relu

MACs和FLOPs

目录FLOPsMACs关系使用全连接层卷积层深度分离卷积池化层全局池化（常用）：一般池化（不常用）：激活层ReLU/PReLU/ELUSigmoidFLOPsFloatingPointOperations
拒绝省略号·2022-12-12 20:30

pytorch relu函数实现_7 激活函数 -庖丁解牛之pytorch

pytorch中实现了大部分激活函数，你也可以自定义激活函数，激活函数的实现在torch.nn.functional中，每个激活函数都对应激活模块类，但最终还是调用torch.nn.functional，看了定义，你也能自定义激活函数,我们从最早的激活函数来看sigmoiddefsigmoid(input):r"""sigmoid(input)->TensorAppliestheelement-w
weixin_39706491·2022-12-12 14:24

resnet18模型

kernel_size=[3,3],padding=1,data_format=NCHW)(bn1):BatchNorm2D(num_features=64,momentum=0.9,epsilon=1e-05)(relu
骑着乌云看雪·2022-12-12 14:21

神经网络 激活函数小结.2022.01

神经网络激活函数小结.2022.01Sigmoid函数H-Sigmoid函数Tanh函数ReLu函数Softplus函数LeakyReLu函数PReLu(Parametric)函数RandomizedLeakyReLu
球场书生·2022-12-12 14:50

常用的激活函数合集（详细版）

常用激活函数解析1、Sigmoid函数1.1公式1.2对应的图像1.3优点与不足之处1.4对应pytorch的代码2、Tanh函数2.1公式2.2对应的图像2.3优点与不足之处2.4对应pytorch的代码3、ReLU3.1
小wu学cv·2022-12-12 14:48

激活函数sigmoid 、tanh、Relu、Leaky Relu 优缺点对比（最全）

1、什么是激活函数2、为什么要用3、都有什么激活函数（linear、sigmoid、relu、tanh、leakyrelu、softmax）4、不同激活函数的适用场景什么是激活函数激活函数是确定神经网络输出的数学方程式
flare zhao·2022-12-12 14:48

搞懂激活函数(Sigmoid/ReLU/LeakyReLU/PReLU/ELU)

1.简介在深度学习中，输入值和矩阵的运算是线性的，而多个线性函数的组合仍然是线性函数，对于多个隐藏层的神经网络，如果每一层都是线性函数，那么这些层在做的就只是进行线性计算，最终效果和一个隐藏层相当！那这样的模型的表达能力就非常有限。实际上大多数情况下输入数据和输出数据的关系都是非线性的。所以我们通常会用非线性函数对每一层进行激活，大大增加模型可以表达的内容（模型的表达效率和层数有关）。这时就需要在
追光少年羽·2022-12-12 14:17

Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky_ReLU、SiLU、Mish函数python实现

Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky_ReLU、SiLU、Mish函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefSigmoid(x):y=1/
田小草呀·2022-12-12 14:44

Resnet50 pytorch复现

而每一组卷积是这样的结构：卷积->BN->RELU组合而成。如果所示，上面左边的为Resnet18,34的残差结构，右边的是Resnet50101152的残差结构。
kui9702·2022-12-12 13:40

PyTorch（五）神经网络基础

torch.nn.functional①Conv2d2.torch.nn①Conv2d三、Poolinglayers池化层1.nn.MaxPool2d下采样（最大池化）四、Non-linearActivations非线性激活1.ReLU2
竹清兰香·2022-12-12 08:28

【BBuf的CUDA笔记】一，解析OneFlow Element-Wise 算子实现

Elemet-Wise算子指的是针对输入Tensor进行逐元素操作，比如ReLU就是
just_sort·2022-12-12 07:32

卷积神经网络的简单理解

文章目录1、灵感来源2、定义3、卷积神经网络结构3.1数据输入层（Inputlayer）3.2卷积计算层（CONVlayer）3.3ReLU激励层（ReLUlayer)3.4池化层（Poolinglayer
一个小呆苗·2022-12-12 01:38

