SwiGLU激活函数：为什么大模型llama选SwiGLU激活函数，而不是其他？RoPE旋转位置编码：为什么大模型llama选RoPE旋转位置编码，而不是其他？

Debroon·2025-01-22 04:08

中科曙光C/C++研发工程师二面

具体来说，CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据，并将其转换为

TrustZone_·2025-01-21 16:31

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”

RBF网络使用径向基函数（如高斯函数）作为隐层神经元的激活函数，能够快速学习数据的局部特征，特别适合分类和函数逼近问题。2.算法原理2.1网络结构RBF网络的基本组成包括：输入层：接收原

ningaiiii·2025-01-20 10:36

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 22:42

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

【机器学习：十六、其他的激活函数】

1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用，其数学公式为：σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为

KeyPan·2025-01-17 02:28

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题

盼小辉丶·2025-01-17 00:10

【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.

阿_旭·2024-09-10 16:33

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成，收缩路径是一种典型的卷积网络，由重复应用卷积组成，每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU

亚图跨际·2024-09-10 11:30

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

它结合了softmax激活函数和负对数似然损失（NegativeLo

大多_C·2024-09-09 14:55

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary

2401_84003733·2024-09-09 12:42

pytorch正向传播没问题，loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan

记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu

加速却甩不掉伤悲·2024-09-08 16:02

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

以下哪种激活函数常用于分类问题的输出

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

常用torch.nn

目录一、torch.nn和torch.nn.functional二、nn.Linear三、nn.Embedding四、nn.Identity五、Pytorch非线性激活函数六、nn.Conv2d七、nn.Sequential

mm_exploration·2024-09-08 09:41

大模型入门（一）

大模型入门（一）一、LLaMa模型介绍1）Pre-normalization2）SwiGLU激活函数3）RoPE旋转位置编码二、Alpaca模型介绍三、Vicuna模型介绍大模型入门（一）——LLaMa

pit_man·2024-09-08 05:40

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

KAN网络技术最全解析——最热KAN能否干掉MLP和Transformer？（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析）

MLP在节点（“神经元”）上具有固定的激活函数，而KAN在边（“权重”）上具有可学习的激活函数。在数据拟合和PDE求解中，较小的KAN可以比较大的MLP获得更好的准确性。

u013250861·2024-09-06 14:45

NPU技术总结

指令集:它们拥有专门的指令集，用于加速神经网络中的常见操作，如卷积和激活函数。NPUs的核心技术并行性:NPUs利用数据并行性和任务并

技术学习分享·2024-09-06 00:47

问题

卷积层和池化层都能反向传播DenseNet→修改了网络结构U-Net→修改了激活函数，拼接catResNet→相加add

三点水_787a·2024-09-04 22:28

学习笔记---自动驾驶

3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如车辆历史速度序列，用于建模时间序

酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。

feifeikon·2024-09-04 00:34

3.关于Detr

=512,nhead=8,num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6,dim_feedforward=2048,dropout=0.1,activation="relu

安逸sgr·2024-09-03 19:05

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

深度学习(一)

稀疏激活是ReLU函数的一个重要特性，它使得在前向传播和反向传播过程中，网络的计算变得更加高效。大多数神经元的激活值为0可以减少计算和存储开销，从而提高训练效率。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

原因：激活函数的导数很小，如Sigmoid或Tanh函数在输入值非常大或非常小的时候导数接近零。权重初始化不当，导致梯度在网络中的传播过

Ven%·2024-08-31 23:31

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