relu 第25页

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

pytorch学习线性回归与非线性回归，以及理解nn.linear()和ReLU激活函数

参考书目：Pytorch深度学习入门，作者：曾芃壹文章目录线性回归线性模型与目标函数优化批量输入代码实践大规模数据实验神经网络实现线性回归非线性回归激活函数人工神经网络详解nn.linear()的原理浅谈ReLU

LiterMa·2022-11-29 06:21

深度学习入门 (二)：激活函数、神经网络的前向传播

目录激活函数(activationfunction)`Sigmoid`函数`tanh`函数`ReLU`函数(RectifiedLinearUnit)`GELU`函数(GaussianErrorLinerarUnits

连理o·2022-11-29 06:20

RNN改进_GRU_LSTM基本原理及辨析、GRU激活函数为什么使用Sigmoid而不是ReLU

一、RNN存在的问题对RNN来讲，没有特别关注的部分，都是一个序列进去。而且RNN的梯度消失指的是每一项一项进行相加，可以发现距离拉的越长，连乘的项就越多，远距离的梯度会趋于0的，近距离的梯度不会消失。RNN梯度消失的真正含义是总的梯度受近距离梯度的主导，远距离的梯度消失。对于激活函数可参考：深度神经网络中的激活函数_导数推理过程_python绘制图像示意_特点及使用场景二、GRU门控单元1、引入

PuJiang-·2022-11-29 06:46

深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及代码实现

无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则使用深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现文章目录目录前言一、ReLU

阿_旭·2022-11-29 06:44

onnx prelu转换

prelu改成relu：https://github.com/haiyang-tju/dl_tools/blob/16383c5e1323d3debad4e68b94019737ba482cfe/edit_onnx_prelu.pyprelu

AI视觉网奇·2022-11-29 05:15

深度学习面试常见问题汇总

1.2为什么ReLU常用于神经网络的激活函数？1.3梯度消失和梯度爆炸的解决方案？梯度爆炸引发的问题？1.4如何确定是否出现梯度爆炸？1.5神经网络中有哪些正则化技术？

winupup·2022-11-29 01:14

神经网络量化入门--Folding BN ReLU

上一篇文章介绍了量化训练的基本流程，本文介绍量化中如何把BatchNorm和ReLU合并到Conv中。

AI小男孩·2022-11-29 01:11

深度学习入门(鱼书)学习笔记

第1章Python入门第2章感知机第3章神经网络3.2.激活函数sigmoid函数：h(x)=11+exp⁡(−x)h(x)=\frac{1}{1+\exp(-x)}h(x)=1+exp(−x)1ReLU

ychinata·2022-11-28 23:58

Tensorflow2.0 一维卷积神经网络搭建

sequential为例#先是卷积sequential=[tf.keras.layers.Conv1D(2,kernel_size=1,padding='same',activation=tf.nn.relu

Gentlezzx·2022-11-28 21:02

图像分割总结——结构，损失函数，数据集和框架

图像分割结构基本结构编码器通过滤波器从图像种提取特征解码器生成输出，包含对象轮廓的对象分割掩码1、U-Net体系结构由两部分组成左侧为收缩路径为获取上下文信息；3x3卷积组成右侧为扩展路径为帮助精确定位；ReLU

Terio_my·2022-11-28 20:12

4 个简单操作，实现 CPU 轻量级网络 ---- PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network

总结起来就4点：1.使用H-Swish(替代传统的ReLU)；2.SE模块放在最后一层，并使用大尺度卷积核；3.大尺度卷积核放在最后几层；4.在最后的globalavera

Phoenixtree_DongZhao·2022-11-28 19:54

NLP（七）：前馈神经网络基础回顾（NN模型及其正则化，dropout，各种梯度求解算法等模型优化策略）

我想听相声·2022-11-28 19:33

卷积神经网络CNN各层基本知识

INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）简单来说：卷积用来提取特征，池化压缩特征，全连接层用来加权重卷积层卷积层的作用是用来提取特征，卷积层主要涉及的参数包括

