relu 第14页

MobileNetV2简单理解

（2）之前的ResNetbottleneck最后的模块会使用非线性函数ReLU，而在MobileNet中则将最后的这个激活函

翔心未来·2023-02-01 14:36

yolov3实战超简单上手飞机与油桶数据集之替换bottlenet 为Mobilenetv2，顺便补充相关loss func

Input,Modelfromkeras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,ZeroPadding2D,DepthwiseConv2D,Add#relu6relu6

kui9702·2023-02-01 14:04

卷积神经网络的基本结构

整流线性单元（ReLU）它是卷积神经网络中一个重要的结构单元，对神经元有着激活的作业。池化层是一个特征压缩器，对上一层的特征进行压缩并尽可能减少图像的失真率，通过压缩特征使神经网络更具

计算机刘老师·2023-02-01 13:13

【深度学习笔记（五）】之卷积神经网络组成介绍

神经网络的结构是：输入层+隐藏层+激活函数+输出层卷积神经网络的组成：输入层+卷积层+激活函数+池化层+全连接层INPUT+CONV+RELU+POOL+FC（二）卷积层：所谓的卷积类似于图像空间域处理的卷积操作

开发小鸽·2023-02-01 13:12

（草履虫级别的精讲）卷积神经网络的基本组成结构

目录前言卷积神经网络的基本组成结构一.卷积层1.标准卷积层2.形变卷积3.空洞卷积二.池化层1.最大池化层2.平均池化层三.激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.Leaky_ReLU5.

住在代码的家·2023-02-01 13:42

关于VGGNet网络结构浅谈（主要是VGG16结构）

Tensorflow2.6.0实现VGG16网络结构：1.首先看一下论文中一张表：注解：（1）可以看到表中从左->右网络结构逐渐变得更深和复杂；层数从11->11->13->16->16->19；（2）所有的激活函数使用的都是ReLU

Keep_Trying_Go·2023-01-31 23:59

MobileNet V3代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassh_swish(nn.Module):defforward(self,x):returnx*F.relu6

向上的阿鹏·2023-01-31 22:50

MobileNet-V2理解以及pytorch源码实现

需要加一个shortcut中间的3x3conv，采用的是群组卷积的特例，DepthWiseConv，此时gropus=hidden_channel论文中提出，当维度较低时，应该采用线性激活函数，高维时，采用ReLU6

是大糊涂不聪明·2023-01-31 22:50

论文笔记：NAFNet: Simple Baselines for Image Restoration

激活函数：在plain块中用GELU替换ReLU，因为它在保持图像去噪性能的同时，为图

love_lqz·2023-01-31 16:55

Pytorch 1.0.0版本问题（一）之module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘Flatten‘

nn.Flatten()函数的时候报错importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU

日子就这么过来了·2023-01-31 15:53

Pytorch学习遇到的问题

Pytorch学习遇到的问题：AttributeError:module‘torch.nn’hasnoattribute‘relu’importtorchimporttorch.nnx=nn.relu(

Chen Charlie·2023-01-31 15:51

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记05：多层感知机、详细代码实现

详细代码实现文章目录一、感知机1.1单层感知机1.2训练感知机1.3收敛定理1.4XOR问题1.5总结二、多层感知机2.1解决XOR问题2.2激活函数2.2.1Sigmoid激活函数2.2.2Tanh激活函数2.2.3ReLU

鱼儿听雨眠·2023-01-31 14:59

【深度学习基础】手动实现多层感知器MLP神经网络（向前向后传播，relu激活函数，mse损失函数）

手动实现了一个有10个隐藏层的全连接神经网络的向前与向后传播（主要是完成学校作业…TAT）importtorchclassMLP_Scratch:def__init__(self,in_dim,hidden_dim,out_dim,num_hlayer):"""Args:in_dim:inputdatadimensionhidden_dim:MLPhiddenlayerdimensionout_d

秋芥子·2023-01-31 14:59

（九）学习笔记：动手深度学习（多层感知机 + 代码实现）

目录1.感知机1.1感知机的基本概念1.2感知机的训练算法1.3感知机的收敛定理1.4感知机的缺陷1.5感知机总结2.多层感知机2.1多层感知机的简介2.2常见激活函数2.2.1ReLU函数2.2.2sigmoid

