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卷积神经网络＜一＞keras创建多图输入CNN

kernal_size=卷积核的大小strip=步长padding='valid'or'same'input_shape=activate='relu')其他的一些参数举个例子1：直接创建一个可用的卷积神经网络创建

天下一般·2022-11-22 03:35

RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大

1.摘要本文提出了一个简单但功能强大的卷积神经网络架构，该架构推理时候具有类似于VGG的骨干结构，该主体仅由3x3卷积和ReLU堆叠组成，而训练时候模型采用多分支拓扑结构。

AI算法-图哥·2022-11-22 03:32

RepVGG：让VGG风格的ConvNet再次伟大起来

引言经典的卷积神经网络（ConvNet）VGG[31]在图像识别中取得了巨大的成功，其简单的架构由conv、ReLU和池化的堆栈组成。

Mick..·2022-11-22 02:17

python线性回归实现波士顿房价预测(激活函数)

这里写自定义目录标题激活函数激活函数的作用激活函数的分类SigmoidReluTanhLeaky_relu激活函数的应用激活函数激活函数的作用生活中真实的例子很复杂，很难将所有的数据用直线来表示出来，实际上真实的数据更容易用曲线表示

王木木呀！·2022-11-22 02:45

Python深度学习入门笔记之1

感知机感知机是什么感知机能干什么用导入权重和偏置感知机的局限性用图表示感知机实现与门用图表示感知机无法实现与门线性和非线性多层感知机2.神经网络在神经元内部明确显示激活函数激活函数sigmoid函数函数图像ReLU

如魔·2022-11-22 01:21

深度学习入门之激活函数

深度学习入门——基于pyhthon的理论与实现文章目录深度学习入门之激活函数前言一、sigmoid函数1.简介2.python实现3.函数用法二、阶跃函数1.简介2.python实现阶跃函数3.函数用法三、ReLU

ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-22 01:46

深度学习入门之神经网络

神经网络从感知机到神经网路神经网络的例子激活函数出场激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现阶跃函数的图形sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较非线性函数ReLU函数多维数组的运算多维数组矩阵乘法

空LA·2022-11-22 01:42

pytorch深度学习实战lesson22

LeNet的实现确立了CNN的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNet的网络结构中都能看到，例如卷积层，Pooling层，ReLU层。虽然LeNet早

光·宇·2022-11-21 23:29

目标检测“Exploit All the Layers: Fast and Accurate CNN Object Detector with Scale Dependent Pooling and”

cv_family_z·2022-11-21 23:26

DeeplabV3+解码器复现

全局通道注意力结构以SENet的通道注意力结构为基础，添加了批归一化和ReLU激活用于调整权重分布，残差结构增强了模型对强噪声和高冗余数据的处理能力。

有温度的AI·2022-11-21 22:37

VMV-GCN Volumetric Multi-View Based Graph论文分析

基础知识体素化、多层感知机、批量归一化、relu函数流程图VMV-GCN模型的架构:它由一个用于体素特征编码的VMVF模块、两个用于构建和学习体素类图的DNFL模块和几个作为分类器的FC层组成，用于处理来自

XXXXLxu·2022-11-21 22:08

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

3、激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。4、损失函数MSE

plum-blossom·2022-11-21 20:19

深度学习笔记 —— 多层感知机

问题多层感知机：一次解决不了的问题，可以先学习一个简单函数，再学习一个简单函数，然后用另外一个函数组合两个函数为什么需要非线性激活函数：如果激活函数是本身，那么输出仍然会是一个线性函数，等价于一个单层的感知机ReLU

Whisper_yl·2022-11-21 19:21

ResNet34基础知识及实现Cifar-10分类（pytorch）

如relu函数，低维度的特征通过relu后，会有一部分被毁掉，因为维度越低分布到relu激活带的可能性就越小。那么在反向传播的时候就会出现梯度消失，那么神经元的权重就无法更新，导致特征退化。

编程欧阳娜娜·2022-11-21 19:49

AlexNet：深度卷积神经网络的ImageNet分类

本文使用ReLU激活函数进行非线性。发现ReLU降低了训练的运行时间，因为它比传统的tanh函数更快。实施dropout以减少过度拟合的影响。

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-21 18:45

基于深度卷积神经网络的图像分类

基于深度卷积神经网络的图像分类摘要1引言2数据集3架构3.1ReLU非线性3.2多GPU训练3.3LRN3.4重叠池化3.5整体架构4减少过拟合4.1数据增强4.2失活(Dropout)5学习细节6结果

stdcoutzrh·2022-11-21 18:58

基于深度卷积神经网络的ImageNet分类

基于深度卷积神经网络的ImageNet分类文章目录摘要一、介绍二、数据集三、结构ReLU非线性局部反应归一化重叠集合整体架构数据扩张总结摘要我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNetLSVRC

qq_44703968·2022-11-21 18:24

目标检测学习笔记——RPN和ROI Pooling

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

phily123·2022-11-21 16:57

YOLOv3学习笔记

AnIncrementalImprovement论文地址：https://arxiv.fenshishang.com/abs/1804.027672.网络结构CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu

