relu 第23页

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

RCNN学习笔记-MobileNet2

网络中的亮点：ØInvertedResiduals（倒残差结构)ØLinearBottlenecks激活函数的不同，relu6.LinearBottlenecks考虑一个由n层Li组成的深度神经网络，每层

要努力啊啊啊·2022-12-08 09:24

三、复现U-net网络（Pytorch）

一、U-net网络二、复现U-net网络左半部分1，卷积+ReLU激活函数①(572,572,1)—>(570,570,64)首先输入一张(572,572,1)的单通道图像，处理的是灰度图由图中的蓝色箭头解释可得其为

beyond谚语·2022-12-08 09:39

ResNet18实现——MNIST手写数字识别(突破0.995)

4.设置nn.ReLU()的参数inplace=

专注认真努力·2022-12-07 21:45

NNDL 实验五前馈神经网络（2）自动梯度计算 & 优化问题

利用预定义算子重新实现前馈神经网络4.3.2完善Runner类4.3.3模型训练4.3.4性能评价4.4优化问题4.4.1参数初始化4.4.2.1模型构建4.4.2.2使用Sigmoid型函数进行训练4.4.2.3使用ReLU

.星.·2022-12-07 20:47

关于CNN的可解释性

1.认识CNNCNN主要就是由Conv、ReLU、Pooling层堆叠而成。当输入图片给CNN网络，经过不同的操作，会产生各种中间图，如下图。

CV算法恩仇录·2022-12-07 20:12

【学习经验分享NO.15】python画Sigmoid，ReLU，Tanh等激活函数

文章目录前言一、激活函数介绍1.Sigmoid2.tanh3.ReLU二、实现代码三、曲线图展示总结前言大论文理论部分需要介绍激活函数，需要自己贴图，用python画图比matlab好很多，推荐，可以根据自己的需要对代码进行注释得到相应的激活函数曲线

人工智能算法研究院·2022-12-07 14:20

torch.nn.functional

非线性激活函数torch.nn.functional.threshold(input,threshold,value,inplace=False)torch.nn.functional.relu(input

big_matster·2022-12-07 12:44

torch.nn神经网络（2）--池化层+非线性激活函数（ReLU和Sigmiod）+Sequential()函数的使用

nn.Module神经网络4.池化层池化层：池化函数使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出。本质是降采样，减少网络的参数量还是老规矩，导入模块及数据集，CIFAR10,batchsize=64：importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportMaxPool2dfromtorch.utils.data

CYHR_2489·2022-12-07 12:43

神经网络入门（一）

神经网络入门（一）文章目录神经网络入门（一）1.神经元2.网络结构3.激活函数2.1激活函数的作用与性质2.2Sigmoid型函数2.3Hard-Logistic函数和Hard-Tanh函数2.4ReLU

叫我胡萝北·2022-12-07 12:42

【Tensorflow学习二】神经网络优化方法学习率、激活函数、损失函数、正则化

np.vstack()将数组按照垂直方向叠加np.mgrid[]np.ravel()np.c_[]一起使用可以生成网格坐标点复杂度、学习率复杂度指数衰减学习率激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLu

Chen的博客·2022-12-07 12:12

【目标检测】YOLO v1白话理解

YOLOv1网络结构：VGG16+YOLO检测头[[conv+leaky_relu]*n+maxPooling]*n+FC-->>7×7×301次下采样通过convs=2实现，5次下采样通过maxpooling

ayitime·2022-12-07 12:30

机器学习与深度学习的基本概念

StructedLearing机器学习怎么找这个函数定义含未知参数的函数定义loss损失函数定义优化器optimization写出一个更复杂的有未知参数的函数sigmoid基本推理过程sigmoid函数介绍继续推导ReLU

尘心平·2022-12-07 11:52

alexnet实验偶遇：loss nan, train acc 0.100, test acc 0.100情况，通过bn层加快收敛速度，防止过拟合，防止梯度消失、爆炸

场景：数据集：官方的fashionminst+网络：alexnet+pytroch+relu激活函数源代码：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-modern

ddrrnnpp·2022-12-07 09:53

lenet实验结果对比

调整激活函数（如ReLU）。relulr=0.1epoch=90调整卷积层的

candylu1009·2022-12-07 09:52

神经网络（model.summary())模型层的转换与层参数详解

fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu

鸠苑·2022-12-07 07:25

Keras model.summary()模型结构计算详解

model.add(Flatten(input_shape=(32,32,3)))#将二维扁平化为一维model.add(Dropout(0.1))model.add(Dense(2048,activation='relu

番茄Salad·2022-12-07 07:54

学习GNN-持续更新中

1.GNN及其他演变算法2.BN层3.内部协变量偏移(InternalCovariateShift)和批归一化(BatchNormalization)4.激活函数Relu及leakyRelu5.转置卷积

河马小白·2022-12-07 05:03

卷积神经网络各层的意义,卷积神经网络各层作用

输入层：输出特征矩阵卷积层：进行卷积运算池化层：进行pooling缩小维度中间激活层：可有可无，一般为ReLU类的计算简单的激活函数对特征值修正这里卷积层、池化层、中间激活层可以重复全连接层：将特征矩阵集合向量化最后激活层

普通网友·2022-12-06 22:34

NLP经典论文：TextCNN 笔记

NLP经典论文：TextCNN笔记论文介绍模型结构整体模型输入输出整体流程流程维度输入层输入输出卷积层和ReLu激活输入输出过程maxpooling池化层输入输出全连接dropout层与softmax层输入输出过程训练过程优化目标预测过程文章部分翻译

电信保温杯·2022-12-06 15:59

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

3、激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。4、损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn

蒂洛洛·2022-12-06 15:54

在CV/NLP/DL领域中，有哪些修改一行代码或者几行代码提升性能的算法？

圈圈回答：想起来些非常经典的东西1.relu：用极简的方式实现非线性激活，还缓解了梯度消失x=max(x,0)2.normalization：提高网络训练稳定性x=(x-x.mean())/x.std(

人工智能与算法学习·2022-12-06 15:50

核函数和激活函数和异常检测和聚类（outlier detection）

1.3sigmoid核函数1.4多项式核函数1.5选择核函数的方法1.6核函数对应的参数1.7聚类初始质心的选取1.8聚类算法停止条件1.9聚类距离的度量二、激活函数2.1tanh激活2.2sigmoid函数2.3ReLU

小麦粒·2022-12-06 12:17

李宏毅机器学习课程笔记

课程资源B站视频课程网址课程笔记问答整理下面仅记录自己的所得所感第一节Regression从单变量回归引入，再sigmoid/RELU拟合函数从而一步步到深度学习的框架，介绍的非常巧妙。

三つ叶·2022-12-06 11:43

深度学习——AlexNet模型（笔记）

AlexNet是改进的LeNet1.改进的措施：①丢弃法（对模型的控制）②ReLu(可以让模型更深层)③MaxPooling(输出的比较大，梯度大，训练的更容易)特征是由卷积提取的2.AlexNet的架构

jbkjhji·2022-12-06 11:21

PyTorch的模型定义

直接写书写下来即可，不需要写初始化__init__和前向传播forward；importtorchimporttorch.nnasnnnet1=nn.Sequential(nn.Linear(512,256),nn.ReLU

橙子@橙子·2022-12-06 08:13

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