北山啦·2022-11-28 18:46

目标检测经典论文：faster R-CNN论文详解

faster_rcnn_test.pt的网络结构，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像：首先缩放至固定大小MxN，然后将MxN图像送入网络；而Convlayers中包含了13个conv层+13个relu

chairon·2022-11-28 18:34

特征提取网络之Densnet

前面经过一个7x7卷积（带有BN+relu）+最大池化。后面输出C2,C3,C4,

AI、明察秋毫·2022-11-28 16:47

Keras函数式(functional)API的使用

模型输入32维特征，经过三个全连接层，每层使用relu线性激活函数，并且在输出层中使用sigmoid激活函数，最后用于二分类。

打工小黄人·2022-11-28 15:27

CNN网络中的感受野计算

在CNN网络中，一张图经过核为3x3，步长为2的卷积层，ReLU激活函数层，BN层，以及一个步长为2，核为2x2的池化层后，再经过一个3x3的的卷积层，步长为1，此时的感受野是？

明天吃啥呀·2022-11-28 14:08

立体匹配 -- GC-Net网络结构分析

首先使用fitersize:5*5,stride:2的conv2d将输入降维(1/2H,1/2W).imgl0=F.relu(self.bn0(self.conv0(imgLeft)))imgr0=F.relu

三维视觉工作室·2022-11-28 14:14

TensorRT 简介

文章目录1、简介2、生态系统3、开发流程4、使用步骤5、build阶段5.1、算子融合详解GoogLeNet为例Conv+BN+Relu融合5.2、INT8量化定义基本知识阈值选择交叉熵具体步骤阈值计算校准算法

铤铤·2022-11-28 12:26

机器学习笔记-BP神经网络

其网络结构如下所示：2、BP算法3、激活函数Tahn激活函数和Softsign函数ReLu激活函数：4、BP神经网络-手写数字识别importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromskl

小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:35

卷积操作的参数量计算

Sequential()model.add(layers.Conv1D(64,15,strides=2,input_shape=(178,1),use_bias=False))model.add(layers.ReLU

zx超·2022-11-28 09:33

ReLU,Sigmoid,Tanh,softmax【基础知识总结】

一、ReLU（RectifiedLinearActivationFunction）1、优点2、缺点补充二、Sigmoid1、优点2、缺点三、Tanh四、Sigmoid和Tanh激活函数的局限性五、softmax

旋转的油纸伞·2022-11-28 08:52

NNDL 作业4：第四章课后题

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作为激活函数习题4-5试举例说明死亡ReLU问题，并给出解决方法。

HBU_fangerfang·2022-11-28 08:19

2021李宏毅机器学习（1）：基本概念

2021李宏毅机器学习（1）：基本概念1基本概念1.1不同的函数类别1.2如何寻找函数（Training）：1.3模型1.3.1sigmoid1.3.2ReLU1.3.3对sigmoid的计算可以多做几次

三耳01·2022-11-28 07:05

Pytorch实现经典卷积神经网络LeNet

请注意，虽然ReLU和最大汇聚层更有效，但它们在20世纪90年代还没有出现。每个卷积层使用5×5卷

卡卡南安·2022-11-27 20:23

激活函数（5）ELU函数、PReLU函数

ELU函数ELU函数公式和曲线如下图ELU函数是针对ReLU函数的一个改进型，相比于ReLU函数，在输入为负数的情况下，是有一定的输出的，而且这部分输出还具有一定的抗干扰能力。

JoannaJuanCV·2022-11-27 17:36

Pytorch入门知识

（2）ReLU激活函数：计算量小一定程度上缓解“梯度消失”问题使部分神经元的输出为零，一定程度上可以缓解过拟合更符合生物学的神经激活机制（

穆杉逐云·2022-11-27 15:29

【去雾】|去雾算法AODNet pytorch 雾天数据集下载链接

__init__()self.relu=nn.ReLU(inplace=T

rrr2·2022-11-27 13:47

动手学深度学习（4-7章）代码

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU

我的宠物不是小马·2022-11-27 13:02

DeepLabv3网络记录

V3中的ASPP模块中加入了BN层和ReLU激活函数。上图为DeepLabv2中的ASPP模块上图为D

yzZ_here·2022-11-27 09:30

CNN卷积神经网络之AlexNet

CNN卷积神经网络之AlexNet前言网络结构运用的方法1.ReLU非线性单元激活函数2.在多个GPU上训练3.局部响应归一化4.重叠池化5.数据增强（防止过拟合）6.Dropout（防止过拟合）7.训练策略

球场书生·2022-11-27 09:24

AlexNet网络学习及仿真

AlexNet网络学习及仿真文章目录AlexNet网络学习及仿真前言AlexNet相关知识1前言（Introduction）2数据集（TheDataset）3网络架构（TheArchitecture）3.1ReLU

madao10086+·2022-11-27 09:51

【深度学习论文篇 01-1 】AlexNet论文翻译

edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475目录摘要1简介2数据集3网络结构3.1ReLU

pythonxxoo·2022-11-27 09:20

AlexNet

AlexNet一、AlexNet网络1.网络概述AlexNet：有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层；使⽤ReLU激活函数、Dropout正则化（类似集成学习的思想，在训练过程中按照⼀定⽐

