relu

【读论文】Fast-Classifying, High-Accuracy Spiking Deep Networks Through Weight and Threshold Balancing

IEEE2015摘要本文分析了深度ANN转换SNN中，脉冲神经元的参数影响（如放电率和阈值），并提出了一组优化技术（使用0偏置的ReLU，Model-based和Data-based两种新的归一化方法调节放电率
Selena Lau·2023-01-24 08:11

tensorrt 加速原理

第二是对于网络结构的垂直整合，即将目前主流神经网络的conv、BN、Relu三个层融合为了一个层，例如将图1所示的常见的Inception结构重构为图2所示的网络结构。
G换一种活法·2023-01-23 10:04

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录3）

续上一篇：深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录2）https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105595917本文继续测试深度残差网络和自适应参数化
dangqing1988·2023-01-22 10:06

Deep Learning Networks: CNN-, RNN-

只是做一个整理*持续整理中年份表：yearBasesCNN-RNN-其他1974BP1986JordanNet1989UAT1990ElmanNet1993SN1997BRNNLSTM1998LeNet52010ReLU2012DropoutDAAlexNet2014R-CNNSPPNetNINGRUGANAttention2015BNVGGFastR-CNNResNetFCN20
gogottt·2023-01-22 08:51

深度学习_多层感知机

matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2lx=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=torch.relu
JamyJ·2023-01-21 19:01

深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现

无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则使用深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现深度学习入门（8）激活函数ReLU
阿_旭·2023-01-21 14:18

深度学习入门基础CNN系列——批归一化（Batch Normalization）和丢弃法（dropout）

系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling）和Sigmoid、ReLU
心无旁骛~·2023-01-21 10:53

cs231n assignment1 Two-Layer Neural Network

此次的作业的目的：了解NN的结构和搭建过程：本次实验的两层NN的结构：相当于使用了ReLu最后一层用softmax得出loss理解backpropagation:其目的是为了求任意函数的导数至于求导过程
likyoo·2023-01-20 18:33

双层网络（仿射层+ReLu层）

理论部分：2022Cs231n笔记-神经网络和反向传播_iwill323的博客-CSDN博客目录导包和处理数据仿射层网络层代码测试ReLu层仿射+ReLuLosslayers:SoftmaxandSVMTwo-layernetworkSGDSolver
iwill323·2023-01-20 18:32

cs231n assignment1 two-layer-net

two-layer-net首先完成神经网络对scores和损失函数的计算，其中激活函数使用RELU函数，即max(0,x)函数。
一叶知秋Autumn·2023-01-20 18:02

吴恩达人工智能课总结

神经网络综述1.神经网络概述needsupplement…激活函数的必要性深层网络必要性吴恩达使用的logisticlostfunction为什么relu不会导致线性函数带来的问题计算图的应用1.1模型构建模拟人体神经网络建立神经网络
帅与·2023-01-20 17:56

北京大学Tensorflow2.0笔记

因为在深度神经网络中更新参数时需要从输出层到输入层逐层进行链式求导，而sigmoid函数倒数值为0-0.25之间，链式求导需要多层导数连续相乘，会出现多个0-0.25之间的连续相乘，结果趋于零，产生梯度消失，无法进行参数更新使用中应避免负数特征进入RELU
WY~峰·2023-01-20 16:08

Pytorch梯度下降优化

目录一、激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数二、损失函数及求导1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、链式法则1.单层感知机梯度
Swayzzu·2023-01-20 09:51

用自己的数据训练MobileNetV2-SSDLite

 前面的文章介绍了如何安装caffe并切换到ssd分支，如何添加对ReLU6的支持，以及如何安装和使用MobileNetV2-SSDLite。
JR_Chan·2023-01-20 08:49

深度学习中常用激活函数分析

激活函数主要分为：饱和激活函数（SaturatedNeurons）非饱和函数（One-sidedSaturations）经典的Sigmoid和Tanh就是典型的饱和激活函数，而ReLU以及其变体为非饱和激活函数
Le0v1n·2023-01-20 02:18

自制深度学习推理框架-BAT C++面试官必知必会-第三课-实现我们的第一个算子ReLu

实现我们的第一个算子ReLu我们的课程主页https://github.com/zjhellofss/KuiperInfer欢迎pr和点赞本期视频位置请务必配合视频一起学习该课件.视频地址本期代码位置gitclonehttps
qq_32901731·2023-01-20 01:05

Pytorch学习笔记（9）———基本的层layers

卷积神经网络常见的层类型名称作用Conv卷积层提取特征ReLU激活层激活Pool池化——BatchNorm批量归一化——Linear(FullConnect)全连接层——Dropout————ConvTranspose
永不言弃的小颖子·2023-01-19 18:13

PyTorch (三): 常见的网络层

目录全连接层卷积层池化层最大池化层平均池化层全局平均池化层激活函数层Sigmoid层ReLU层Softmax层LogSoftmax层Dropout层BN层LSTM层损失函数层NLLLossCrossEntropyLoss
连理o·2023-01-19 18:13

pytorch 层、块、网络、参数、GPU

一、层和块层：像nn.Linear()，nn.ReLU()都是一个层块：由许多层组成，可由nn.Squential()将层按照顺序串联起来。块可以包含代码。
要坚持写博客呀·2023-01-19 18:12

