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【python】卷积神经网络

卷积神经网络一、图片的识别过程：二、卷积神经网络解决了两个问题三、基本结构1.卷积层2.池化层3.ReLU激活层单层卷积神经网络4.全连接层四、卷积神经网络流程五、卷积神经网络算法过程六、(代码)卷积神经网络

Htht111·2023-01-05 23:33

「PyTorch自然语言处理系列」3. 神经网络的基本组件（中）

上下拉动翻看整个目录1.感知机：最简单的神经网络2.激活函数2.1Sigmoid2.2Tanh2.3ReLU2.4Softmax3.损失函数3.1均方误差损失3.2分类交叉熵损失3.

数据与智能·2023-01-05 23:27

李沐老师pytorch笔记

笔记1.关于模型的训练，胖的模型相比深度的模型更加不好训练2.关于模型的层数理解，只有在有w参数的情况下才属于一层3.对于激活函数tanh，Sigmoi，ReLu函数4.鲁棒性：5.训练集和测试集之间的关系

百大小伙计·2023-01-05 21:20

深度学习经典试题29道

课后测试深度学习中的“深度”是指A.计算机理解深度B.中间神经元网络的层次很多C.计算机的求解更加精确D.计算机对问题的处理更加灵活B下列哪一项在神经网络中引入了非线性A.随机梯度下降B.修正线性单元(ReLU

琴&·2023-01-05 14:32

神经网络中怎么解决梯度消失问题

比如ReLU或

Echo-z·2023-01-05 14:31

激活函数的性质、表达式及其优劣：Sigmoid -> Tanh -> ReLU -> Leaky ReLU 、PReLU、RReLU 、ELUs-> Maxout

对于分段线性函数比如ReLU，只满足几乎处处可微（即仅在有限个点处不可微）。对于SGD算法来说，由于几乎不可能收敛到梯度接近零的位置，有限的不可微点对于优化结果不会有很大影响。

姬香·2023-01-05 14:25

《HAWQ-V3: Dyadic Neural Network Quantization》论文阅读

只采用均匀量化权重对称量化，激活非对称量化，对量化步长S采用静态量化，采用per-channel的量化方式3.1量化矩阵的乘法与卷积（核心：把浮点数的乘除改为二进制移位）考虑一层隐藏激活为h，权值张量为W，然后是ReLU

Niko_尼公子不想转码·2023-01-05 08:24

神经网络反向求导不可导情况处理

但是，为了解决梯度消失等问题提出的relu系列函数却不满足处处可导性质。针对这种类型的激活函数，可以使用次梯度来解决。

RichardsZ_·2023-01-05 08:39

PyTorch深度学习入门笔记（十二）神经网络-非线性激活

文章目录一、非线性激活常用函数介绍1.1ReLU1.2Sigmoid一、非线性激活常用函数介绍非线性激活的目的是为了给我们的神经网络引入一些非线性的特质。

雪天鱼·2023-01-05 03:11

【Pytorch】神经网络-非线性激活 - 学习笔记

视频网址首先来看看官方文档（以ReLU为例）其中要注意到参数：inplace，可以举例子解释一下相当于输出是否覆盖输入，一般情况下inplace=False（默认值）代码importtorchimporttimefromtorchimportnnfromtorch.nnimportReLUstart

Lucy@IshtarXu·2023-01-05 03:40

【MobileNetV3】MobileNetV3网络结构详解

文章目录1MobileNetV3创新点2block变成了什么样2.1总体介绍2.2SE模块理解2.3ReLu6和hardswish激活函数理解3网络总体结构4代码解读5感谢链接在看本文前，强烈建议先看一下之前写的

寻找永不遗憾·2023-01-05 01:15

深度学习mask掩码机制

结构特征提取：用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩膜相似的结构特征mask使用方法Relu操作和dropout操作相当于泛化的mask待补充参考文献浅析深度学习中的mask操作图像中的掩膜(Mask

