relu 第26页

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

3.3激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。3.4损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELo

.星.·2022-11-25 10:32

HBU-NNDL 作业4：第四章课后题

目录1、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。

不是蒋承翰·2022-11-25 10:30

论文笔记：RepVGG Making VGG-style ConvNets Great Again

只堆叠卷积、ReLU、池化操作就在图像识别领域获得巨大成就。但随后的研究关注点转移到是否具有良好的网络结构设计，例如Inception、ResNet、DenseNet。这使得模型越来越复杂。这些复杂的

Aerozeor·2022-11-25 09:45

transformer学习笔记：Feed-Forward Network

Feed-Forward层包括两层全连接层以及一个非线性激活函数ReLu。

小鸡炖蘑菇@·2022-11-25 08:20

模型压缩——量化

模型压缩——量化量化对称量化和非对称量化矩阵量化卷积网络的量化后训练量化(posttrainingquantization)量化感知训练FoldBN和ReLUBNReLUReLU量化：数学角度和物理含义ReLU

入坑&填坑·2022-11-25 07:32

基于CNN的手写数字识别

基于CNN的手写数字识别文章目录基于CNN的手写数字识别零、写在之前壹、聊聊CNN01.什么是CNN02.为什么要有CNN03.CNN模型3.1卷积层3.2池化层3.3全连接层3.4relu层3.5softmax

神仙盼盼·2022-11-25 03:27

AlexNet原论文阅读笔记

文章目录前言AbstractIntroductionDatasetTheArchitecture1.ReLU2.TrainingonMultipleGPUs3.LocalResponseNormalization4

--ccyyy·2022-11-25 03:23

U-Net

收缩网络由多组卷积神经网络组成，每组由两层3x3unpadded卷积层组成，每个卷积层后使用ReLU。每组之间使用size=2，stride=2的m

来自新世界、·2022-11-25 01:04

从零开始的U-net入门

目录前言一、U-net基础知识（1）ReLU函数（2）图像的卷积和反卷积（上采样）（3）池化层（下采样）（4）损失函数二、U-net入门（1）U-net的结构是怎么样的？（2）U-net的输入是什么？

Pterosaur_Zero·2022-11-25 01:34

Retinanet网络结构简介

=1C2(3)Block[1-3]:conv1x1,BN,reluconv3x3,s=1,,p=1,BN,reluconv1x1,bnadd,reluC3(4)Block[1]:conv1x1,BN,relu

ww_1122·2022-11-25 01:25

Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（三）：VGG11网络结构

VGGVGG11VGG13VGG16VGG19ResNetResNet18ResNet34ResNet50ResNet101ResNet152VGG((features):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):ReLU

lockonlxf·2022-11-24 23:06

通过torch.nn.init更改模型初始化参数

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,6,kernel_size=5,stride=1,padding=0),#激活函数nn.ReLU(),#kernel_size

FrenchOldDriver·2022-11-24 23:01

训练中pytorch出现nan的两种情况

1.训练结束之后忽略添加relu导致出现了负数，这回导致开根号的时候出现inf，然后出现nan2.loss函数中有开根操作，而网络输出有0，导致结果无穷大，对有0的位置添加1e-9这种极小值可以防止无穷大的产生

小杰bucter·2022-11-24 22:00

常用激活函数activation function（Softmax、Sigmoid、Tanh、ReLU和Leaky ReLU) 附激活函数图像绘制python代码

激活函数是确定神经网络输出的数学方程式。激活函数的作用：给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。1、附加到网络中的每个神经元，并根据每个神经元的输入来确定是否应激活。2、有助于将每个神经元的输出标准化到1到0或-1到1的范围内。常用非线性激活函数对比激活函数公式函数图像适合场景Softmax多分类任务输出层Sigmoid二分类任务输出层，模型隐藏层TanhReLU回归任务

卷不动的程序猿·2022-11-24 21:31

torch.nn模块之常用激活函数详解

激活函数1.常用的激活函数2.激活函数计算公式及其可视化2.1Sigmoid激活函数2.2Tanh激活函数2.3ReLu激活函数2.4LeakyReLU2.5Softplus激活函数参考资料1.常用的激活函数在

@DWC_DIP·2022-11-24 21:57

【李宏毅2021机器学习深度学习】2-1 Phoneme Classification【hw2】

文章目录写在前面标准提示：实验记录：1.Samplecode2.数据归一化，添加了BN，大的batch_size由64改为128，修改激活函数为Relu，添加plot_learning_curve工具看