2.深度学习模型使用：（卷积层，池化层，全连接层）

文章目录前言一、卷积层二、池化层三、线性层（全连接层）3.1全连接3.2激活函数1.sigmoid2.tanh3.Relu3.3Drop层3.4Bath_Normal层前言网络模型在算法中比较常用，对于大部分的网络结构模型都包含以下各层
Master___Yang·2023-01-19 17:23

深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling）和Sigmoid、ReLU激活函数

想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念池化（Pooling）池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征代替网络在该位置的输出，其好处是当输入数据做出少量平移时，经过池化函数后
心无旁骛~·2023-01-19 12:45

理论上sigmoid等函数可以拟合所有函数，为什么我们还是追求深的神经网络，而不是宽的神经网络

你需要知道什么是神经网络的深度：神经网络的层数，更确切地说，隐藏层数什么是神经网络宽度：在一个层上，神经元的数量深度为2，宽度为6的神经网络为什么激活函数如sigmoid可以拟合理论上所有的函数：因为sigmoid、relu
吸血猫teriri·2023-01-19 10:51

mmdet与pytorch新建卷积层

两个框架均可以新建卷积层mmdet调用并再次封装了pytorch一、pytorchtorch新建卷积层，通过nn模块，通常是conv2d，batchnorm2d，relu三件套，即卷积、归一化、激活。
ydestspring·2023-01-19 01:02

卷积神经网络CNN+唐宇迪博士CNN课程学习笔记

卷积神经网络CNN学习笔记卷积神经网络主要由输入层、卷积层、ReLU层、池化层和全连接层组成。卷积层卷积层涉及参数：（1）滑动窗口步长；（2）卷积核尺寸；（3）边缘填充；（4）卷积核个数。
Mechantronic Bao·2023-01-18 18:31

Caffe 中的 LRNLayer

ReLU具有不需要输入归一化以防止其饱和的理想特性。但AlexNet论文中发现LRN有助于提高泛化性。LRNCrossChannel模式公式如下：bx,yi=ax,yi(k+
图波列夫·2023-01-18 16:41

Pythorch torch.nn 与 torch.nn.functional的区别

我们知道在torch.nn和torch.nn.functional中有许多类似的激活函数或者损失函数，例如：torch.nn.ReLU和torch.nn.functional.relutorch.nn.MSEloss
xytywh·2023-01-18 14:30

Caffe常用算子GPU和CPU对比

通过整理LeNet、AlexNet、VGG16、googLeNet、ResNet、MLP统计出的常用算子(不包括ReLU)，表格是对比。PreluCpu版Gpu版for(inti=0;i0?
weixin_30781107·2023-01-18 12:09

MobileNetV2网络结构分析

层级结构如图1所示，它由一层深度卷积（DepthwiseConvolution，DW）与一层逐点卷积（PointwiseConvolution，PW）组合而成的，每一层卷积之后都紧跟着批规范化和ReLU
m0_46811875·2023-01-18 11:43

MobileNet_v2详解

一、背景介绍  MobileNet_v1看起来已经不错了，但有人在实际使用的时候，发现depthwiselayer的卷积核在训练之后不少参数为0，这很可能是因为ReLU导致神经元死亡。
木瓜强·2023-01-18 11:13

tf.keras.models.load_model 加载模型报错记录

tf.keras.models.load_model加载模型报错记录Unknownactivationfunction:leaky_relu解决办法是在tf.keras.models.load_model
_不负时光·2023-01-18 07:51

ResNet从理论到实践（一）ResNet原理

1.在ResNet出现之前在2015年ResNet出现之前，CNN的结构大多如下图所示，通俗点说，用“卷积-maxpooling-ReLU”的方式，一卷到底，最后使用全连接层完成分类任务。
CV51·2023-01-18 07:38

【算法】一个简单的Resnet原理

MobileNetV2的论文[2]也提到过类似的现象，由于非线性激活函数Relu的存在，每次输入到输出的过程都几乎是不可逆的（信息损失）。我们很难从输出反推回完整的输入。
YaoYee_7·2023-01-18 07:05

浅 CNN 中激活函数选择、 kernel大小以及channel数量

Activationfunction当用经典的LeNet进行MNIST识别训练时，我发现将sigmoid函数改为ReLu，同时降低学习率（防止dyingneurons）并没能加快SGD收敛，反而使得accuracy
Whisper321·2023-01-18 01:16

CV岗-图像分类、目标检测基础知识

1output=（W-F+2p)/S+1output=（W−F+2p)/S+1·输入图片大小W*W·Filter大小F*F·步长S·Padding的像素数PAlexNet:1)首次使用GPU加速2)使用ReLU
Abin_z·2023-01-17 13:12

