relu

【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

3BLUE1BROWN 神经网络三讲笔记

3BLUE神经网络笔记3blue的神经网络第一集笔记以手写数字识别为例，28*28的像素平台上，得到的784个像素点平铺开来然后加权乘起来，再累加再加上偏置值，最后用sigmoid函数或者ReLU函数处理输入是
j_shuttworth·2022-11-22 17:47

轻量化网络 Mobilenet V1/V2/V3 学习记录

1.传统卷积2.MobilenetV12.1Separable卷积2.2整体结构3.MobilenetV23.1Relu3.2逆残差3.3整体结构4.MobilenetV34.1SEattention4.2Switch
惊鸿落-Capricorn·2022-11-22 16:21

深度学习小白思考

深度学习入门半年小白思考第一篇一、概论二、感知器————————————gotocellNO.1认识感知器->cell中的分子机制NO.2常见的激活函数1.sigmod函数2.tanh函数3.ReLU(
MeganLee_·2022-11-22 14:47

使用Pytorch搭建ResNet分类网络并基于迁移学习训练

如果stride=1，padding=1，卷积处理是不会改变特征矩阵的高和宽使用BN层时，卷积中的参数bias置为False(有无偏置BN层的输出都相同)，BN层放在conv层和relu层的中间复习BN
@会飞的毛毛虫·2022-11-22 13:10

GCN论文阅读与代码梳理（2）——STGCN

整体时空卷积核的代码如下：注意到，第一个时域卷积核的激活函数为GLU，而空域卷积核和第二个时域卷积核的激活函数为relu。 
fmf1287·2022-11-22 12:36

语义分割学习总结（二）—— Unet网络

（一）左半部分（特征提取部分）两个3x3的卷积层（ReLU）+一个2x2的maxpooling层构成一个下采样的
尼笛芽在努力·2022-11-22 12:24

window 学习pytorch unet代码之self.inc = DoubleConv(n_channels, 64)

channels是输入channel，64是要输出的channel看看DoubleConv函数的具体实现classDoubleConv(nn.Module):"""(convolution=>[BN]=>ReLU
guyuezunting·2022-11-22 12:24

深度学习Backbone网络系列（一）

首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。ReLU激活函数比Sigmoid性能好，有助于加深网络层次，并在
王吉吉丫·2022-11-22 11:56

Hard Swish激活函数

第一个版本HardSwish激活函数文章链接：SearchingforMobileNetV3年份：2019简介Swish激活函数代替ReLU，显著提高了神经网络的准确性，具体定义为：Swish(x)=x
皮鼓坐凳子·2022-11-22 08:38

常用激活函数：Sigmoid、Tanh、Relu、Leaky Relu、ELU、Mish、Swish等优缺点总结

参考：深度学习—激活函数详解（Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU6及变体P-R-Leaky、ELU、SELU、Swish、Mish、Maxout、hard-sigmoid、hard-swish
@BangBang·2022-11-22 08:08

常用的激活函数Sigmoid,ReLU,Swish,Mish,GELU

1.sigmoidSigmoid激活函数在我们的网络模型中比较常用，也常作为二分类任务的输出层，函数的输出范围为（0,1）表达式：σ(z)=11+e−z\sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}σ(z)=1+e−z1其导数：σ′(z)=0−1⋅(−e−z)(1+e−z)2=e−z(1+e−z)2=e−z(1+e−z)⋅1(1+e−z)=1+e−z−1(1+e−z)⋅σ(z)=(1−σ
liguiyuan112·2022-11-22 08:37

激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

目录1.ReLU(RectifiedLinearUnit,修正线性单元)ReLU缺点2.ReLU变种LeakyReLU指数线性单元ELUSELU3.Swish4.MaxoutMaxout激活函数5.sigmoid
mjiansun·2022-11-22 08:37

激活函数relu、leaky-relu、elu、selu、serlu比较

什么是激活函数简单来说我们知道神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。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。如果不用激活函数（其实相当于激活函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层节点的输入都是上层输出的线性函数，很容易验证
小岚的学习笔记·2022-11-22 08:29

深度学习中的激活函数

(ReLU只在零点不可微，但是梯度下降几乎不可能收敛到梯度为0)3.计算简单：神经元(units)越多，激活函数计算的次数就越多，复杂的激活函数会降低训练速度。4.
贰叁z·2022-11-22 08:27

23种激活函数

文章目录一、简介二、激活函数种类1、恒等函数2、单位阶跃函数3、逻辑函数4、双曲正切函数5、反正切函数6、Softsign函数7、反平方根函数(ISRU)8、线性整流函数(ReLU)9、带泄露线性整流函数
落樱弥城·2022-11-22 08:56

小技巧（10）：使用Python绘制激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU、PReLU）图像

文章目录一、单张绘制1.1代码1.2绘制结果二、4张图绘制成1张图2.1代码2.2绘制结果一、单张绘制1.1代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#0设置字体plt.rc('font',family='TimesNewRoman',size=15)#1.1定义sigmoid函数defsigmoid(x):return1./(1+np.exp(-x
Hankerchen·2022-11-22 08:56

【深度学习】之激活函数篇[Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、Mish、Hardswish、SiLU]附绘图Python代码。

激活函数的作用为卷积神经网络提供非线性1、Sigmoid激活函数Sigmoid激活函数是常用的连续、平滑的“s”型激活函数，其数学定义比较简单，如公式1所示：简单来说，Sigmoid函数以实数输入映射到（0,1）区间，用来做二分类。对于一个极大的负值输入，它输出的值接近于0；对于一个极大的正值输入，它输出的值接近于1。Sigmoid激活函数曾一度被不同的网络使用，从Sigmoid及其导数曲线图可知
小祥子ovo·2022-11-22 08:25

keras框架下的VAE的代码撰写

跟其他的代码并不太一样，比较常见的代码形式就是如下形式（代码来源于[1])：x=Input(shape=(original_dim,))h=Dense(intermediate_dim,activation='relu
V丶Chao·2022-11-22 07:14

使用MindSpore训练模型的检查loss曲线

常见的问题或现象有：·权重初始化不合理（例如初始值为0，初始值范围不合理等）；·权重中存在过大、过小值；·权重变化过大；·权重冻结不正确；·权重共享不正确；·激活值饱和或过弱（例如Sigmoid的输出接近1，Relu
小乐快乐·2022-11-22 06:10

神经网络量化----TensorRT深刻解读

神经网络量化----TensorRT深刻解读目录神经网络量化----TensorRT深刻解读前言一、TensorRT简介二、难点1.架构2.功能三、实现1.conv和ReLU的融合2.conv和ReLU
追梦苦旅·2022-11-22 06:39

神经网络中梯度的概念,卷积神经网络名词解释

2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。避免梯度消失和
阳阳2013哈哈·2022-11-22 05:35

【神经网络与深度学习】 Numpy 实现全连接神经网络

隐藏层的激活函数为Relu函数。输出层的激活函数为softmax函数。损失函数为交叉熵。
乐心唯帅·2022-11-22 03:31

深度学习与PyTroch(二）

文章目录神经网络神经网络工具包Module模块线性层卷积层输入层过滤器（卷积核）池化层池化层作用BatchNorm层激活层Sigmoid函数Tanh函数ReLU函数LeakyReLUSoftmax函数神经网络神经网络是神经系统运转方式的简单模型
飞天小福蝶·2022-11-22 03:05
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