I"ll carry you·2022-11-24 18:17

《深入浅出图神经网络》读书笔记（1-2基础知识回顾）

机器学习流程2.3损失函数2.4梯度下降算法2.4.1梯度下降算法原理2.4.2梯度下降算法2.5神经网络2.5.1神经元2.5.2多层感知器2.5.3激活函数2.5.3.1Sigmoid型函数2.5.3.2ReLU

ppgodcsy·2022-11-24 18:19

bert pytorch 序列标注_pytorch实现part-of-speech(POS)序列标注

然后加一个非线性的激活函数，比如logistic,relu等，就构成了一个基本的神经信号单元。但它的内涵和外延变化都是近乎无穷的。

weixin_39683176·2022-11-24 17:16

Pytorch学习(五)ReLu激活函数

文章目录概念函数原型参数说明代码示例概念PyTorch实现了常见的激活函数，ReLu为最常用激活函数，其原理就是将小于零的数值截至为0；其数学表达式为：函数原型torch.nn.ReLU(inplace

liu_jie_bin·2022-11-24 17:33

激活函数(sigmoid和ReLU)

激活函数给神经元引入了非线性因素，如果不用激活函数，神经网络每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。比如对于一个二分类问题：如果用线性分类，那就只能按照下图划分：如果可以非线性分类，那就可以按照下面的图进行划分：激活函数使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。sigmoidsigmoid函数的定义为：sigmoid

神遁克里苏·2022-11-24 17:33

激活函数介绍

ReLU对比Sigmoid主要变化：1.单侧抑制2.相对宽阔的兴奋边界3.稀疏激活性(1)sigmoid函数（曲线很像“S”型）公式：曲线：也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出取值范围为(0,1

只想安静的一个人·2022-11-24 16:32

卷积神经网络之relu激活函数的理解

relu激活函数如图所示：relu激活函数的优势：（1）反向传播时，可以避免梯度消失。

爱学习的人工智障·2022-11-24 16:32

ReLU激活函数（优势、稀疏性、神经元坏死）

数学上，它定义为y=max（0，x）优势ReLU是神经网络中最常用的激活函数，尤其是在CNN中。如果您不确定要在网络中使用哪种激活功能，通常最好选择ReLU。

小毛同学er·2022-11-24 16:32

ReLU激活函数的快速介绍

ReLU全名RectifiedLinearUnit，意思是修正线性单元。Relu激活函数是常用的神经激活函数。ReLU函数其实是分段线性函数，把所有的负值都变为0，而正值不变，这种操作被成为单侧抑制。

波尔德·2022-11-24 16:02

Relu激活函数层的实现

Relu激活函数层的实现ReluclassRelu:def__init__(self):self.mask=Nonedefforward(self,x):#mask是由True/False构成的numpy

yiyakaa·2022-11-24 16:32

CV-学习笔记

一.简介1.什么是机器学习代表:模型的参数代表:输入(图片/音频等)2.深度学习是一个综合技术(1)卷积:conv池化:pool全连接:fully-connectedlayers(2)relu激活函数(

Python图像识别·2022-11-24 15:08

计算机视觉笔记2

梯度消亡前提使用梯度的训练方法（例如梯度下降）使用的激活函数具有输出值范围大大小于输入值的范围，例如logistic函数，tanh函数梯度消亡解决方案激活函数ReLu：f(x)=max(0,x)，输入大于

qq_38038123·2022-11-24 15:38

深度学习笔记

文章目录1欠拟合过拟合2组合函数激活函数误差函数优化函数目标函数反向传播隐藏层的误差3批量算法递增算法在线学习和离线标准化4pytorch损失函数优化函数5经典网络LeNet-5AlexNet1.Relu2

afeiererer·2022-11-24 15:06

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》——AlexNet论文整理

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》简介AlexNet属于一个更大更深的LeNet改进有以下三点：增加了dropout层（丢弃层）激活函数从Sigmoid变为ReLu

小虚无·2022-11-24 15:26

pytorch初学笔记（十一）：神经网络基本结构之非线性激活层的使用

目录一、非线性激活层二、常用非线性激活函数2.1Relu函数2.1.1函数简介2.1.2inplace参数介绍2.2Sigmoid函数2.2.1函数简介2.2.2参数介绍三、代码实现3.1relu3.2sigmoid

好喜欢吃红柚子·2022-11-24 14:42

卷积神经网络的一般步骤,卷积神经网络基本操作

卷积神经网络cnn究竟是怎样一步一步工作的用一个卷积核滑动图片来提取某种特征（比如某个方向的边），然后激活函数用ReLU来压制梯度弥散。

普通网友·2022-11-24 14:42

卷积神经网络中的基本概念

FullConnection（全连接）五、Kernels（卷积核）六、Padding(填充)padding的用途：padding模式：七、Strides（步长）八、Activation（激活）Sigmoid函数tanh函数ReLU