卡拉比丘流形·2023-01-31 14:27

Python卷积神经网络CNN

：前言Python卷积神经网络CNN提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Python卷积神经网络CNN前言一、导入包二、介绍三、卷积过滤四、权重五、展示特征图六、用ReLU

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2023-01-31 14:10

2022.4.15_ch06-神经网络

全连接层：张量实现，层实现神经网络：张量实现，层实现激活函数：Sigmoid，ReLU，LeakyReLU，Tanh输出层设计：[0,1]区间，和为1；[-1,1]误差计算：均方差，交叉熵汽车油耗预测实战神经网络代码

dgyzmyx_·2023-01-31 13:32

深度学习学习记录（六.神经网络）

激活函数使用relu函数。#创建W,b张量x=tf.random.normal([2,784])w1=

CountryTractor·2023-01-31 13:29

神经网络基础知识之激活函数

文章目录激活函数简介1、Sigmod激活函数2、Tanh激活函数3、Relu激活函数4、对比激活函数简介神经网络本身对数据信息能够进行并行处理，同时在处理过程中具有较强的自学习能力以及非线性逼近能力，而激活函数作为神经网络中神经元的核心

七层楼的疯子·2023-01-30 12:44

ECCV 2022 | 图像恢复的简单基线

在本文中，我们先展示如何从零开始搭建一个简单同时性能优秀的基线模型，然后进一步简化该模型：我们发现甚至连传统的激活函数（如ReLU，GELU，Sigmoid

旷视·2023-01-30 11:56

resnet18与resnet50

之后进行BN，ReLU和maxpool。这些构成了第一部分卷积模块conv1。然后是四个stage，代码中用make_layer()来生成stage，每个stage中有多

正则化·2023-01-30 08:01

Pytorch神经网络的搭建与训练入门

dataloader和module的基础知识可以参考这篇博客：Pytorch入门#完整的模型训练importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportMaxPool2d,ReLU

It is a deal️·2023-01-30 07:57

【初级】用nn.Module， nn.Sequential构造深度学习网络

1：一般把conv，dense等函数放到init函数里面，而nn.Functional一般用来连接一些不需要训练参数的层比如relu，bn等等2：forward方法是必须要重写的，它是实现模型的功能，实现各个层之间的连接关系的核心

WeissSama·2023-01-29 19:19

2019-05-02 Day11 整体结构&卷积层

Day11整体结构&卷积层7.1整体结构Conv->ReLU->(Pooling)类比Affine->ReLU7.2卷积层7.2.1全连接层存在的问题全连接层无法维持数据形状，需要拉平而卷积层可以保持形状不变

BA蓬莱传说·2023-01-29 17:00

BN、dropout的几个问题和思考

联想到权重初始化时，使用relu激活函数时若采用随机正太分布初始化权重的公式是sqrt(2.0/Nin)，其中Nin是输入节点数。

lecturekeke·2023-01-29 10:19

激活函数sigmoid、tanh、relu

转载自《动手学深度学习》(PyTorch版)在线书籍：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorchgithub：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch激活函数在不引入激活函数的神经网络中，多层神经网络经过线性变换，仍然等价于一个单层的神经网络。例如：只有一层的全连接神经网络公式为：H=XWo+bo

ywm_up·2023-01-29 09:21

深度学习三种常见的激活函数sigmoid、tanh和ReLU

问题在笔试问答题或面试中偶尔有涉及到激活函数的问题，这里简单总结一下深度学习中常见的三种激活函数sigmoid、tanh和ReLU，以及它们各自的特点和用途。激活函数激活函数的作用是什么？

qq_1041357701·2023-01-29 09:20

多角度理解sigmoid，relu和tanh激活函数

sigmoid激活函数函数表达式:函数图像：通过该图，可以看出对于sigmoid激活函数的一下几个特点：1.当输入大于零时，输出一定大于0.52.当输入超过6时，输出将会无限接近于1，该函数的辨别功能将会失效3.函数的阈值在0，1之间4.具有良好的对称性根据上述几个特点，我们可以初步总结sigmoid函数的应用场景：sigmoid的输出在0和1之间，我们在二分类任务中，采用sigmoid的输出的事

