relu

清晰明了的AlexNet网络结构

下图是从AlexNet网络的论文中截取而来：该网络的两点在于：1>首次利用GPU进行网络加速；2>使用了ReLU激活函数，而不是传统的Sig
@会飞的毛毛虫·2022-11-20 22:37

通俗易懂的反向传播法（python 代码实现）

什么是链式法则2.3链式法则和计算图2.3反向传播2.3.1加法节点的反向传播2.3.2乘法节点的反向传播2.2.4苹果例子3.简单层的实现3.1乘法层的实现3.2加法层的实现4激活函数层的实现4.1ReLU
莱维贝贝、·2022-11-20 21:09

FPGA HLS 卷积神经网络软硬件映射

实现思路实现两个子函数：一个负责卷积与Relu一个负责池化全连接可以转化为卷积，或者或全连接是特殊的卷积当卷积核与输入特征相同，stride和padding为0时，卷积核的个数是输出的维度，也就是全连接的输出维度量化把权重的浮点数量化为定点数
xiongyuqing·2022-11-20 21:50

神经网络基础知识及模型优化（一）

前言一、神经网络参数更新及其方法1.参数更新2.SGD3.Momentum4.AdaGrad5.Adam6.该使用哪种参数更新方法二、权重的初始化1.可以将权重初始值设置为0吗2.隐藏层的激活值的分布3.ReLU
D.w_·2022-11-20 21:26

【西瓜书阅读笔记】05神经网络

一、神经元Neuron三种常见的激活函数：sgn,sigmoid,ReLU二、感知机Perceptron与多层网络1、与(And)，或(Or)，与非(NotAnd)，异或(Xor)2、多层网络构建“异或
Checkmate9949·2022-11-20 20:43

Inception网络

例如第一个得到广泛关注的AlexNet，它本质上就是扩展LeNet的深度，并应用一些ReLU、Dropout等技巧。
DLANDML·2022-11-20 19:16

【12】Inception（GoogLeNet）网络

例如第一个得到广泛关注的AlexNet，它本质上就是扩展LeNet的深度，并应用一些ReLU、Dropout等技巧。
j_qin·2022-11-20 19:05

keras实战_5.实现批归一化、激活函数、dropout

keras.layers.Flatten(input_shape=[28,28]))for_inrange(20):model.add(keras.layers.Dense(100,activation="relu
一定要学好JAVA·2022-11-20 18:43

keras-归一化-激活函数-dropout

1，表示输入值属于每个输出值的概率大小2、Sigmoid函数f(x)=11+e−xf(x)=\frac{1}{1+\\{e^{-x}}}f(x)=1+e−x13.tanh函数：公式：tanh（x）4.relu
Fight_adu·2022-11-20 18:33

卷积神经网络-BN、Dropout、leaky_relu (tensorflow)

神经网络是一种比较难以理解的结构，关于神经网络的各种层次的说明解释，大家请移步百度、google本次的分享会从人类视觉角度、生物角度谈一谈神经网络中的一些优化算法。首先，计算机领域设计出来的算法、模型和数据结构，都可以理解为一种建模操作（这是一种解释方式）。比如：决策树，可以理解为把数据结构仿造树枝树干的结构进行设计的，以树为模型；SVM，可以理解为把数据堆从多维的角度，进行高维分类，以超平面为模
罗小丰同学·2022-11-20 17:20

神经网络量化入门--Folding BN ReLU代码实现

(本文首发于公众号)上一篇文章介绍了如何把BatchNorm和ReLU合并到Conv中，这篇文章会介绍具体的代码实现。本文相关代码都可以在github上找到。
AI小男孩·2022-11-20 17:48

Tensorflow使用BN层，包括卷积,BN,Relu的融合使用（详细）

Tensorflow使用BN层，包括卷积BNRelu的融合使用（详细）BN:BatchNormalization简介：指在采用梯度下降算法训练深度神经网络时，对网络中每个mini-bacth的数据进行归一化，使其均值为0，方差为1.即通过网络训练两个参数，。在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什么需要归一化呢？原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数
阁仔·2022-11-20 17:08