老龙QAQ·2022-11-27 08:00

李沐动手学深度学习笔记---网络中的网络（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。NiN架构：总结：代码实现：importtorch

天天向上inger·2022-11-27 07:18

【深度学习】计算机视觉（六）——pytorch（下）

文章目录torch.nnnn.Module卷积：nn.Conv2d池化：nn.MaxPool2d非线性激活：nn.ReLu线性层：nn.Linearnn.Sequential损失函数：nn.L1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLosstorch.optim

RK_Dangerous·2022-11-27 06:10

TensorRT--为caffeparser添加自定义层支持

还是以Upsample为例，如果在prototxt中有下面这段来添加了一个upsample的层layer{name:"upsample0"type:"Upsample"bottom:"ReLU11"top

谢欣燕·2022-11-27 04:26

深度学习入门之4--误差反向传播法

1.2局部计算2链式法则2.1定义2.2计算图的反向传播2.3链式法则与计算图3反向传播3.1加法节点反向传播3.2乘法节点反向传播4简单层的实现4.1乘法层的实现4.2加法层的实现5激活函数模块化5.1Relu

༺ཌ༈Dream&Light༈ད༻·2022-11-27 04:17

8月3日Pytorch笔记——Regularization、卷积神经网络、数据增强

regularization四、动量与学习衰减率五、Earlystop&Dropout六、卷积神经网络七、Down/upsample1、Maxpooling&Avgpooling2、F.interpolate3、ReLU

Ashen_0nee·2022-11-27 03:58

2020李宏毅学习笔记——5.Optimization for Deep Learning

可以选择relu做为激活函数，也可以选择tanh，swish等。合适的训练算法：通常采用SGD，也可以引入动量和自适应学习速率，也许可以取得更好的效果。合适的训练技巧：合理的初始化，对于较深的网络引入

是汤圆啊·2022-11-27 02:16

YOLOV5更换轻量级的backbone：mobilenetV2

mobilenetv2的yaml配置文件四：制作数据集VOC的yaml配置文件五：启用训练六：性能检测简洁概要：MobileNetV2主要采用了深度可分离卷积，在MobileNetv1的基础上引用了残差模块以及Relu6

我变成了柴犬·2022-11-27 00:06

深度学习常用算子

x:x*negative_slope)Relu6LeakyRelu(x)=max(max(x,0),6)Tantanh(x)=(exp(x)-exp(-x))/(exp(x)+exp(-x))sigmoidsigmoid

Devere·2022-11-27 00:51

如何判断一个面试者的深度学习水平

能不能通过一个简单的二维向量推导出Forwardpropagation再用链式规则推导出反向backpropagation（反向传播）；了解常见的损失函数，激活函数和优化算法，并且知道其各自的优劣势；relu

Yian@·2022-11-26 23:52

Sparse R-CNN 论文精读

End-to-EndObjectDetectionwithLearnableProposals稀疏R-CNN：可学习提案的端到端目标检测文章的创新点：首次提出动态实例交互头：在迭代结构中，结合线性投影、矩阵乘法、归一化和ReLU

Flying Bulldog·2022-11-26 21:13

第三次作业：卷积神经网络基础

卷积神经网络存在卷积层，RELU激活层，池化层，全连接层。其中卷积是对两个实变函数的一种数学操作，将图片进行参数化。池化层保留了主要特征的同时减少参数和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力。

OUC_SE_GROUP2·2022-11-26 21:34

Pytorch实现表情识别卷积神经网络网络：mini_Xception

Real-timeConvolutionalNeuralNetworksforEmotionandGenderClassification–OArriaga复现代码地址：thgpddl/mini_Xception首先，论文中没有给出网路结构等细节，使用官方代码中得到了，但是基本上都是常规的卷积、BN、ReLU

我是一个对称矩阵·2022-11-26 21:12

卷积神经网络——非线性激活

卷积神经网络——非线性激活首先我们回顾一下在《卷积神经网络简介》一文中提到的经典LeNet网络结构，如图1所示：图1LeNet网络结构我们注意到在每个卷积操作“Convolution”之后紧跟了一个“ReLU

ZZTGO·2022-11-26 20:50

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