m0_56531353·2023-01-29 09:50

卷积神经网络中的激活函数sigmoid、tanh、relu

3、激活函数的性质3.1sigmoid激活函数3.2tanh激活函数3.3ReLU激活函数4、如何选择激活函数？5、神经网络中的隐藏层是什么？

chaiky·2023-01-29 09:20

NLP任务中, 被pad和unk的向量应该赋值为zero还是random呢？

pad一般选用一种“无损”的方法，比如CNN里用0向量（在relu激活+没有b的前提下，和变长序列是一样的），而RNN时pad随便补反正会（手动）mask掉。

friedrichor·2023-01-29 07:23

【vgg11】网络结构

self.conv_block1=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=8,kernel_size=3,stride=1,padding=1),nn.ReLU

Enzo 想砸电脑·2023-01-29 00:09

通过Pytorch搭建网络以及初始化参数

前言：关于torch.nntorch.nn包含了大量的函数及类，如nn.Linear();nn.ReLU()等等，如想了解nn构造块包含了哪些函数，文档可参考：torch.nn.一、通过nn.Module

xLyons·2023-01-28 14:37

Sigmoid，tanh，Relu，Leaky ReLu，ELU，GeLu 激活函数理解

2Sigmoid2.1缺陷2.1.1梯度消失2.2.2Output非zero-centered3Tanh3.1缺陷4ReLu4.1缺陷5LeakyReLu6ELU7GeLu7.1基础知识回顾7.1.1正态分布

BGoodHabit·2023-01-28 12:07

softmax/sigmoid tanh/ReLU/Leaky ReLU

softmax（归一化指数函数）σ(xi)=exi∑j=1j=nexj\sigma(x_i)={\frac{e^{xi}}{\sum_{j=1}^{j=n}e^{xj}}}σ(xi)=∑j=1j=nexjexi概率之和为1，元素之间相互关联抑制，取值被压缩到（0，1）可用于多分类问题。只有一个标签。sigmoid(logisticfunction)σ(xi)=11+e−xi=exi1+exi\si

mrcoderrev·2023-01-28 12:07

常用激活函数：Sigmoid/Softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh...（Pytorch）

激活函数一、Sigmoid1.介绍2.实例二、Softmax1.介绍2.实例三、ELU：指数线性单元函数1.介绍2.实例四、ReLU：整流线性单元函数1.介绍2.实例五、ReLU61.介绍2.实例六、LeakyReLU1

NorthSmile·2023-01-28 12:07

常用激活函数：Sigmoid、Tanh、Relu、Leaky Relu、ELU优缺点总结

1、激活函数的作用什么是激活函数？在神经网络中，输入经过权值加权计算并求和之后，需要经过一个函数的作用，这个函数就是激活函数（ActivationFunction）。激活函数的作用？首先我们需要知道，如果在神经网络中不引入激活函数，那么在该网络中，每一层的输出都是上一层输入的线性函数，无论最终的神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合；其一般也只能应用于线性分类问题中，例如非常典型的多层感知机。若

Joejwu·2023-01-28 12:36

详解Pytorch如何利用yaml定义卷积网络

我们可以先定义一个卷积块CBL，C指卷积Conv，B指BN层，L为激活函数，这里我用ReLu.1234567891011classBaseConv(nn.Module):def__init__(self

Python266·2023-01-28 10:02

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace o

又一个折腾了我半天（真·半天）的bug，而且我还弄了俩不同的导致这错误的bug：错误原因就两种，一种是nn.ReLU()的inplace，另外一种是赋值的时候出错，如a+=1要改为a=a+1等；（1）self.relu

litchi&&mango·2023-01-28 10:12

pytorch 的 inplace 的问题

pytorch的inplace的问题背景：relu等激活函数的inplace：“+=”操作的默认inplace：报错形式最后说两句背景：最近将一个模型训练代码从caffe平台移植到pytorch平台过程中遇到了一个诡异的

dongyuqing1987·2023-01-28 10:41

激活函数（26个）

激活函数（26个）1.Step2.Identity3.ReLU4.Sigmoid5.Tanh6.LeakyReLU7.PReLU8.RReLU9.ELU10.SELU11.SReLU12.HardSigmoid13

