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神经网络基础2：激活函数

以下将介绍神经网络中常用的几种激活函数：sigmoid、tanh、ReLu、leakyReLu、PReLu、ELU、maxout、softmax，以及它们各自的特性。

yeqiustu·2023-01-16 06:36

Andrew Ng 神经网络与深度学习 week3

双层神经网络的表示计算神经网络的输出多个训练样本的向量化实现将其向量化向量化实现的解释总结：推理演绎Activationfunctiontanh函数(对sigmoid函数做一定平移得到的新的函数)**Relu

不爱写程序的程序猿·2023-01-16 06:35

神经网络—非线性激活中ReLU函数和Sigmoid函数的使用

文章目录二、非线性激活函数ReLU和Sigmoid的使用1.ReLU函数1.1ReLU函数的官方文档1.2实例练习2.Sigmoid函数2.1Sigmoid函数的官方文档2.2实例练习一、激活函数是什么激活函数是指在多层神经网络中

晓亮.·2023-01-16 06:30

神经网络介绍-激活函数、参数初始化、模型的搭建

目录1、深度学习了解1.1深度学习简介1.2神经网络2、神经网络的工作流程2.1激活函数2.1.1Sigmoid/Logistics函数2.1.2tanh（双曲正切曲线）2.1.3RELU2.1.4LeakyRelu2.1.5SoftMax2.1.6

海星？海欣！·2023-01-16 06:58

6- 构建一个简单的分类网络

文章目录1.说明2.GPU设置3.自定义神经网络4.nn.Flatten5.nn.Linear6.nn.Sequential7.nn.ReLU8.小结1.说明神经网络由对数据进行操作的层/模块组成。

取个名字真难呐·2023-01-15 23:14

神经网络中常用的几个激活函数

1.什么是激活函数在神经网络中，我们经常可以看到对于某一个隐藏层的节点，该节点的激活值计算一般分为两步：2.常用的激活函数在深度学习中，常用的激活函数主要有：sigmoid函数，tanh函数，ReLU

weixin_38754337·2023-01-15 14:44

Pytorch gpu加速方法

Pytorchgpu加速方法原文：https://www.zhihu.com/question/274635237relu用inplace=True用eval()和withtorch.no_grad()

AI视觉网奇·2023-01-15 13:55

tensorflow2自制数据集实线猫狗分类

使用relu激活函数激活，采用分类交叉熵用于loss评判，softmax进

qq_27327279·2023-01-15 10:17

chainer-图像分类-MobileNetV3代码重构【附源码】

本次基于chainer实现了Hardsigmoid、Hardswish、Relu6、Relu等激活函数代码实现def_make_divisible(ch,divisor=8,min_ch=None):ifmin_chisN

爱学习的广东仔·2023-01-15 10:02

深度学习 10 神经网络简介

1.深度学习和机器学习的主要区别在于对数据的处理,机器学习主要通过算法直接进行推断,而深度学习主要通过神经网络对各种算法进行加权,然后汇总得出结论.2.常用的激活函数:tanh函数relu函数leakyrelu

处女座_三月·2023-01-15 09:23

pytorch速成笔记

文章目录加载数据集：Tensorboard的使用Transform使用：torchvision的使用dataloader的使用：神经网络基本骨架实现:卷积过程的实现：最大池化层的代码实现：激活函数的实现：（relu

咸鱼不闲73·2023-01-15 08:21

【学习笔记】【Pytorch】九、非线性激活

【学习笔记】【Pytorch】九、非线性激活学习地址主要内容一、前言二、Pytorch的非线性激活三、nn.ReLU类的使用1.使用说明2.代码实现二、nn.Sigmoid类的使用1.使用说明2.代码实现学习地址

Mr庞.·2023-01-15 07:29

pytorch学习笔记-----卷积，池化参数计算

卷积神经网络构建一般卷积层，relu层，池化层写成一个模块importtorch.nnasnnclassCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).

