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【科研-学习-pytorch】3-分类问题

分类问题线性回归，三个fc分类预测；one-hot编码；激活函数Relu；矩阵相乘的shape变换；mnisttorchvision直接读取；train、test、val；实现loaddatatorchvisionloaddata

helloworld_Fly·2022-12-19 20:07

机器学习常见考题

这里写目录标题1.梯度下降2.激活函数（1）Sigmoid函数（2）Tanh函数（3）Relu函数（4）LeakyReLU函数（5）ELU(ExponentialLinearUnits)函数3.激活函数

顽固的云霄·2022-12-19 16:50

深度学习的学习记录（七）

循环神经网络（RNN）循环神经网络中的激活函数多采用双曲正切函数tanh,而不是relu.循环神经网络中的第一步不像后面那样，有上一个输出返送回来的数据一起作为输入，但为了保证每一步操作的统一性，我们一般也会手动的添加一个共同的输入

WhaTEveR。。。。·2022-12-19 15:30

神经网络训练的一般步骤,神经网络常用训练方法

如何用Tensorflow快速搭建神经网络在MNIST数据集上，搭建一个简单神经网络结构，一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。

普通网友·2022-12-19 11:32

机器学习题目汇总

（2）几乎处处可微：sigmoid处处可微，ReLU仅在有限点处不可微）。（3）计算简单。（4）非饱和性：Sigmoid存在饱和区，存在梯度消失问题，后来提出了relu。（5）单调性。

MXL147·2022-12-18 16:08

浅析深度学习中的mask操作

按照上述定义，非线性激活函数Relu（根据输出的正负区间进行简单粗暴的二分）、dropout机制（根据概率进行二分）都可以理解为泛化的mask操作。

guofei_fly·2022-12-18 15:24

深度残差收缩网络的完整PyTorch代码

同时，软阈值化的梯度要么为0，要么为1，这与ReLU激活函数是相似/一致的。2）由于软阈值化的阈值是通过类似于SEN

weixin_47174159·2022-12-18 15:16

从 relu 的多种实现来看 torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别与联系

参考从relu的多种实现来看torch.nn与torch.nn.functional的区别与联系-云+社区-腾讯云relu多种实现之间的关系：relu函数在pytorch中总共有3次出现：torch.nn.ReLU

Wanderer001·2022-12-18 13:15

【DL】CNN的前向传播和反向传播（python手动实现）

卷积层的前向传播和反向传播说明本文中，只实现一层卷积层的正反向传播（带激活函数Relu），实现的是多通道输入，多通道输出的。

BassieYuan·2022-12-18 09:04

神经网络学习的几种方法

6.2隐藏层的激活值的分布6.3ReLU的权重初始参数小结：6.4BatchNormalization6.4.1BatchNormalization算法6.4.2BatchNorm的评估6.5正则化6.5.1

Nefelibat·2022-12-18 09:59

图文+代码分析：caffe中全连接层、Pooling层、Relu层的反向传播原理和实现

1.全连接层反向传播设CC为loss全连接层输入：(bottom_data)aa全连接层输出：(top_data)zz假设aa维度K_，zz维度N_，则权值矩阵维度为N_行*K_列，batchsize=M_全连接层每个输出zi=b+∑jwijajzi=b+∑jwijaj1.1bottom_diff计算：对bottom_data求导：∂C∂aj=∑i∂C∂zi⋅∂ziaj=∑izi′wij∂C∂aj

l_____r·2022-12-18 09:56

保存加载模型model.save()

将产生怀疑defcreate_model():model=tf.keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(512,activation='relu',in

Ding大道至简·2022-12-18 05:42

tensorflow2在获取中间层输出的时候出现层未连接错误 Layer sequential_19 is not connected, no input to return.

原始代码：#训练#deftrain():#构建网络network=keras.Sequential([keras.layers.Dense(128,'relu'),#,input_shape=(28*28

思禾·2022-12-18 02:35

python 数据编码器_如何在Keras中实现文本数据的一维共解自动编码器？

SEQUENCE_LEN,EMBED_SIZE),name="input")x=Conv1D(filters=NUM_FILTERS,kernel_size=NUM_WORDS,activation="relu

weixin_39695306·2022-12-18 01:43

全卷积网络FCN详解

目录一、FCN提出原因二、FCN的网络结构分析三、基本网络结构的源码分析（FCN-32s）1、conv_relu函数——用于定义卷积层以及该层的激活函数层2、max_pool函数——用于定义池化层3、fcn

tt丫·2022-12-17 21:12

【深度学习】常见的几种激活函数（含源代码解读）

目录：深度学习中常见的几种激活函数一、前言二、ReLU函数三、sigmoid函数四、tanh函数一、前言激活函数（activationfunction）通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活

