relu 第24页

【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

PyTorch | 激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU和Leaky ReLU）

PyTorch|激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU）1.简介2.函数饱和性3.以零为中心3.1收敛速度3.2参数更新3.3更新方向3.4以零为中心的影响4.Sigmoid（S型生长曲线）5.Tanh

软耳朵DONG·2022-12-01 18:36

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。

失之毫厘，差之千里·2022-12-01 14:18

深度学习(七)——Batch Normalization+Pytorch实现

这个问题的解决在之前的工作中，有从尝试新的激活函数角度，如ReLU、Maxout、PReLU等；有从权值初始化方法角度，如Xavier初始化、Kaiming初始

hhhcbw·2022-12-01 07:35

pytorch训练模型大体流程

,padding=1)#输入通道数，输出通道数，卷积核大小，移动步长，补0大小#批量归一化bn=nn.BatchNorm2d(out_channels)#紧跟在卷积层后，参数为卷积层输出通道数#激活层relu

番茄土豆牛肉煲·2022-12-01 07:27

图像分割算法Unet中的上采样（反卷积）

下采样的过程，就是很传统的卷积神经网络的卷积层，先通过Conv2D进行卷积，然后BatchNormalization进行批量正则化，然后进Relu激活函数层。

反正也没人看我的昵称·2022-11-30 23:12

Pytorch学习笔记——kaiming_uniform初始化

文章目录前言kaiming_uniform模型定义参数说明官方文档1.leaky_relu函数图像计算公式LeakyReLU模型定义参数说明Pytorch代码示例2.a参数前言在Pytorch的Linear

coder1479·2022-11-30 22:05

Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning

1.framwork1)twodistributionofaugmentation2)3)4)5)qusesthesamearchitectureasg(FC+BN+RELU+FC)6)withkthecurrenttrainingstepandKthemaximumnumberoftrainingsteps

吴俊达9812·2022-11-30 22:46

torch.log_softmax与torch.nn.functional.log_softmax的区别（dropout，relu，crossentropy，log_softmax）

torch.nn和torch.nn.functional都可以进行dropout,relu,crossentropy，log_softmax等操作。

雨雨子speech·2022-11-30 20:09

数字孪生论文阅读笔记【1.2】

故障数据通过第一个卷积层以及ReLU激活函数，输出一组特征图（FeatureM

海鸥丸拉面·2022-11-30 20:37

7月30日Pytorch笔记——识别手写数字初体验

一、Pytorch常用网络层nn.Linear;nn.Conv2d;nn.LSTM;nn.ReLU;nn.Simoid;nn.Softmax;nn.CrossEnt

Ashen_0nee·2022-11-30 17:48

NNDL 作业4：第四章课后题

文章目录习题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。

辰希·2022-11-30 14:57

PyTorch学习（九）--Softmax Classifier

传送门：SoftmaxClassifier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)。

just kidding°·2022-11-30 12:29

PyTorch深度学习实践（b站刘二大人）P9讲多分类问题 Softmax Classifier

使用SoftMax分类器进行多分类问题（其输入不需要Relu激活，而是直接连接线性层），经过SoftMax分类器后满足：1.大于等于0，2.所有类别概率和为1.2.Lossfunction-CrossEntropy

努力学习的朱朱·2022-11-30 12:58

keras example

文章目录ActivationFunctionreuters_mlp_relu_vs_selu.pyMLPmnist_mlp.pyreuters_mlp.pyCNNmnist_cnn.pyAEmnist_denoising_autoencoder.pyvariational_autoencoder.pyRNNimdb_lstm.pylstm_seq2seq.pycnn_seq2seq.pyimdb

数学工具构造器·2022-11-30 12:47

一张图理解Faster—RCNN测试流程

请教同学Faster—RCNN测试流程，他让我看一个Faster—RCNN模型文件（自己找哈）：看了后，自己画了一张图：注：conv:卷积relu：（rectifiedlinearunits）激活函数fc

ture_dream·2022-11-30 08:00

PyTorch 中的 nn.ModuleList 和 nn.Sequential区别（入门笔记）

ModuleList和Sequential:区别和使用场景-知乎(zhihu.com)nn.ModuleList作用：搭建基础网络的时候，存储不同module即神经网络中的Linear、conv2d、Relu

s.w.d·2022-11-30 03:30

【数字图像处理3】（中）图像超分辨率重建（SR）——EDSR模型详解

2、ReLU层激活函数的作用：为什么非要使用ReLU？3、Mult层（残差缩放层）4、ResBlock（残差块）5、为何去掉BN层（批处理规范化层）？

李清焰·2022-11-29 22:05

论文阅读笔记六十六:Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution(CVPR2018)...

论文原址:https://arxiv.org/abs/1808.08718代码:https://github.com/JiahuiYu/wdsr_ntire2018摘要本文证明在SISR中在ReLU之前特征图越宽

_miccretti·2022-11-29 16:22

10月24日作业，写代码

1、案例1--简单的黑白边界检测2、案例2--图像中物体边缘检测3、案例3--图像均值模糊4、ReLU激活函数5、示例一6、示例二7、丢弃法

Together.733·2022-11-29 13:38

PyTorch学习笔记-Non-linear Activations与Linear Layers

有深度学习基础的同学应该知道最常用的非线性激活函数就是ReLU和Sigmoid函数，多分类问题会在输出层使用Softmax函数。

柃歌·2022-11-29 11:15

深度学习1——卷积神经网络CNN

卷积层池化层全连接层非线性层，例如：ReLU其他层，例如：RNN为什么CNN是有意义的？

Shelley9102·2022-11-29 10:56

PyTorch模型定义和训练技巧

直接定义和有序字典，但是如果有很多一样的层可能不方便##Sequential:Directlistimporttorch.nnasnnnet1=nn.Sequential(nn.Linear(784,256),nn.ReLU

fof920·2022-11-29 09:11

激活函数，损失函数以及学习率

学习记录（一）激活函数1.什么是激活函数2.常用的激活函数2.1sigmoid函数2.2tanh函数2.3ReLU函数2.4LeakyReLU函数3.为什么要用非线性激活函数？

Belouga-·2022-11-29 09:40

深度学习之神经网络的操作与计算

①上⼀层的i,j,k…等结点以及对应的连接权值进⾏加权和运算，②给最终结果再加上⼀个偏置项（图中为了简单省略了），③将结果代入⼀个非线性函数（即激活函数），如，Relu、sigmoid等函数，④最后得到的结果就

Jamn_Sun·2022-11-29 09:06

Pytorch 之torch.nn初探第1关：torch.nn.Module

线性图层nn.Linear，nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid，nn.Tanh，nn.ReLU

OnlyForBetter·2022-11-29 09:02

第2关：激活函数

畜牧当道·2022-11-29 08:59

深度学习快速入门----Pytorch 系列2

非线性激活九、神经网络--线性层及其他层介绍十、神经网络--全连接层Sequential十一、损失函数与反向传播十二、优化器十三、现有网络模型的使用及修改十四、网络模型的保存与读取八、神经网络–非线性激活1、ReLU2

now_try_·2022-11-29 08:49

机器学习入门（12）— 激活函数层 ReLU、Sigmoid 层的实现

1.ReLU函数层激活函数ReLU（RectifiedLinearUnit）由下式（5.7）表示。通过式（5.7），可以求出y关于x的导数，如式（5.8）所示。

wohu1104·2022-11-29 06:22

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