cvks·2023-01-15 07:29

ImageNet classification with deep convolutional neural networks

使用深度卷积神经网络进行ImageNet图像分类目录1.引言2.网络结构2.1小细节2.2代码部分3.创新点3.1非线性激活函数ReLU（提速）3.2多GPU训练（提速）3.3局部响应归一化（增强泛化能力

每天都要吃肉肉(●'◡'●)·2023-01-14 23:25

【论文笔记】—AlexNet—2012-ACM

AlexNet采用ReLU激活

chaiky·2023-01-14 23:54

000102感知机到神经网络

：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》--[日]斋藤康毅文章目录从感知机到神经网络学习基础概念激活函数（activationfunction）sigmoid函数ReLU函数恒等函数三层网络实现权重及偏置的初始化前向

tryiiii·2023-01-14 20:11

mmdet FPN_CARAFE 代码解析

def__init__(self,in_channels,out_channels,num_outs,start_level=0,end_level=-1,add_extra_convs=False,relu_before_extra_convs

FeboReigns·2023-01-14 19:28

DGL踩坑留念

GraphConvolutionalNetworkforTextClassification的时候，模型准确度一直保持在62-64左右，无论采取什么方法都不能使得准确度继续上升，模型如下：importtorch.nnfromtorch.nnimportModule,ReLU

kun996·2023-01-14 15:46

pytorch named_children()和named_parameters()的区别

named_parameters()主要用于返回神经网打包的每一层的名字以resnet18为例子，其每一个layer（也就是basicblock）由多个nn.conv/nn.linear/nn.bn/nn.relu

AllenPuRZ·2023-01-14 13:08

pytorch中children()，modules()，named_children()，named_modules()，named_parameters()，parameters()的区别

batch_first=True,bidirectional=True)Sequential((0):Linear(in_features=288,out_features=144,bias=True)(1):ReLU

思所匪夷·2023-01-14 08:49

用pytorch里的children方法自定义网络

children()返回网络模型里的组成元素，且children()返回的是最外层的元素举个例子：m=nn.Sequential(nn.Linear(2,2),nn.ReLU(),nn.Sequential

王大队长·2023-01-14 08:49

吴恩达神经网络Course——week4

一个多层的神经网络，结构是输入层->隐藏层->隐藏层->···->隐藏层->输出层**，在每一层中，我会首先计算Z=np.dot(W,A)+b，这叫做【linear_forward】，然后再计算A=relu

RsqTcqssss·2023-01-14 07:30

AlexNet网络详解(实现花的种类识别)

AlexNet的亮点1.AlexNet在激活函数上选取了非线性非饱和的relu函数，在训

fakerth·2023-01-14 00:04

AlexNet论文学习

2.适合的梯度下降函数（Relu）可以加速训练3.GPU并行运算更加迅速4.数据增广、批处理训练dropout、池化操作、LRN正则化可以减少过拟合摘要Alex小组训练了一个DCNN，由五个卷积层，一些

20220723开始学Java·2023-01-14 00:59

AlexNet学习

数据集ILSVRC，是imagenet的子集有1000个类别亮点首次利用GPU进行网络加速使用ReLU激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数（求导麻烦，梯度消失）LRN局部响应归一化。

小甜瓜zzw·2023-01-14 00:22

SENet: Squeeze-and-Excitation Networks

SE-InceptionModule和SE-ResNetModule额外的参数量消融实验实现代码具体步骤输入特征图，经过全局平均池化（globalaveragepooling），输出特征图依次经过fc、relu

00000cj·2023-01-13 22:22

CNN调优总结

第一时间送达资料来自网上，略有删改针对CNN优化的总结SystematicevaluationofCNNadvancesontheImageNet使用没有batchnorm的ELU非线性或者有batchnorm的ReLU

小白学视觉·2023-01-13 11:05

深度学习常见的激活函数

ReLU函数ReLU提供了一种非常简单的非线性变换]。

菜小鸡同志要永远朝光明前进·2023-01-13 09:16

pytorch中backward()方法自动求梯度

方法自动求梯度2.1、结果张量是一维张量2.2、结果张量是二维张量或更高维张量参考1、区分源张量和结果张量x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=x.relu

