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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

ReLU作为分段线性激活函数，如何在神经网络中引入非线性？

ReLU作为分段线性激活函数，如何在神经网络中引入非线性？前言：我们知道激活函数的作用就是为了为神经网络增加非线性因素，使其可以拟合任意的函数。

Joker__Wa·2022-11-26 20:15

神经网络26 个激活函数汇总

因此，神经网络倾向于部署若干个特定的激活函数（identity、sigmoid、ReLU及其变体）。下面是26个激活函数的图示及其一阶导数，

lilhen·2022-11-26 20:43

神经网络——非线性激活

常见的非线性激活：ReLU：*表示输入的形状可以任意在进行网络初始化时，发现ReLU有一个参数inplace：input=-1ReLU(input,inplace=True)input=0input=-

放牛儿·2022-11-26 20:40

PyTorch 学习笔记

IndexingTensors索引张量4.InitializingTensors5.BasicFunctions二、PyTorchNeuralNetworkModule(torch.nn)1.nn.Linear2.nn.ReLU3

有来有去小钻风·2022-11-26 19:17

深度学习——参数管理（笔记）

1.单隐藏层的多层感知机importtorchfromtorchimportnn#单隐藏层的多层感知机net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear

jbkjhji·2022-11-26 17:40

python吃显卡还是内存条_Pytorch有什么节省内存（显存）的小技巧？

https://www.zhihu.com/question/274635237/answer/573633662在不修改网络结构的情况下,有如下操作：同意@Jiaming,尽可能使用inplace操作，比如relu

weixin_39733146·2022-11-26 17:15

【学习4】机器学习和环境配置

我们也可以试着把sigmoid写成别的线ReLU这时候的方程式就需要变成：虽然ReLU曲线会在看过的数据上面表现的更好，但是对于没有看过的数据，表现没有明显的变化。

Raphael9900·2022-11-26 16:04

深度学习总结：常见卷积神经网络——AlexNet，VGG，Resnet

深度学习总结：常见卷积神经网络——AlexNet，VGG，Resnet常见模型AlexnetLRN详解ReLU比sigmoid好在哪VGGResnetResidualunit详解学习机器学习和深度学习已经一年多了

Tianlock·2022-11-26 14:37

实验五前馈神经网络（1）二分类任务

目录4.1神经元4.1.1净活性值4.1.2激活函数4.1.2.1Sigmoid型函数4.1.2.2ReLU型函数4.2基于前馈神经网络的二分类任务4.2.1数据集构建4.2.2模型构建4.2.2.1线性层算子

cdd04·2022-11-26 13:10

Matlab深度学习入门实例:基于AlexNet的红绿灯识别（附完整代码）

AlexNet模型共包含有8层，包含5个卷积层和3个全连接层，AlexNet相比于LeNet的特点在于，对于每一个卷积层，均包含RELU和局部响应归一化处理。须设置数据集文

白太岁·2022-11-26 09:17

MATLAB与深度学习（三）— 训练神经网络（图像分类识别）

ReLU层通过将负值映射到零和保持正数值，实现更快、更高效的训练。池化层通过执行非线性下采样，减少网络需要学习的参数个数，从而简化输出。

小之林·2022-11-26 02:29

深度学习神经元介绍

目录1激活函数1.1Sigmoid/logistics函数：1.2tanh(双曲正切曲线)1.3RELU1.4LeakReLu1.5SoftMax1.6其他激活函数1.7如何选择激活函数1.7.1隐藏层

赵广陆·2022-11-26 01:37

torch.nn.functional中的interpolate插值函数

interpolate函数defforward(self,input1,input2=[0,0,0,0]):out0=F.relu(self.bn0(self.conv0(input1[0]+input2

大梦冲冲冲·2022-11-25 19:55

深度学习面试笔记

AlexNet模型，ReLU和dropout。vgg模型，1x1卷积核，网络变深，常用的vgg16。用于设计更深的网络。GoogleNet模型，inception模块。

FBOY__·2022-11-25 17:30

深度学习中的激活函数

ReLU修正线性单元（RectifiedLinearUnit,ReLU）a=max(0,z)简单而粗暴，大于0的留下，否则一律为0ReLU函数会使得部分神经元不会产生激活，造成网络结构的稀疏性，缓解过拟合的问题优点

dzzxjl·2022-11-25 17:16

MobileNet、DeepLab学习笔记

RCNN、DeepLab等参考很好轻量级神经网络“巡礼”（二）——MobileNet，从V1到V3-知乎MobileNetV1就是把VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积MobileNetV2最后的那个ReLU6

路人甲ing..·2022-11-25 17:40

深度学习常用激活函数总结

Sigmoid和tanh的特点是将输出限制在(0,1)和(-1,1)之间，说明Sigmoid和tanh适合做概率值的处理，例如LSTM中的各种门；而ReLU就不行，因为ReLU无最大

Weiyaner·2022-11-25 16:48

深度学习笔记之正则化、激活函数、卷积

文章目录一.正则化(Regularization)1.L1L_1L1、L2L_2L2正则化2.Dropout3.数据增强4.提前停止5.批标准化二.激活函数1.激活函数需要具备的性质2.死亡Relu问题三

刘皮狠·2022-11-25 15:44

Pytorch强化学习算法实现

Policy网络两个线性层，中间使用Relu激活函数连接，最后连接softmax输出每个动作的概率。

日暮途远.·2022-11-25 15:06

【KAWAKO】卷积神经网络-AlexNet

采用了更深的网络结构，使用了ReLU、Dropout等到现在为止依然有用的方法，说它

KKK_KAWAKO·2022-11-25 14:31

卷积神经网络CNN---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

奶茶可可·2022-11-25 14:14

Matlab：搭建神经网络

imageinput")convolution2dLayer([55],32,"Name","conv_1","Padding","same","Stride",[22])reluLayer("Name","relu

璇焱如柳·2022-11-25 12:04

pytorch 实现VGG16 解决VGG误差不更新问题

问题查看非叶子结点的梯度,不是none,如果把全连接层的激活函数删掉,结果一样,显然是激活函数的原因,因为loaddata函数在处理数据的时候把数据所放在(-1,1)的区间中了,所以用relu函数在＜0

帅气多汁你天哥·2022-11-25 12:57

NNDL 实验八网络优化与正则化（6）网络正则化

7.6.1数据集构建7.6.2模型构建7.6.2.1ReLU算子7.6.2.2自定义多层感知器7.6.2.

HBU_David·2022-11-25 10:14

NNDL 作业四：第四章课后习题

NNDL作业四：第四章课后习题习题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作为激活函数.答:XOR问题：X1X2Output000011101110importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.optimasoptim

Perfect(*^ω^*)·2022-11-25 10:35

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