旅途中的宽~·2022-12-17 19:51

激活函数介绍（绘制图像与介绍篇）

常见的激活函数有Sigmoid,ReLU,Softmax函数。1.Sigmoid函数Sigmoid函数又称Logistic函数，模拟了生物的神经元特性。

梦想.极客·2022-12-17 19:20

深度学习：激活函数

return1/(1+np.exp(-x))x=np.arange(-5.0,5.0,0.1)y=sigmoid(x)plt.plot(x,y)plt.ylim(-0.1,1.1)plt.show()Relu

海超人and大洋游侠·2022-12-17 19:10

全网最全激活函数图像绘制

目录前言单张绘制代码绘制结果SigmoidTanhReLULeaky_ReLUMish多张绘图画在一张图上代码绘制结果前言一键运行即可绘制Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky_ReLU和Mish

住在代码的家·2022-12-17 19:37

python绘制激活函数图像

1，Relu函数表达式：f(x)=max⁡{0,x},x∈(-∞,+∞)绘图程序#__author__='czx'#coding=utf-8importnumpyasnpfromnumpyimport*

巢子·2022-12-17 19:04

深度学习中的四种激活函数

这篇文章用来整理一下入门深度学习过程中接触到的四种激活函数，下面会从公式、代码以及图像三个方面介绍这几种激活函数，首先来明确一下是哪四种：Sigmoid函数Tahn函数ReLu函数SoftMax函数激活函数的作用下面图像

Python中文社区·2022-12-17 19:30

深度学习笔记

（节点就是中间的小圆圈，神经元）神经元：ReLu函数，修正性单元。修正表示取不小于0的值神经网络的强大之处在于你无需考虑它中间经历怎样的过程，只要输入x,就能得到y。

BKXjilu·2022-12-17 15:06

Lesson 13.5 Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）

Lesson13.5Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）在进行了一系列的理论推导和代码准备工作之后，接下来，我们介绍参数初始化优化方法，也就是针对tanh和Sigmoid激活函数的Xavier方法，以及针对ReLU

Grateful_Dead424·2022-12-17 15:08

pytorch如何去定义新的自动求导函数

参考官网上的demo：传送门直接上代码，定义一个ReLu来实现自动求导12345678910111213141516171819202122232425importtorchclassMyRelu(torc

Python266·2022-12-17 15:05

深度学习（二）：深度学习与神经网络学习笔记（手记）

1.感知机模型，CNN模型的前身:2.sigmoid激活函数：3.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子：4.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子（续）：5.Relu、Softmax,Sigmod

夜风里唱·2022-12-17 11:41

ZFNet论文笔记--卷积可视化

通过可视化解释神经网络的过程ZFNet网络结构：在AlexNet的基础上进行修改，核心是可视化通过反卷积反池化进行可视化反池化通过池化时记录最大像素的位置，反池化时根据最大位置返回到对应位置反激活使用的还是ReLU

麻花地·2022-12-17 11:06

GoogLeNet InceptionV1代码复现＋超详细注释（PyTorch）

（这可能是全网最详细的注释哦）第一步：定义基础卷积模块（卷积+ReLU+前向传播函数）'''-------------------第一步：定义基础卷积模块（卷积+ReLU+前向传播函数）--------

路人贾'ω'·2022-12-17 10:35

cnn转

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/Re

xiekuang4922·2022-12-17 10:26

深度学习笔记整理（六）——深度学习的应用

1.物体识别深度学习之前：尺度不变特征变换方法和支持向量机等机器学习方法组合应用；2012年：多伦多大学研究团队提出CNN、ReLU、DropOut的使用，可以自动捕捉到多个方向的边缘和颜色渐变、网纹图案等

xyq1212·2022-12-17 07:06

3.1 卷积神经网络基础

Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField）多输入通道、多输出通道和批量操作飞桨卷积API介绍卷积算子应用举例池化（Pooling）ReLU

一条大蟒蛇6666·2022-12-17 07:22

使用tensorflow2.x的API复现经典网络AlexNet

批归一化（B）、激活（A）、池化（P）、遗忘（D），可谓是集齐了5颗龙珠CBAPD，并且AlexNet相比较1998年卷积的开山之作的LeNet的创新之处是首次采用批归一化，激活函数从sigmoid改用relu

QianZ423·2022-12-17 01:56

【深度学习一】activation function以及loss function理解

一首先线性回归模型：可以看成是单层神经网络二引入非线性元素，使神经网络可以完成非线性映射，就引入了sigmoid，ReLU，softmax等激活函数Sigmoid函数Sigmoid=多标签分类问题=多个正确答案

cv_我emo了·2022-12-16 13:13

5.pytorch学习：非线性激活——Non-linear Activations

目录ReLU()Sigmoid()加入数据集查看效果ReLU()官网：ReLU—PyTorch1.10documentationhttps://pytorch.org/docs/1.10/generated