「已注销」·2022-11-21 14:15

简单易懂的PyTorch版ResNet50复现代码

ResNet50的网络结构如下，论文中网络的输入为3x224x224，先经过步长为2填充为3的7x7卷积+BN+ReLU和步长为2填

hlld26·2022-11-21 12:57

卷积神经网络-VGG

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(True),nn.Conv2d

qqyouhappy·2022-11-21 11:53

计算图中的Sigmoid激活函数的反向传播

2.神经网络结构的输入输出映射3.Sigmoid激活函数4.Sigmoid层的输入输出映射总结前言激活函数是神经网络中必不可少的一个环节，它将输入和输出通过函数映射关联起来，激活函数是非线性函数，例如Relu

司悟愛帥·2022-11-21 10:48

神经网络中的激活函数

2.Sigmoid函数3.Tanh函数4.Relu函数5.Softplus函数6.Softmax函数参考1.什么是激活函数？

dzysunshine·2022-11-21 09:34

神经网络反向传播(2)--激活函数求导汇总

神经网络中常用的激活函数主要有tanh、sigmoid、softmax、Relu等，在反向传播过程中的链式求导时，我们也需要对激活函数进行求导，在此整理常用的激活函数导数推导后的结果，方便在神经网络反向传播计算时使用

cymatt·2022-11-21 09:57

神经网络激活函数以及过拟合欠拟合理解

导致这种现象的原因有以下2种：①数据集特征单一，或者数据量过少可以丰富数据集②网络层数较深，参数过多适当的减少网络层数，激活函数使用relu也是一种方法，因为他会将小于0的部分全部归为0，从而造成了网络的稀疏性

LiLi_code·2022-11-21 09:35

激活函数及神经网络过拟合的处理

sigmoid和Relu对比，90%都用Relu函数sigmoid函数会出现梯度消失现象。Relu函数不会出现梯度消失的现象，小于0的梯度直接剔除掉，大于0的梯度等于其本身。

fighting_guo·2022-11-21 09:35

深度学习基础-2

文章目录0前言1全连接神经网络2激活函数2.1Sigmoid2.2Tanh2.3ReLU2.4LeakyReLU3交叉熵损失4计算图与反向传播4.1计算图4.2梯度消失与梯度爆炸4.3动量法5权重初始化

zjuPeco·2022-11-21 07:02

AlexNet学习笔记

创新点非线性激活函数ReLU选取了非线性非饱和的relu函数,ReLU函数的表达式为F(x)=max(0，z)。若输入小于0，那么输出为0；若输入大于0，那么输出等于输入。

chj65·2022-11-21 07:17

从零开始的深度学习之旅(1)

1.1单层神经网络基础(线性回归算法)1.2torch.nn.Linear实现单层回归神经网络的正向传播2.二分类神经网络：逻辑回归2.1逻辑回归与门代码实现2.2符号函数2.2.1sign函数2.2.2Relu

ren9855·2022-11-21 07:44

MLP概述

MLP概述多层感知机概述1.线性过渡1.1线性模型将遇到的问题1.2从线性到非线性2.激活函数2.1ReLU函数2.2sigmoid函数2.3tanh函数多层感知机概述1.线性过渡我们在之前的内容中采用仿射变换

Yuuu_le·2022-11-21 06:07

学习笔记激活函数 ReLU,GELU, SELU ...

图片来源：从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数TheroleofactivationfunctionsThepurposeofanactivationfunctionistoaddnon-linearitytotheneuralnetwork.Let

CiLin-Yan·2022-11-21 06:27

从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数

来自丹麦技术大学的CasperHansen通过公式、图表和代码实验介绍了sigmoid、ReLU、ELU以及更新的LeakyReLU、SELU、GELU这些激活函数，并比较

mishidemudong·2022-11-21 06:16

GELU激活函数: 高斯误差线性单元

随着网络深度增加，在训练神经网络时，sigmoid激活函数已被证实不如一些非平滑的非线性激活函数高效，如ReLU通常比sigmoid训练更快、收敛更快，E

十里清风·2022-11-21 06:14

NLP笔记：常用激活函数考察整理

NLP笔记：常用激活函数考察整理0.引言1.常用激活函数1.sigmoid2.softmax3.relu系列1.relu2.leakyrelu3.elu4.selu5.gelu6.其他4.tanh5.其他

