relu 第23页

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

深度学习 - 调参

关于归一化的好处请参考：为何需要归一化处理3.激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.minibatch很重要，几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learningrate

KeeJee·2022-12-06 07:54

Sequential() 模型：搭建神经网络

)2搭建神经网络通过model.add()叠加一些网络层如LSTM和Dense#单层LSTMmodel=Sequential()model.add(LSTM(units=50,activation='relu

方如一·2022-12-06 07:15

如何绘制神经网络结构图,如何设计神经网络结构

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·2022-12-05 14:22

【Pytorch基础教程35】引入非线性的激活函数

文章目录一、从最简单的logistic回归说起二、为什么需要激活功能三、常见激活函数特点：3.1ReLU激活函数3.2sigmoid激活函数3.3tanh激活函数3.4softmax激活函数3.5其他激活函数四

山顶夕景·2022-12-05 13:43

wndDL课程学习笔记

·神经网络和深度学习1.1深度学习概论修正线性单元ReLU线性回归取大于0的图线（rectifiedlinearunit）图像领域常用卷积神经网络（CNN）音频基于时间变化的序列数据，常用RNN（循环神经网络

星尘逸风·2022-12-05 09:54

结构重参数化之二：RepVGG

MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain代码GitHub-DingXiaoH/RepVGG:RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain前言相比于VGG这种简单重复堆叠conv、ReLU

00000cj·2022-12-05 09:56

002_wz_kaggle泰坦尼克号深度学习实现

本次将搭建一个三层神经网络，relu->rel

王泽的随笔·2022-12-05 02:04

【pytorch学习笔记】pytorch搭建AlexNet网络+FashionMnist数据集

其次，AlexNet使⽤ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。在AlexNet的第⼀层，卷积窗口的形状是11×11,，需要⼀个更⼤的卷积窗口来捕获⽬标。

是安澜啊·2022-12-04 20:32

conv2d()、maxpool2d()、linear()、relu()等函数

基本函数torch.nn.Conv2d()torch.nn.MaxPool2d()torch.nn.Linear()torch.nn.ReLU()torch.backends.cudnn.deterministic

mir=ror·2022-12-04 14:09

百面机器学习—10.循环神经网络面试问题总结

2.2梯度爆炸问题的改进方案2.3梯度消失问题的改进方案3.循环神经网络中能否使用ReLU作为激活函数？4.LSTM中有哪几个门，分别使用什么激活函数？5.LSTM相比于传统的RNN解决了什么问题？

哎呦-_-不错·2022-12-04 14:58

pytorch基础学习（3）

inplace=True在原对象基础上修改,可以节省内存：x=F.relu(x,inplace=True)继承nn.Module来定义自己的网络层级结构：网络中的参数不再暴露给用户，也不用去考虑参数初始化的问题

Wsyoneself·2022-12-04 13:46

19.上下采样与BatchNorm

BatchNormfeaturescalingImagenormalizationBatchNormalization规范化写法nn.BatchNorm2dtest与train使用区别优点卷积神经网络过程中的一个单元：conv2D->batchnorm->pooling->Relu

派大星的最爱海绵宝宝·2022-12-04 10:45

卷积神经网络案例：中文字体识别——隶书和行楷

1.2AlexNet网络结构：8层卷积层池化层卷积层池化层卷积层卷积层卷积层池化层输出层：三个全连接层1.3AlexNet创新点：成功使用ReLU作为CNN的激活函数；使用Dropout随机忽略一

博学之审问之·2022-12-04 07:06

torchvision.models.resnet18（）得到的resnet18网络分析

(3,3),bias=False)(1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)(2):ReLU

Idly_style·2022-12-03 15:43

神经网络，输出数据中含有nan，输出数据都相同，两种情况的处理日志。

2、之后又出现了不管input是什么，输出output都相同的问题，猜测是因为正则化权重过大，导致层内参数weight过小，再经过relu层后全变成零。

Idly_style·2022-12-03 15:43

卷积神经网络学习笔记-基础知识

激活函数一般使用Sigmoid或是ReLu函数。引入非线性因素，让其有解决非线性的能力。卷积是一个卷积核在图像

h奕明·2022-12-03 13:05

深度学习入门（1）

一、引言1.什么是神经网络图中输入为房子面积，输出为放假，小圆圈是神经元图中的函数为ReLU函数，即修正线性单元神经网络就是多个神经元连接在一起，如图：该图中输入为房子大小，卧室数量，邮政编码，家庭财富状况

北白川家的氷菓·2022-12-03 12:31

深度学习 yolov5等结构图

文章目录yolov5s网络结构图yolov5s-6.0网络结构图yolov5各模型性能比较图CSPDarknet网络SPP模块路径聚合网络单/双阶段目标检测算法框架人工神经元卷积神经网络结构卷积操作ReLU

树和猫·2022-12-03 08:48

自学神经网络系列——7 前馈神经网络前置知识

前馈神经网络前置知识一感知机算法1模型形式2线性分类器3存在问题4python实现（1）与门（2）与非门（3）或门5多层感知机解决异或问题二神经网络结构1常见的激活函数（1）sigmoid激活函数（2）Tanh激活函数（3）Relu

ML_python_get√·2022-12-03 04:26

第十三次作业卷积神经网络相关代码学习

卷积神经网络中运用到的relu函数的python编写：#ReLU和Sigmoid激活函数示意图im

Prins!·2022-12-03 03:37

pytorch-多层感知机MLP

常用的激活函数包括ReLU函数、sigmoid函数和tanh函数

我渊啊我渊啊·2022-12-03 00:43

多层感知机MLP——笔记

文章目录多层感知机感知机：多层感知机：隐藏层激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数简介实现小结【注】线性函数与非线性函数的区别多层感知机感知机：二分类模型，最早的AI模型之一求解算法等价于批量大小为一的梯度下降不能拟合

l_aiya·2022-12-03 00:39

Faster-RCNN详解（个人理解）

通过一组conv+relu+pooling层提取图像的featuremap，用于后续的RPN网络和全连接层。2）RegionproposalNetwork，区域候选网

~君亦笑·2022-12-02 14:54

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第3章神经网络

复习感知机3.1.3激活函数登场3.2激活函数3.2.1sigmoid函数3.2.2阶跃函数的实现3.2.4sigmoid函数的实现3.2.5sigmoid函数和阶跃函数的比较3.2.6非线性函数3.2.7ReLU

feiwen110·2022-12-02 12:58

keras的Convolution1D参数简单整理

65641430model=tf.keras.Sequential()model.add(Convolution1D(nb_filter=64,filter_length=3,activation=‘relu

pycmy·2022-12-02 11:37

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