畅游的飞鱼·2023-01-04 20:00

【tensorflow2.x】使用 wgan-gp 生成 mnist 手写数字

__init__()self.fc=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu'),t

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:38

batchsize对测试集结果有影响吗

ReLU和BN层简析BatchNormalization的预测阶段batch-size调整后，相应的学习律，梯度累加等可能都要调整，有时候也可以调整一些过拟合参数，比如dropout,bn等。

daoboker·2023-01-04 08:28

2 Resnet系列网络模型改进

在原有组件分布中，灰色路线的Relu在add之后，残差块的输出非负，不利于简化优化

PULSE_喔豁·2023-01-04 07:58

ResNet网络模型的详细过程解析

然后经标准化BN和激活函数Relu。然后经过3x3的最大池化层进行步长为2的池化。得到大小为56x56，通道数64保持不变的输出结果，记为stage0_1。然后对

LS_learner·2023-01-04 07:57

models.init_weight

kaiming高斯初始化，使得每一卷积层的输出的方差都为1#torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor,a=0,mode='fan_in',nonlinearity='leaky_relu

Tabbyddd·2023-01-03 15:04

AlexNet论文笔记

深度卷积卷积神经网络卷积层，卷积过程：池化层，下采样过程：减少featuremap大小，减少计算量1998年，LeCun提出的LeNet-5，可以实现数字的分类ReLU激活函数ReLU函数的优点：模型并行使

麻花地·2023-01-03 15:32

【第61篇】AlexNet：CNN开山之作

文章目录摘要1简介2数据集3架构3.1ReLU非线性3.2多GPU训练3.3局部响应归一化3.4重叠池化3.5整体架构4减少过拟合4.1数据增强4.2失活(Dropout)5学习细节6结果6.1定性评估

AI浩·2023-01-03 15:01

Pytorch 深度学习实践第9讲--刘二大人

B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题说明：1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。

NCUTer·2023-01-03 14:21

matlab用relu函数优化逻辑回归_机器学习之Logistic回归

7.1分类问题本节内容：什么是分类之前的章节介绍的都是回归问题，接下来是分类问题。所谓的分类问题是指输出变量为有限个离散值，比如正确或错误、0或1、是或否等等。我们将首先从二元分类问题开始讨论，可将分类总结成y∈{0,1}，，其中0表示负向类，1表示正向类。Logistic回归与线性回归有一个主要的区别，在线性回归中，ℎ()的值可以小于0，也可以大于1；而在Logistic回归中，ℎ()的值在0-

weixin_39781186·2023-01-03 12:14

matlab用relu函数优化逻辑回归_吴恩达老师课程笔记系列第 29节 -逻辑回归之高级优化 (5)...

第29节-逻辑回归之高级优化(5)参考视频:6-6-AdvancedOptimization(14min).mkv在上一个视频中，我们讨论了用梯度下降的方法最小化逻辑回归中代价函数J(θ)。在本次视频中，我会教你们一些高级优化算法和一些高级的优化概念，利用这些方法，我们就能够使通过梯度下降，进行逻辑回归的速度大大提高，而这也将使算法更加适合解决大型的机器学习问题，比如，我们有数目庞大的特征量。现在

weixin_39607474·2023-01-03 12:44

matlab用relu函数优化逻辑回归_神经网络中的非线性激活函数

这是@小白遇见AI的第22篇推文在本文中，我们将一起了解激活函数并理解它们在神经网络中的必要性。什么是非线性？这意味着神经网络可以成功地近似不遵循线性的函数，或者可以成功地预测被非线性决策边界所划分的函数的类别。为什么是非线性的？很难找到直接遵循线性的任何物理世界现象。我们需要一个可以近似非线性现象的非线性函数。正如我们在本例中看到的那样，数据看起来像是带有一些红色(标签y=0)和一些蓝色(y=1