关于对卷积神经网络BN，bias，relu之间关系的理解

以下三个问题其实是一个问题一、为什么加BN，为什么加relu二，为什么如果+BN，卷积层可以不加bias三，为什么BN要在relu前-----------------------------------
qq_37255936·2022-11-20 17:34

【浙江大学机器学习胡浩基】05 深度学习

Auto-encoder)的结构第三节卷积神经网络LeNetLeNet结构降采样层MNIST数据集第四节卷积神经网ALEXNETALEXNET结构相比于LeNet，ALEXNET在以下方面有重要改进第一个改进以ReLU
南鸢北折·2022-11-20 15:03

第一个卷积神经网络：LeNet

目录一、LeNet网络的介绍二、LeNet-5的网络结构和工作原理编辑二、pytorch的代码实现三、模型的修改和测试1、将两个平均池化层修改为最大池化层2、将激活函数改为ReLu函数，lr=0.1,epoch
我闻 如是·2022-11-20 15:28

AlexNet

为了改善性能，引入了ReLU、Dropout和LRN等方法，并使用了双GPU加速。
我闻 如是·2022-11-20 15:51

迁移学习：自己预训练的resnet18模型在Unet上的实现（pytorch版）（有待完善）

文末有resnet18网络结构下面上一张unet的网络结构然后根据以上的网络结构图，搭建pytorch模型defConv2RELU(inchannels,outchannels,kernel,padding
ye1391·2022-11-20 15:18

神经网络与深度学习 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。
Jacobson Cui·2022-11-20 15:17

深度学习中的激活函数

深度学习中的激活函数1、sigmoid2、softmax3、tanh4、ReLU5、LeakyReLU6、PReLU  神经网络用于实现复杂的函数，而非线性激活函数能够使神经网络逼近任意复杂的函数。
CV女神救救我·2022-11-20 14:22

常用激活函数总结（深度学习）

前言  学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词，而且很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。在经过一段时间学习后，决定记录个人学习笔记。
少年云游荡·2022-11-20 14:13

手把手解决module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘placeholder

构建神经网络在加入卷积层时出现报错face_recigntion_model.add(Conv2D(32,3,3,input_shape=(IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE,3),activation='relu
日拱一卒不慌忙·2022-11-20 12:52

作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述
cdd04·2022-11-20 12:35

深度学习中对全连接层的理解

1.单层模型1.1Recap（回顾）out=f(X@W+b)=f(X@W+b)=f(X@W+b)例如：out=relu⁡(X@W+b)=\operatorname{relu}(X@W+b)=relu(X
lzfshub·2022-11-20 10:43

卷积神经网络

卷积神经网络用数学的方式实现感受野-卷积LeNetAlexNet更深更大的LeNet丢弃法、Relu、MaxPoolingVGG多个VGG块（33卷积，22池化）后接全连接层GoogLeNet中InceptionResNet
锡安sion·2022-11-20 10:50

前馈神经网络（多层感知机）基础

LinearFunction）1.3.2斜面函数（RampFunction）1.3.3阈值函数（ThresholdFunction）1.3.4sigmoid函数1.3.5双曲正切函数（tanh函数）1.3.6ReLU
Drawing1998·2022-11-20 10:49

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用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss
凉堇·2022-11-20 08:45

NNDL 作业4：第四章课后题

4-3试举例说明“死亡ReLU问题”，并提出解决方法。4-7为什么在神经网络模型的结构化风险函数中不对偏置b进行正则化？
凉堇·2022-11-20 08:45

【深度学习基础】PyTorch实现GoogleNet亲身实践

1.2Inception-v1,Inception-v2网络架构1.3Inception-v3网络架构1.4复现思路1.5Inception-v3的详细结构2.PyTorch复现2.1编写BN_Conv2d_ReLU
Cai Yichao·2022-11-20 08:08

tensorflow2.x --------------------DenseNet-----------------------------

网络结构采用包含4个DenseBlock的DenseNet-BC，每个DenseNet-BC由若干个BN+ReLU+1x1Conv+BN+ReLU+3x3Conv（Dense_layer)且每个DenseBlock
啥都会点的大秀·2022-11-20 08:22