机械专业的计算机小白·2022-12-16 12:41

尝试了一种新的激活函数（灭活函数），似乎效果还不错

我曾经在一个为什么relu效果比sigmoid好的问题下回答说，神经网络就是个拟合器。抛开神经网络，传统上的拟合都是分解出一组基函数，再加权求和，泰勒分解的基函数是幂函数，傅立叶分解的基函数是三角函

whycadi·2022-12-16 09:56

ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for 'pool1/MaxPool'

None):input_shape=(1,img_rows,img_cols)img_input=Input(shape=input_shape)x=Conv2D(32,(3,3),activation="relu

smellycat17·2022-12-16 04:38

pytorch如何定义新的自动求导函数

参考官网上的demo：传送门直接上代码，定义一个ReLu来实现自动求导importtorchclassMyRelu(

·2022-12-15 18:43

『深度学习模型实现与技术总结』——AlexNet

文章目录一、简介二、特点1.ReLU2.LRN与BN3.Dropout三、网络结构1.224与2272.具体结构四、代码实现1.Pytorch2.PaddlePaddle五、相关参考一、简介AlexNet

大海腾与小乌堆·2022-12-15 15:26

深度学习学习笔记——BN

（2）relu激活函数之前可以防止某一层的激活值全部被抑制，防止梯度消失。目的：防止梯度消失的同时也可以使得训练集、测试集同分布，不同batch同分布，这些都可以加速训练过程。

phily123·2022-12-15 15:19

吴恩达深度学习课程第一课---深度学习---第一周学习笔记

复杂一些的神经网络是由多个单元神经网络堆叠起来的机器学习被应用于结构化数据和非结构化数据结构化数据是数据的数据库，如非结构化数据是不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据,如音频,图片，和文本中单词:sigmoid函数和ReLU

菜刀l四庭柱·2022-12-15 14:19

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks--M Sandler

3.1深度可分离卷积3.2LinearBottlenecks（低维不使用ReLU）3.3倒残差结构（先升维+倒残差）4、模型结构5、实现说明6、实验6.1ImageNet分类6.２消融实验7、总结MobileNetV2

我是一个对称矩阵·2022-12-15 10:41

（记录）tensorflow.keras.models.Sequential和输入层InputLayer以及dense层个人理解

model=models.Sequential()model.add(layers.Dense(64,activation='relu',input_shape=(10000,)))model.add(

空筱琳·2022-12-15 09:11

Caffe小记

deploy.prototxtsolver.prototxttrain_val.prototxttrain.caffemodeldeploy.prototxt文件中Layer的定义形式layer{name:"data/*"type:"Input/Convolution/ReLU

yukaiwen0102·2022-12-14 23:05

pytorch 不能导出yolov5的onnx

ifopname=='hardswish':relu=_registry[(domain,version)]["relu"]_registry[(domain,version)][opname]=relu

AI大魔王·2022-12-14 20:21

【pytorch】——exporting the operator relu6 to onnx opset version 13 is not supported

pytorch1.8.0,onnxF.relu6无法导出到onnx。应该是pytorch1.8.0没有定义relu6的导出规则，但是用nn.relu6是可以的。

农夫山泉2号·2022-12-14 20:20

ASTGCN（二）函数解析

所以在文章的实现上，作者首先分别设计SAtt和TAtt(这里我觉得就是叫空间注意力和时间注意力)，然后经过图卷积和卷积核函数（本文中是ReLU），最后经过全链接之后Fin

canotrny·2022-12-14 13:21

神经网络激活函数及参数初始化

文章目录1激活函数（Activationfunctions）1.1sigmoid与tanh激活函数1.2ReLu激活函数1.3选择激活函数的经验法则1.4总结1.5建议2为什么需要非线性激活函数？

忘川之水&·2022-12-14 12:28

神经网络与深度学习：人工神经网络（上）

神经网络的实现2.3具体步骤实现3.多层神经网络3.1异或问题3.2复杂边界问题3.3前馈神经网络3.4全连接网络3.5万能近似定理3.6隐含层的设计4.误差反向传播算法5.激活函数5.1sigmoid函数5.2ReLU

Twinkle1231·2022-12-14 01:26

【CANN文档速递05期】一文让您了解什么是算子

再例如：tanh、ReLU等，为在网络模型中被用做激活函数的算子。算子的名称（Name）与类型（Type

昇腾CANN·2022-12-13 17:33

常见的卷积神经网络模型,卷积神经网络数学建模

1、卷积神经网络cnn究竟是怎样一步一步工作的用一个卷积核滑动图片来提取某种特征（比如某个方向的边），然后激活函数用ReLU来压制梯度弥散。

aifans_bert·2022-12-13 11:34

GCN（详解链接+自己笔记）

有问题的欢迎评论区讨论，没问题的点个赞）以下是自己的笔记：GCN的主要公式（层特征转播公式）：（补充）度矩阵（degreematrix）的定义：GCN例子：假设我们构造一个两层的GCN，激活函数分别采用ReLU

一只认真的菜狗·2022-12-13 10:31

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