weixin_39651488·2023-01-03 12:44

relu函数_ECCV 2020，在视觉任务上大幅超越ReLU的新型激活函数

“15分钟看顶会”是旷视研究院全新推出的论文快速解读专栏，聚焦旷视在全球各大顶会、期刊等平台所发表的工作，覆盖深度学习、计算机视觉、视觉导航与控制、计算摄影学、大规模机器学习系统、机器人学等方向。与传统论文视频解读动辄30分钟的时长不同，本专栏尽可能将时间控制在15分钟左右，以方便读者在日常通勤、等待、出行等时间受限的场景下高效利用碎片化时间进行学习、交流。欢迎大家和我们一起“深度学习”，也欢迎对

weixin_39558804·2023-01-03 12:13

ReLU解决异或划分

ReLU(RectifiedLinearUnits)ReLU强大的原因之一就是可以完美地线性划分异或问题（异或的重要性不用多提，在数电逻辑实现和许多决策或加密算法中都是基础）(还有一个重要原因时ReLU

Slngen·2023-01-03 12:43

relu激活函数解读

Tensorflow学习——ReLu转载2017年07月17日22:39:50预训练的用处：规则化，防止过拟合；压缩数据，去除冗余；强化特征，减小误差；加快收敛速度。

tiankongtiankong01·2023-01-03 12:12

CNN卷积神经网络

目录计算机视觉图像识别目标检测图像语义分割实例分割cnn可以解决的问题CNN五层网络结构数据输入层Input卷积层ConvolutionLayer卷积常用参数查看卷积层参数激活层Relu池化层Pooling

编程不秃头！！·2023-01-03 12:42

转：ReLU激活函数：简单之美

https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381导语在深度神经网络中，通常使用一种叫修正线性单元(Rectifiedlinearunit，ReLU

三世·2023-01-03 12:10

逻辑回归之sigmoid/tanh/relu激活函数

常见的激活函数有：1、sigmoid函数2、tanh函数3、relu函数sigmoid函数sigmoid就是一个将输出映射到[0,1]之间的函数了。

Li_GaoGao·2023-01-03 12:09

ReLU函数 Vs Sigmoid 函数——XOR问题究竟用那个好

二、各个激活函数适合的情况1.无激活函数(恒等激活函数)2.S型曲线，例如Sigmoid3.线性整流函数（RectifiedLinearUnit，ReLU）4.Softmax三、实践检验1、隐藏层用ReLU

别被打脸·2023-01-03 12:08

PaddlePaddle入门06：猫狗分类

fluid.nets.simple_img_conv_pool(input=img,filter_size=5,num_filters=20,pool_size=2,pool_stride=2,act='relu

道友去往何处·2023-01-03 11:55

Paddle Fluid编程入门

PaddleFluid的整体架构组网模块模型表达与优化训练模块服务器预测移动端预测PaddleFluid的使用基本概念layer：表示一个独立计算的逻辑，通常包含一个或多个operator，layers.relu

道友去往何处·2023-01-03 11:24

《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · 多维特征输入与多层神经网络（+测试集验证）（5）

目录7、处理多维特征的输入与多层神经网络7、处理多维特征的输入与多层神经网络果然，ReLU好用！！！#!

手可摘星辰不去高声语·2023-01-03 11:10

Flask之视图高级（一）

add_url_rule的使用首先是语法：add_url_rule(rule,endpoint=None,view_func=None)一共是三个参数：relu、endpoint、view_func，其中

我还可以熬_·2023-01-03 09:14

时序图循环_循环神经网络：BPTT算法、梯度消失、梯度爆炸

符号定义和解释首先说明这里的推导采用的符号如下图所示：其中：是第t个时刻的输入是第t个时刻隐藏层的状态是第t个时刻的输出，比如如果我们想要预测下一个词是什么，那么可以认为计算方式为，其中的函数f代表一个非线性函数，比如tanh或者ReLU