VGG在中间层进行输出的Pytorch实现

图1所示的鉴别器网络就分别需要从Relu3_1和Relu5_1层进行输出。图1鉴别器网络参考下述博文VGG的Pytorch实现代码，修改部分代码实现VGG网络在中间层输出。
xtphysics·2023-01-17 11:24

【笔记】keras & tensorflow 中的Dense参数

keras：tensorflow：dense1=tf.layers.dense(inputs=pool3,units=1024,activation=tf.nn.relu，kernel_regularizer
程序猿的探索之路·2023-01-17 09:45

Yolo-v1~v3学习关键点整理

Yolo简介yolo的发展从v1-v3，发生了很多本质上的变化，许多特性，对于模型当前的结果都起到了关键作用：leakyReLU5，相比普通ReLU，leaky让负数不
wisdom_bob·2023-01-17 07:56

深度学习：目标分割｜UNet网络模型及案例实现

1UNet网络架构UNet网络由左编码部分，右解码部分和下两个卷积+激活层组成编码部分从图中可知：架构中是由4个重复结构组成：2个3x3卷积层，非线形ReLU层和一个stride为2的2x2maxpooling
示木007·2023-01-17 05:20

卷积神经网络残差网络

残差块在一般情况下，a[l]输入到神经网络后得到输出a[l+2]的过程如上图，将a[l]拷贝到最后一个linear之后，Relu之前，此路径成为捷径。
Yukiyousa·2023-01-16 18:41

激活函数（sigmoid、tanh、ReLU、leaky ReLU）

为了保证神经元的计算包含简洁性和功能性，神经元的计算包括线性计算和非线性计算。今天主要讲集中非线性计算（即激活函数），包括:sigmoidtanhReLUleakyReLU1、sigmoid函数sigmoid函数可以将输出映射到（0,1）的区间，适合做二分类任务。sigmoid函数公式：其导数为：sigmoid函数图形为：sigmoid函数具有平滑易于求导的优点，但是它的计算量大，反向传播时，容易
流泪的猪·2023-01-16 17:55

使用numpy进行深度学习代码实战

MODEL_PATH):net.addConvLayout([3,3,1,4],bias=True,padding='VAILD',init_type=init_type,st_func='LEAKY_RELU
甜辣uu·2023-01-16 14:07

2022.10.16 第二十六次周报

目录前言文献阅读-《基于卷积神经网络的手语静态手势识别及基于ORB描述符和Gabor滤波器的特征提取方法》核心思路主要操作1.预处理2.特征提取3.结构的架构工程-CNN内部结构与方案设计卷积层RELU
孙源峰·2023-01-16 13:29

【神经网络】正向传播和反向传播(结合具体例子)

X到H层权值矩阵为W5∗3(1)W^{(1)}_{5*3}W5∗3(1)，偏置矩阵为β5∗1(1)\beta^{(1)}_{5*1}β5∗1(1)，使用relu激活函数；H到O层权值矩阵为W2∗5(2)
加油加油再加油x·2023-01-16 10:32

ResNet模型框架（PyTorch）

DeepResidualLearningforImageRecognition，该论文提出了一种残差网络结构，将网络每一部分的输入经shortcutconnection，与第二（三）个卷积核的结果相加，然后一并进行ReLU
Leung WaiHo·2023-01-16 08:07

深度学习笔记---在计算图思想下实现简单神经网络的各个计算层

二层神经网络利用计算图的思想可以按照如下简单表示上图中的黑色框均表示计算层，Affine表示加权和层，ReLU表示ReLU激活函数层，SoftmaxWithLoss表示Softmax激活函数和Loss损失函数的组合层
武松111·2023-01-16 08:22

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十三)

的可视化7.6.1第1层权重的可视化7.6.2基于分层结构的信息提取7.7具有代表性的CNN7.7.1LeNet7.7.2AlexNet7.5CNN的实现CNN各层示意图：隐藏层：Convolution-ReLU-Pooling
weixin_43114885·2023-01-16 08:21

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(八)

第5章误差反向传播法5.4简单层的实现5.4.1乘法层的实现5.4.2加法层的实现5.5激活函数层的实现5.5.1ReLU层5.5.2Sigmoid层5.6Affine/Softmax层的实现5.6.1Affine
weixin_43114885·2023-01-16 08:50

数据分析-深度学习 Pytorch Day4

可以选择relu做为激活函数，也可以选择tanh，swish等。合适的训练算法：通常采用SGD，也可以引入动量和自适应学习速率，也许可以取得更好的效果。合适的训练技巧：合理的初始化，对于较深的网络引入
小浩码出未来！·2023-01-16 08:40

读书笔记：ReLU函数的Python代码 ← 斋藤康毅

【ReLU函数】【ReLU函数的Python代码】importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltdefrelu(x):returnnp.maximum(0,x)x=
hnjzsyjyj·2023-01-16 08:09

机器学习常见术语汇总

在多类别分类中，准确率定义如下：在二分类中，准确率定义为：激活函数（Activationfunction）一种函数（例如ReLU或Sigmoid），将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中
youzhouliu·2023-01-16 06:43
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