GGXix·2022-11-24 14:08

神经网络量化入门--激活函数

(本文首发于公众号)在之前的文章中提到过可以把ReLU合并到Conv中加速量化推理，当时只是用一个例子简单介绍一下过程，逻辑上存在一些漏洞。

AI小男孩·2022-11-24 11:54

PyTorch】详解nn模块的BatchNorm2d()函数

,track_running_stats=True,device=None,dtype=None)基本原理在卷积神经网络的卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理，这使得数据在进行Relu

MrRoose·2022-11-24 10:07

【学习记录】Pytorch CNN model

Pytorch学习记录【想法】【资料卡】【pycharm】【神经网络模型】全连接层全局平均池化层【模型训练相关】优化器SGDnn.sequentialnn.Conv2dl【模型融合】nn.ReLU(inplace

Emmchier·2022-11-24 10:56

关于Grad-CAM的自问自答（详细解释了为什么要用Relu的原因）

问题：为什么Grad-CAM最后要用Relu把加权求和后的负值变为0呢（等效于就是忽略掉负的梯度值）？

Rolandxxx·2022-11-24 05:25

AlexNet 理论以及使用pytorch代码实现

主要说明了作者把数据集统一成了256x256的RGB图像3.1主要讲到将ReLU激活函数运用到网络当中去，以及ReLU激活函数的一些优点。关于ReLU的更多描述可以参考这篇文章3

阿瓜的blog·2022-11-24 02:26

pytorch实现AlexNet

(2)使用了ReLu激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数以及Tanh激活函数。(3）使用了LRN局部响应归一化。(4）在全连接层的前两层中使用了Dropout随机失活神经元操作，以减少过拟合。

计算机视觉从零学·2022-11-24 02:25

误差反向传播法(激活函数层的实现)

先来实现激活函数的ReLU层和Sigmoid层。

fakerth·2022-11-24 02:25

Pytorch实现AlexNet 动手深度学习

#卷积部分self.conv=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,96,11,4),#in_channels,out_channels,kernel,stride,paddingnn.ReLU

花生吃花生·2022-11-24 02:19

AlexNet模型详解及代码实现

AlexNet模型详解及代码实现一、背景1.ReLU非线性2.GPU并行训练3.局部响应归一化(LocalResponseNormalization)4.重叠池化（OverlappingPooling）

One2332x·2022-11-24 02:16

pytorch实现AlexNet（含完整代码）

在当时，其开创性主要包括以下几个方面：模型构建，ReLu（），LocalR

不会水的鱼o·2022-11-24 02:14

PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数Sigmoid；Tanh；ReLU及其梯度、LOSS及其梯度、感知机（单层感知机）、感知机2（多输出的）、链式法则、MLP反向传播推导、2D函数优化实例

PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU）及其梯度、LOSS及其梯度（MSE均方误差、CrossEntropyLoss交叉熵损失函数和两种求导方法）、感知机（

Henrik698·2022-11-24 01:59

常见激活函数持续更新)sigmoid Tanh Relu Leaky-ReLU RReLU

激活函数是来向神经网络中引入非线性因素的，通过激活函数，神经网络就可以拟合各种曲线。sigmoid公式：函数图像： Sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)。它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。存在的问题：1）sigmoid函数饱和使梯度消失(Sigmoidsaturateandk

a little cabbage·2022-11-24 01:49

深度学习-常用激活函数-上篇

深度学习-常用激活函数-上篇Sigmoid激活函数Tanh激活函数Relu激活函数LeakyRelu激活函数RRelu激活函数PRelu激活函数ELU激活函数激活函数-下篇Sigmoid激活函数sigmoid

JF_Ma·2022-11-24 01:17

Activation Function（激活函数）持续更新...

IdentitySigmoidTanhReLULeakyReLU，PReLU（ParametricRelu）,RReLU（RandomReLU）Softmaxsigmoid，ReLU，softmax的比较

THE@JOKER·2022-11-24 01:43

吴恩达深度学习——DAY3

目录一、神经网络的表示二、神经网络的计算与输出三、激活函数四、修正线性单元的函数（ReLu）五、不选用线性函数一、神经网络的表示输入特征?1、?2、?3，它们被竖直地堆叠起来，这叫做神经网络的输入层。

qq_45948088·2022-11-24 00:17

yolov5的激活函数

SiLU（Swish激活函数）：f(x)=x*sigmoid(x)relu的优缺点？

博观而约取,厚积而薄发·2022-11-23 22:20

深度学习面试题

Sigmoid、ReLU、Tanh都是常见的激活函数。2，反向传播的过程？3，CNN中常见的层有哪些?分别是什么作用？4，简述一下sigmoid函数5，神经网络中哪些方法可以避免过拟合？

baobei0112·2022-11-23 18:29

Faster RCNN与Mask RCNN

作为一种CNN网络目标检测方法，FasterRCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的featuremaps。

ruyingcai666666·2022-11-23 17:54

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