weixin_39585070·2023-01-03 08:01

PyTorch之卷积神经网络

一、实现过程本文采用3个卷积层、5个ReLu层、3个池化层和3个全连接层对MNIST数据集多分类。

心️升明月·2023-01-03 07:47

吴恩达Course1《神经网络与深度学习》week2:神经网络基础测验及作业

注：神经元的输出是a=g（Wx+b），其中g是激活函数（sigmoid，tanh，ReLU，…）2.逻辑回归损失函数：(^(),())=−()log^()−(1−())log(1−^())3.假设img

weixin_44748589·2023-01-02 15:59

pytorch基础（三）：使用nn模块构造神经网络

文章目录前言一、问题描述二、官方代码三、代码讲解1.参数初始化2.torch.nn2.1torch.nn.Relu和torch.nn.Linear2.2神经网络参数的初始化3Sequential4.nn

麻衣带我去上学·2023-01-02 10:18

11.训练细节和激活函数

目录trainingdetails训练细节模型训练步骤激活函数选择激活函数输出层选择隐藏层优先选择Relu函数为什么需要激活函数softmax多分类问题neuralnetworkwithsoftmaxoutput

派大星的最爱海绵宝宝·2023-01-02 08:27

神经网络的激活函数

目录1sigmoid2tanh3Relu4LeakyReLU,PReLU,RReLU4.1LeakyReLU4.2PRelu4.3RReLU我们先来看一下几种常见的激活函数的映射图像：1sigmoidsigmoid

学渣渣渣渣渣·2023-01-02 07:55

深度学习：01 神经网络与激活函数

目录对神经网络的概述神经网络的表示激活函数为什么激活函数都是非线性的sigmoid函数tanh函数ReLU函数LeakyRelu函数参考资料对神经网络的概述只用到高中阶段中学到的生物神经网络，我们便能知道在这个网络当中

夏天是冰红茶·2023-01-02 07:26

CNN模型搭建

deftrain_model(train_x,train_y,test_x,test_y,val_x,val_y):model=Sequential()#第一个卷积层，32个卷积核，大小５x5，卷积模式SAME,激活函数relu

小码爱撞墙·2023-01-01 12:54

AlexNet 论文翻译——中英文对照

文章目录Abstract摘要1Introduction1引言2TheDataset2数据集3TheArchitecture3架构3.1ReLUNonlinearity3.1ReLU非线性3.2TrainingonMultipleGPUs3.2

胥洪利·2023-01-01 09:04

【论文阅读】AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks该论文在2012年发布，主要新点有：使用深度CNN、LRN(虽然后来被证无用)、重叠池化、RELU

每个人都是孙笑川·2023-01-01 09:30

AlexNet —— Part 2：论文精读

文章目录摘要论文小标题AlexNet网络结构3.1ReLU3.2TrainingonMultipleGPUs3.3LocalResponseNormalization（局部响应标准化）3.4OverlappingPoolingReducingOverfitting

蓝子娃娃·2023-01-01 09:30

AlexNet论文解读——ImageNet Classification with Deep Convolutional

目录摘要1.介绍2.数据集3.模型架构3.1AlexNet架构图3.2激活函数Relu3.3多GPU训练问题3.4LRN层3.5重叠池化4.减少过拟合4.1数据增强4.2Dropout层5.训练的细节6

要什么自行车儿·2023-01-01 09:58

第一篇 AlexNet——论文翻译

文章目录摘要1简介2数据集3架构3.1ReLU非线性3.2多GPU训练3.3局部响应归一化3.4重叠池化3.5整体架构4减少过拟合</

AI浩·2023-01-01 09:52

python模型架构_Python机器学习（七十六）Keras 模型架构

首先声明一个Sequential模型格式:model=Sequential()接下来，声明输入层:model.add(Convolution2D(32,3,3,activation='relu',input_shape

硅农·2022-12-31 15:31

model.parameters()的理解与使用

__init__()self.flatten=nn.Flatten()self.linear_relu_stack=nn.Sequen

Httoti·2022-12-31 15:24

Pytorch 0.4.0入门

本文将使用一个完全连接的relu网络作为运行示例。该

云南省高校数据化运营管理工程研究中心·2022-12-31 15:19

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