不一样的天蝎座·2023-01-13 09:46

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述。损失

五元钱·2023-01-12 19:13

CNN（Convolutional Neural Network）

卷积层的激活函数使用的是ReLU。我们在DNN中介绍过ReLU的激活函数，它其实很简单，就是ReLU(x)=max(0,x)。在卷积层后面是池化层(Poolinglayer)，这个也是CNN

梦码城·2023-01-12 19:09

Softsign Tanh 速度对比

我最近对softsign这个函数比较偏爱，但是测试的时候，有时候发现其速度并不令人满意网上资料很少，搜到了一篇博客深度学习日常发问（三）：激活函数性能对比_明曦君的博客-CSDN博客_mish激活函数和relu

zhqh100·2023-01-12 19:15

keras预测函数采坑实录

Sequential()model.add(Conv2D(32,(3,3),strides=(1,1),input_shape=(299,299,3),padding='same',activation='relu

星之所望·2023-01-12 17:07

深度学习_准备工作

深度学习常用函数学习率问题反向传播：神经网络可以表达非线性的原因参数初始化常用函数sigmoid：Relu激活函数sigmoid存在的主要缺点是当网络层数较多的时候容易发生梯度消失因为在sigmoid中

沧海磐石·2023-01-12 14:53

Relu激活函数及其变种

ReLU(RectifiedLinearUnit,修正线性单元)ReLU公式近似推导::下面解释上述公式中的softplus,NoisyReLU.softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑,同ReLU

AI剑客·2023-01-12 11:48

超越ReLU却鲜为人知，3年后被挖掘：BERT、GPT-2等都在用的激活函数

不过今天被人们普遍采用的ReLU真的是最高效的方法吗？

小白学视觉·2023-01-12 11:18

【计算机视觉】三种常见的激活函数解析

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？

秋天的波·2023-01-12 11:15

激活函数(sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout)

sigmoid函数公式：图像：sigmoid可以将数据压缩到[0,1]范围内，可看作神经元的饱和放电率。在历史上，sigmoid函数非常有用，这是因为它对神经元的激活频率有很好的解释：从完全不激活(0)到求和后的最大频率处的完全饱和（saturated）的激活（1）。然而现在sigmoid激活函数使用较少，主要原因为两点：梯度消失。当神经元的激活在接近0或1时会饱和，导致其导数为0，则梯度为0。在

沉沉沉小姐·2023-01-12 11:44

CVPR 2021 | 自适应激活函数ACON: 统一ReLU和Swish的新范式

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文作者：NingningMA|本文系CVer粉丝投稿https://zhuanlan.zhihu.com/p/363274457论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.04759代码：https://github.com/nmaac/acon本文提出一种新的激活函数ACON(activateornot)，

Amusi（CVer）·2023-01-12 11:13

超越ReLU！SMU：一种新的激活函数，让CNN性能涨点！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童SMU:smoothactivationfunctionfordeepnetworksusingsmoothingmaximumtechnique论文：https://arxiv.org/abs/2111.04682选择一个好的激活函数可以对提高网络性能产生重要的影响。HandcraftedActivation是神

Amusi（CVer）·2023-01-12 11:13

计算机视觉 | 面试题：06、ReLU函数在0处不可导，为什么在深度学习网络中还这么常用?

问题ReLU函数在0处不可导，为什么在深度学习网络中还这么常用?

Mrrunsen·2023-01-12 11:12

激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

ReLU(RectifiedLinearUnit,修正线性单元)形式如下:ReLU公式近似推导::下面解释上述公式中的softplus,NoisyReLU.softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑

明天也要加油鸭·2023-01-12 11:41

激活函数总结1:ReLU及其变体

sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点：（1）首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。

Chen_Swan·2023-01-12 11:40

【计算机视觉】ReLU函数在0处不可导，为什么还能用