relu

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

【动手学深度学习】多层感知机的简洁实现（PyTorch端口）（含源代码）

第一层是隐藏层，它包含256个隐藏单元，并使用了ReLU激活函数。第二层是输出层。训练过程的实现与我们实现softmax回归时完全相同，这种模块化设计使我们能够将与模型架构有关的内容独立出来。
旅途中的宽~·2022-11-23 17:02

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4-3试举例说明“死亡ReLU问题”，并提出解决方法.习题4-
AI-2 刘子豪·2022-11-23 16:18

计算图与自动微分 优化问题

计算图与自动微分构造模型：model=Sequential()全连接层：Dense()输入输出维度：output_dim,input_dim激活函数(使用的relu)：Activation(“relu”
生命苦短 必须喜感·2022-11-23 15:32

激活函数总结

2.ReLU函数（修正线性单元）基本概念：ReLU(修正线性单元)，它
奶茶不加冰·2022-11-23 13:35

nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别

nn.ReLU(inplace=True)的理解:inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出。ReLU函数即小于0的就等于0,大于0的就等于原函数.
大白成长记·2022-11-23 13:33

tf.nn.leaky_relu()函数

**计算LeakyReLU激活函数tf.nn.leaky_relu(features,alpha=0.2,name=None)参数：features:一个Tensor,表示预激活alpha:x<0时激活函数的斜率
qq_41621342·2022-11-23 13:32

小白学GAN系列2——nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别

nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别因为之前从未接触过这方面，直接接手GAN，有点吃力，如有明显漏洞，请指正，我会感激不尽。
崔可爱的胖肉肉·2022-11-23 13:00

基于torch中Relu（inplace=True）

关于nn.LeakyReLU(inplace=True)默认=False，不会覆盖原变量，会反复申请内存改为=True，会选择覆盖原变量，可以节省内存两种情况结果没有发生改变
the hague·2022-11-23 13:58

《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》论文阅读笔记

论文原文：http://arxiv.org/abs/1502.01852论文主要讨论了以ReLU为激活函数的网络的缺陷并提出了改进的激活函数PReLU与新的Kaiming初始化方法1.PReLU前向传播通道独立
家鸽er·2022-11-23 13:09

[论文笔记] Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

ApproachParametricRectifiers在PReLU之前就存在着一些尝试去改进ReLU的工作。比如LReLU[1]就将ReLU左侧的常数0改为斜率非常小的线性区域，而它
Alexzhuan·2022-11-23 13:06

关于PRelu：Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

前言内容是经典激活函数PRelu的提出内容上图左为Relu，右图为PRelu，P相比传统Relu，在坐标系左边有数值。
全员鳄鱼·2022-11-23 13:06

深度学习与智能故障诊断学习笔记（二）——神经网络在故障诊断及健康管理中的应用

ReLU为常用激活函数，如果输入大于0，直接返回作为输入提供的值；如果输入是0或更小，返回值0。（3）激活函数的输
Vanderbiol·2022-11-23 12:16

深度学习系列笔记03多层感知机（上）

文章目录1感知机2多层感知机2.1在网络中加入隐藏层2.2非线性的变化2.3常用激活函数2.3.1ReLU函数2.3.2sigmoid函数2.3.3tanh函数3多层感知机的从零开始实现3.1初始化模型参数
三木今天学习了嘛·2022-11-23 12:27

pytorch怎么使用model.eval()和BN层

_()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,16,kernel_size=5,stride=1,padding=2),nn.BatchNorm2d(16),nn.ReLU
失之毫厘，差之千里·2022-11-23 12:18

深度学习——数值稳定性+模型初始化+激活函数（笔记）

关于参数的梯度，Wt的梯度（链式求导法则）2.数值稳定性的两个问题：①梯度爆炸②梯度消失3【举例梯度爆炸】MLP（多层感知机）第t层隐藏层的计算，省略偏移进行求导从t层到d-1层的链式求导①梯度爆炸：使用ReLu
jbkjhji·2022-11-23 12:12

pytorch中LN（LayerNorm）以及Relu和其变种的输出

主要就是了解一下pytorch中的使用layernorm这种归一化之后的数据变化，以及数据使用relu，prelu，leakyrelu之后的变化。
永远的小白虾·2022-11-23 05:46

SMU激活函数 | 超越ReLU、GELU、Leaky ReLU让ShuffleNetv2提升6.22%

尽管ReLU有一些严重的缺点，但由于其简单性，ReLU成为深度学习中最常见的选择。本文在已知激活函数LeakyReLU近似的基础上，提出了一种新的激活函数，称之为SmoothMaxi
Tom Hardy·2022-11-23 04:36

NNDL 作业4：第四章课后题

习题4-1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。
冰冻胖头鱼·2022-11-23 04:32

卷积神经网络（Alex Net）学习日记

AlexNet与LeNet图示（出处：李沫《动手学深度学习》）AlexNet在设计理念上贯承了LeNet的结构，深度比LeNet更加深，AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，随着深度加深其卷积运算窗口逐渐减少
吃pepper的dog酱·2022-11-23 04:27

卷积神经网络（NiN）学习日记——基于pytorch框架

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和A
吃pepper的dog酱·2022-11-23 04:27

通过示例学习Pytorch（LEARNING PYTORCH WITH EXAMPLES）

PyTorch的核心是提供两个主要功能：n维张量，类似于numpy，但可以在GPUs上运行Automaticdifferentiation以构建和训练神经网络我们将使用一个完全连接的ReLU网络作为我们的运行示例
孙琪翔·2022-11-23 03:32

cp13_2_PNN Training_tfrecord files_image process_mnist_gradient_iris_exponent_Adagrad_Adam_tanh_Relu

cp13_ParallelizingNNTrainingwTF_printoptions(precision)_squeeze_shuffle_batch_repeat_imageprocess_map_celeba_tfrecordhttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/11238682013_Loading&Prep4_[...
LIQING LIN·2022-11-23 03:31

02.计算机视觉（上）

卷积（Convolution）池化（Pooling）ReLU激活函数批归一化（BatchNormalization）丢弃法（Dropout）a.卷积算子应用举例（1）黑白边界检测,使用Conv2D算子设置宽度方向的卷积核为
起跳的小糖·2022-11-23 03:36

Ng深度学习笔记—搭建多层神经网络python实现

搭建多隐层神经网络其实就是在单隐层神经网络的基础上多加了几层隐藏层，此次作业将用python实现L层神经网络的搭建；其中前L-1层使用Relu激活函数，最后一层使用sigmoid激活函数。
木头人苏·2022-11-22 23:19

神经网络中的激活函数

目录1Sigmoid函数2Tanh函数3ReLU函数4LeakyReLU函数5GELU函数6Swish函数  在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数，
Aiolei·2022-11-22 21:08

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（googlenet）

googlenet注意：每个分支所得的特征矩阵高和宽必须相同1.inception块的引入（1）alexnet引入ReLu（缓解梯度消失），隐层全连接层后加入了丢弃层（2）vgg出现卷积层组合成块（通过堆叠三个
Jul7_LYY·2022-11-22 18:37

深度学习（10）TensorFlow基础操作六: 数学运算

@&matmul7.WithBroadcasting8.Recap9.Y=X@W+bY=X@W+bY=X@W+b10.out=relu(X@W+b)out=relu(X@W+b)out=relu(X@W
炎武丶航·2022-11-22 17:38
上一页 23 24 25 26 27 28 29 30 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他