深度学习中遇到的各种参数总结

如有错误，欢迎指正个人学习记录，仅供参考深度学习里面的各种参数做一个学习记录1.batchsize，iteration，epoch2.filter，kernel_size，stride，padding3.ReLU
躺着醒，醒着睡·2022-12-11 23:28

CNN 用于手写体的识别

文章目录一、卷积神经网络（CNN）基本概念二、CNN基本模块1.输入层2.卷积层3.池化层4.ReLU层(非线性激活函数)5.全连接层三、CNN用于手写体识别网络结构四、CNN用于手写字体识别代码理解一
pomodoro_m·2022-12-11 22:00

tensorRT的插件（自定义算子）实现

比如nn.Conv2d和nn.ReLU都是官方的算子。当然你也可以选择不做成算子，按照数
Rolandxxx·2022-12-11 20:48

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 解析

结构卷积层：无填充卷积+relu+（2*2，stride=2）的maxpooling卷积滤波器的数量每次下采样后double。patch：上采样的时候是下采样时候的两倍。因为要把下采样
北漂奋斗者·2022-12-11 19:45

AlexNet网络详解

目录一、AlexNet特点1.1ReLu作为激活函数1.2数据增强1.3层叠池化1.4局部相应归一化（LocalResponseNormalization，LRN）1.5Dropout二、Alex网络1
Louie_0·2022-12-11 19:40

【学习笔记】Paramater.size()

例子：deftest_parameter():importtorch.nnasnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))weight
那我来问你·2022-12-11 19:21

莫烦-pytorch

比如relu，sigmoid，tanh选择激励函数的窍门：当神经网络层只有两三层时，可选择任意的激励函数；当神经网络特别多层时，要慎重，小心梯度爆炸CNN时推荐reluRNN时推荐tanh或者relu回归建立神经网络
9377_·2022-12-11 16:02

神经网络与深度学习 作业4：第四章课后题

目录五道习题习题4-2习题4-3习题4-7习题4-8习题4-9参考文献心得体会五道习题习题4-2  试设计一个前馈神经网络来解决XOR问题,要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元,并使用ReLU
红肚兜·2022-12-11 09:39

Lecture6：激活函数、权值初始化、数据预处理、批量归一化、超参数选择

目录1.最小梯度下降（Mini-batchSGD）2.激活函数2.1sigmoid2.2tanh2.3ReLU2.4LeakyReLU2.5ELU2.6最大输出神经元2.7建议3.数据预处理4.如何初始化网络的权值
Courage2022·2022-12-11 09:34

作业4：第四章课后习题

目录习题4-2试设计一个前馈神经网络来解决XOR问题，要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元，并使用ReLU作为激活函数。
cdd04·2022-12-11 09:00

NNDL 作业4：第四章课后题

习题4-2  试设计一个前馈神经网络来解决XOR问题,要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元,并使用ReLU作为激活函数。
HBU_Hbdwhb·2022-12-11 01:14

AIIC学习日记-CNN篇

文章目录AI吴恩达（DL部分）记录一下，2019-11-x初识CNN记录一下，2020-1-x激活函数ReLu记录一下，2020-2-1神经网络有关名词记录一下，2020-2-10大体结构和历史记录一下
木兮梓淅伏所伊·2022-12-10 17:14

深度学习入门-03 实现一个简单的神经网络

文章目录1.神经网络2.激活函数2.1sigmoid激活函数和阶跃函数对比2.2激活函数为什么使用非线性的2.3另一常用激活函数-ReLU函数2.4leakyrelu函数2.5softmax函数2.6tanh
我不止三岁·2022-12-10 15:23