Espresso Macchiato·2022-11-21 05:19

从sigmoid到GELU——神经网络中的激活函数

目录一、激活函数及其作用二、激活函数的分类1、sigmoid2、tanh激活函数3、RELU函数——RectifiedLinearUnit——整流线性单元4、LeakyReLU5、SELU6、GELU7

colourmind·2022-11-21 05:40

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

AlexNet一.alexnet与lenet的区别二.主要区别（1）激活函数从sigmoid变成ReLu（缓解梯度消失）（2）隐层全连接层后加入了丢弃层（3）数据增强（图像的随机翻转）三.详细图解四.一些小问题

Jul7_LYY·2022-11-21 04:13

pytroch模型可视化

1.trochinfo可视化fromtorchimportnnfromtorchinfoimportsummarynet=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,400),nn.ReLU

fancy-TT·2022-11-21 04:48

pytorch获取模型的参数量和运算量

定义模型net=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,400),nn.ReLU(),nn.Linear(400,200),nn.ReLU(),nn.Linear(200,100),

fancy-TT·2022-11-21 03:01

深度学习之多层感知器及激活函数

2.1MLP实现与门2.2MLP实现非与门2.3MLP实现或门2.4MLP实现同或门三、MLP实现多分类四、激活函数4.1定义4.2阶跃函数4.3线性函数4.4Sigmoid函数4.5Tanh函数4.6Relu

谷雨白·2022-11-21 03:18

人工智能实践——激活函数损失函数优化器的代码实现

激活函数：tf.nn.sigmoid或者tf.sigmoidtf.math.tanh或者tf.keras.activations.tanhtf.nn.relu或者tf.keras.activations.relu

取个程序猿的名字·2022-11-21 03:18

PELU激活函数的tensorflow实现（一） Parametric Exponential Linear Unit

激活函数实现一、PELU简介二、PELU实现1、PELU代码实现2、测试PELU实现是否正确3、实现PELU对α\alphaα求导4、实现PELU对β\betaβ求导三、PELU实战应用1、PELU与RELU

是土豆大叔啊！·2022-11-21 03:10

【人工智能】神经网络优化：复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器...

].ravel()np.c_[]np.mgrid[]x.ravel()np.c_[]神经网络(NN)复杂度学习率指数衰减学习率激活函数常用激活函数Sigmoid函数常用激活函数Tanh函数常用激活函数Relu

萌狼蓝天·2022-11-21 03:08

《人工智能从小白到大神》第4章搭建人工神经网络笔记

4.3.1梯度消失4.3.2梯度爆炸4.4损失函数4.4.1二元交叉熵4.4.2交叉熵4.4.3损失函数总结4.5激活函数4.5.1Sigmoid函数4.5.2双曲正切函数（Tanh）4.5.3线性整流函数（ReLU

凑热闹分子·2022-11-21 01:05

多层感知机的简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l2.构造层数net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,512),nn.ReLU

无眠·2022-11-20 23:29

机器学习中常用的激活函数

三.激活函数应该具有的性质四.常见的激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数4.小结一.什么是激活函数？

呆狐仙·2022-11-20 23:20

前馈神经网络--前向传播与反向传播计算过程

目录2、多层感知机（前馈神经网络）2.1定义2.2神经元2.3激活函数2.3.1sigmoid函数2.3.2tanh函数2.3.3relu函数2.4计算2.4.1前向传播2.4.2反向传播2、多层感知机

代码和男人都读不懂·2022-11-20 23:39

高级实训任务一：基于CNN及其变体的图像分类

实验原理公式ReLUNonlinearity(RectifiedLinearUnit)卷积层使用ReLU代替sigmoid作为激活函数，加快收敛速度。Rectify指取不小于0的数

XXXT805·2022-11-20 22:45

AlexNet网络结构图

Size/OperationFilterDepthStridePaddingNumberofParametersForwardComputation3*227*227Conv1+Relu11*11964

强强学习·2022-11-20 22:14

(九) 深度学习笔记｜ AlexNet网络结构详解

二、AlexNet网络优点首次使用GPU进行网络加速训练使用了ReLU激活函数，而不是传统的S

Viviana-0·2022-11-20 22:13

AlexNet网络结构

输入大小224×224×3或者227×227×3，使用96个11×11的卷积核，步长为4，经过一层卷积，输出特征图大小为（224-11）/4+1向上取整，得55×55×96，经过激活函数ReLU和局部归一化

ruyingcai666666·2022-11-20 22:09

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