梁小憨憨·2023-01-28 09:51

深度学习-多层感知机

以单隐藏层为例并沿用本节之前定义的符号，多层感知机按以下方式计算输出：激活函数激活函数公式导数公式优点缺点ReLU不会同时激活所有神经元，使得计算高效x<0，梯度是0，导致神经元死亡，权重无法更新Sigmod

不烫的热水袋·2023-01-27 06:49

数据集预处理

1）数据归一化：1.逐样本均值递减（若数据服从同一分布，则各维度都减对应维度的均值,使得数据去中心化，这样数据就不容易拟合了(特征值x比较大的时候，会导致W*x+b的结果也会很大，这样进行激活函数（如relu

hi我是大嘴巴·2023-01-26 22:13

递归神经网络LSTM详解：为什么用sigmoid，tanh不用relu？

1.递归神经网络递归神经网络的结果与传统神经网络有一些不同，它带有一个指向自身的环，用来表示它可以传递当前时刻处理的信息给下一时刻使用。可以认为它是对相同神经网络的多重复制，每一时刻的神经网络会传递信息给下一时刻。递归神经网络因为具有一定的记忆功能，可以被用来解决很多问题，例如：语音识别、语言模型、机器翻译等。但是它并不能很好地处理长时依赖问题。2.LSTM长时依赖是这样的一个问题，当预测点与依赖

nnnancyyy·2023-01-26 19:57

LSTM模型中既存在sigmoid又存在tanh两种激活函数的原因

如果是用非饱和的激活图数，例如ReLU，那么将难以实现门控的效果。Sigmoid的输出在0-1之同，符合门控的物理定义，且当输入较大或较小时，其输出会非常

Aaron_Yang.·2023-01-26 19:26

激活函数numpy实现(Sigmoid, Tanh, Relu, Softmax)

激活函数numpy实现1.Sigmoid2.Tanh3.Relu4.Softmax你好！这是你第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。

disanda·2023-01-26 10:14

AMiner推荐论文：SMU: smooth activation function for deep networks using smoothing maximum technique

ReLU由于其简单性而成为深度学习领域的常用选择。尽管它很简单，但ReLU有一个主要的缺点，即ReLU死亡问题，在这种情况下，多达50%的神经元在网络训练期间死亡。为了克服ReLU的不

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2023-01-26 10:44

深度学习常用的激活函数以及python实现(Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax、Leaky ReLU、ELU、PReLU、Swish、Squareplus)

2022.05.26更新增加SMU激活函数前言激活函数是一种添加到人工神经网络中的函数，类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。此图来自百度百科，其中stepfunction就是激活函数，它是对之前一层进行汇总后信号进行激活，传给下一层神经元。常用的激活函数有以下10个：常用的10个激活函数SigmoidTanhReLUSoftmaxLeakyReLUELU

Haohao+++·2023-01-26 10:13

处理多维特征的输入 Multiple Dimension Input

常用激活函数（激励函数）理解与总结）：常用激活函数（激励函数）理解与总结_tyhj_sf的博客-CSDN博客_激活函数当我们尝试不同的激活函数时，我们只需修改一小部分内容：特别的，如果我们设置的激活函数是ReLU

非常可爱的刘妹妹·2023-01-25 15:11

pytorch：model.train()、grad()、.add()、.add_()、.mul()、.mul_()、.exp()、.exp_()、.step())

常用的激活函数有relu、sigmoid、tan

开心邮递员·2023-01-24 11:53

【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.54】改进激活函数为ReLU、RReLU、Hardtanh、ReLU6、Sigmoid、Tanh、Mish、Hardswish、ELU、CELU等

文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，

人工智能算法研究院·2023-01-24 11:19

pytorch中nn.ReLU()和F.relu()有什么区别？

对于一些常见模块或者算子，在pytorch的nn模块和nn.functional中都有实现，例如nn.ReLU()和F.relu()，nn.Conv2d和F.conv2d()等。

꧁ 东风 ꧂·2023-01-24 11:48

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