注意力机制模块

为通道注意力机制模块实现方式：1.首先对输入进来的特征层进行一个全局池化，将【b,c,h,w】->【b,c,1,1】2.对全局池化后的特征条进行两次全连接操作，第一次全连接操作生成一个较为短的特征条，之后用一个非线性的ReLU
香菇炸酱面·2022-12-10 14:06

深度学习系列之随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

补充在前：实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候，发现有效的激活函数是elu、relu、linear、prelu、leaky_relu、softplus，对应的梯度算法是adam、mom、rmsprop
XOR酸菜鱼·2022-12-10 14:55

RNN-LSTM-GRU学习笔记

RNN与bptt推导过程2.rnn一些基本概念以及问题分析参考文章-1RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？常见问题：1.RNN是什么？RNN是循环神经网络的简称。
kingsam_·2022-12-10 11:05

resnet(3)------卷积层与激活函数与池化层

文章目录一.卷积层二.激活函数1.Sigmoid函数2.tanh函数3.Relu函数三.池化层一.卷积层上一篇文章我们讲到过可以通过控制卷积层的个数来提取图像的不同特征，但是事实上卷积是一种线性运算，更准确的说是一种线性加权运算
WFForstar·2022-12-10 11:01

机器学习实战11-训练深层神经网络

目录一、梯度消失/爆炸问题1.1、Xavier（Glorot）初始化（使用逻辑激活函数）：1.2、He初始化(ReLU激活函数及其变体，包括简称ELU激活）:1.3、非饱和激活函数leakyReLUELUSELU1.4
菜鸟知识搬运工·2022-12-10 08:41

caffe不支持relu6_国产AI框架再进化！百度Paddle Lite发布：率先支持华为NPU在线编译，全新架构更多硬件支持...

乾明边策发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI国产AI框架飞桨刚刚带来新进化：PaddleLite正式发布！高扩展、高性能、轻量化，还是首个支持华为NPU在线编译的深度学习端侧推理框架，剑指加大力度攻占移动端侧场景。而且大环境如此，这样的自主研发基础框架进展，也有了更多的寄寓。诚意和实力方面也值得称道。针对更广泛、更异构的AI硬件支持，是PaddleLite的核心亮点之一。此次升级发布，Padd
weixin_39611413·2022-12-10 08:07

CS231n-Lecture9:CNN架构

深度残差学习referenceAlexNet1.CONV1输入数据：227×227×3卷积核：11×11×3（步长：4；数量：96）卷积后数据：55×55×96relu1后的数据：55×55×96Maxpool1
二叉树不是树_ZJY·2022-12-10 06:25

Keras自定义模型

shape=(32,))#构建一个输入张量#层layer的实例对象是callable的，他接受一个tensor，并返回一个处理之后的tensorx=layers.Dense(64,activation='relu
kang0709·2022-12-09 18:55

pytorch导出onnx简单易懂（固定输入尺寸以及动态输入尺寸）

self.ClassifierLayer=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=4,kernel_size=3,stride=1),nn.ReLU
木辛叔叔·2022-12-09 15:12

MobileNet网络

1.3.1传统卷积1.3.2DW卷积1.3.3PW卷积（实质是：卷积核大小为1的普通卷积）1.3.4计算量的比较1.4MobileNetv1网络的模型结构2.MobileNetv2网络2.1网络亮点2.2Relu6
-断言-·2022-12-09 13:40

TensorRT初探——MobileNet_V1

MobileNetV1模型结构该模型是用来进行分类任务，并且网络将Conv->Bn->Relu的操作转变成
CoderLife_·2022-12-09 13:34

五、卷积神经网络CNN1（组成层、卷积如何检测边缘信息）

（1）一个卷积神经网络由多种不同类型的层(卷几层/全连接层/RELU层/POOLing层等)叠加而成。（2）每一层的输入结构是3维的数据，计算完输出依旧是3维的数据。
满满myno·2022-12-09 12:32

python 使用简易残差神经网络处理手写数字识别数据集

是在神经网络模型中给非线性层增加直连边的方式来缓解梯度消失问题，从而使训练深度神经网络变得更加容易#使用了六个模块#1）模块一:包含一个步长为2、大小为7×7的卷积层,卷积层的输出通道数为64,卷积层的输出经过批量规范化、ReLU
i道i·2022-12-09 09:31

CS231n Lecture 4: 神经网络和反向传播

,W1x+b1)+b2f=W_2max(0,W_1x+b_1)+b_2f=W2max(0,W1x+b1)+b2在这里，更精确地来说，应该叫做全连接神经网络（FC）在两层神经网络中，使用了非线性激活函数ReLU
QingYuAn_Wayne·2022-12-09 07:50

VGG网络详解

VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。小卷积核和多卷积子层。VGG使用多个较
DreamBro·2022-12-09 07:05

AI学习_无监督学习(编解码器)_图像分割_Unet/U2net

此处的无监督学习现用于普通分割）编码解码器的结构，就是无监督神经网络，每层结构类似（顺序不能变）：卷积+BtachNormal+ReLU+Dropout（同时这一
麦没了块QAQ·2022-12-09 05:07

SRGAN 超分辨率生成对抗网络模型

SuperResolutionGenerativeAdversarial，这是第一个对放大四倍真实自然图像做超分辨率的框架【模糊变清晰，有码变无码(狗头)】生成器模型：1.输入是一张低分辨率的图像2.进入一个64通道步长为1的卷积3.RELU
什么都干的派森·2022-12-08 22:42

Keras-Model类

最后通过输入输出创建模型importtensorflowastfinputs=tf.keras.Input(shape=(3,))x=tf.keras.layers.Dense(4,activation=tf.nn.relu
蛋黄焗南瓜·2022-12-08 22:21

Pytorch入门系列7----网络结构

1.输入层即数据集准备层2.卷积层3.改进层1、非线性化（激活函数）**ReLU**2、减参**MaxPool**3、缓解过拟合**Dropout**4、缓解梯度饱和BN4.全连接层总结前言今天开始介绍
CV_Today·2022-12-08 21:26

Pytorch入门系列8----模型搭建

系列文章目录文章目录系列文章目录前言模型自定义1、嵌套型模型1.1声明一个具有Conv，BN、ReLU的复合模型1.2.嵌套网络2、堆叠排列型模型注意:网络必须是module或用nn.ModuleList
CV_Today·2022-12-08 21:37

卷积神经网络(CNN)与深度卷积神经网络(DCNN)

52.AlexNet一、CNN与DCNN卷积神经网络，如：LeNet深度卷积神经网络，如：AlexNetAlexNet是第一个现代深度卷积网络模型，首次使用了许多现代深度卷积网络的技术方法，比如，采用ReLu
chenf0·2022-12-08 16:57

从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数

来自丹麦技术大学的CasperHansen通过公式、图表和代码实验介绍了sigmoid、ReLU、ELU以及更新的LeakyReLU、SELU、GELU这些激活函数，并比较了它们的优势和短板。
PaperWeekly·2022-12-08 14:20

推荐系统笔记（十二）：常用激活函数gelu、swish等

汇总有：Identity、Sigmoid、TanH、Softmax、Softsign、Softplus、ReLU、LeakyReLU、RandomizedReLU、SELU、GELU。
甘霖那·2022-12-08 14:20

NNDL 作业4：第四章课后题

习题4-2：试设计一个前馈神经网络来解决XOR问题,要求该前馈神经网络具有两个隐藏神经元和一个输出神经元,并使用ReLU作为激活函数。
喝无糖雪碧·2022-12-08 11:34

【动手学习pytorch笔记】13.NiN

这两个1×1卷积层充当带有ReLU激活函数的逐像素全连接层。第一层的卷积窗口形状通常由用户设置。随后的卷积窗口形状固定为1×1。
我已经吃饱了·2022-12-08 11:23
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