Attention学习笔记

Excitation部分是用2个全连接来实现，第一个全连接把C个通道压缩成了C/r个通道来降低计算量（后面跟了RELU），第二个全连
穹镜·2022-11-20 08:13

YOLOv5基础知识点——激活函数

（附常用激活函数）-知乎(zhihu.com)多种激活函数详解详解激活函数（Sigmoid/Tanh/ReLU/LeakyReLu等）-知乎(zhihu.com)激活函数面试问答算法面试问题二（激活函数相关
MUTA️·2022-11-20 07:10

深度学习--激活函数知识点（持续更新）

对数几率函数，Logistic-Sigmoid函数1.2双曲正切HyperbolicTangent（Tanh）函数2.非饱和激活函数-LU函数2.1整流线性修正单元Rectifiedlinearunit（ReLU
Kevin404ar·2022-11-20 06:18

深度学习RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa,

错误记录：在使用GPU跑程序时，前面加载数据是没问题的，后面relu()开始报错，错误为：RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm
SuiJiangPiaoLiu·2022-11-20 05:44

李沐动手学深度学习笔记---AlexNet

简介：更深更大的LeNet主要改进为：丢弃法Dropout、Relu、MaxPooling；激活函数从sigmoid变成了Relu；隐藏全连接层后加入丢弃层；数据增强架构：总体架构：代码实现：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet
天天向上inger·2022-11-20 03:52

神经网络的前向传播与反向传播及用numpy搭建神经网络

文章目录前言一.全连接神经网络1.1从单个感知机到神经网络1.2DNN的基本结构1.3前向传播算法1.4梯度下降算法1.5反向传播算法1.6激活函数1.relu函数2.sigmoid函数3.tanh函数
刘皮狠·2022-11-20 01:02

深度学习基础问题

一、Sigmoid激活函数和梯度消失问题1、Sigmoid函数梯度消失：sigmoid函数只有在0附近梯度值正常，在两侧都接近于0，出现梯度消失ReLU函数在大于0的部分梯度为常数，所以不会产生梯度消失
Guycynnnnn·2022-11-20 00:13

二、pytorch核心概念：3.动态计算图

function同时包含正向计算和反向传播的逻辑，比如relu函数：classMyReLU(torch.autograd.Function):#正向传播逻辑，可以用ctx存储一些值，供反向传播使
crud_player·2022-11-19 23:12

Pytorch

具体包括pytorch张量的生成，以及运算、切片、连接等操作，还包括神经网络中经常使用的激活函数，比如sigmoid、relu、tanh，还提供了与numpy的交互操作二，torch.Tensorimporttorcha
不会做题正电荷·2022-11-19 23:07

NNDL 作业4：第四章课后题

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．XOR问题描述：异或是对两个运算元的一种逻辑分析类型，当两两数值相同时为否
zc.9495·2022-11-19 22:59

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。
zc.9495·2022-11-19 22:28

吴恩达深度学习C4W1（Pytorch）实现

问题描述此次作业需要处理的任务在之前的任务中出现过：完成一个多分类器，识别图像中手势代表的数字：与之前作业不同的是，需要在神经网络中加入卷积层（CONV）和池化层（POOL）,神经网络的大致结构为：CONV2D->RELU
SheepTAO.C·2022-11-19 22:52

Python吴恩达深度学习作业7 -- 深度神经网络的正则化

#importpackagesimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromreg_utilsimportsigmoid,relu,plot_decision
Puzzle harvester·2022-11-19 22:51

C++元编程——CNN卷积层使用ReLu激活和NAdam更新

CNN的卷积层在出来时候需要经过ReLu激活函数。
腾昵猫·2022-11-19 22:25

C++元编程——CNN卷积层实现

CNN包括RELU层，池化层，卷积层，全连接层。具体的理论基础参见：CNN理论基础本次对卷积层进行了实践，其指导文献参见：
腾昵猫·2022-11-19 22:55

NNDL 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
Sun.02·2022-11-19 21:29

深度学习：输入和输出不同情况模型分享

单输入--单输出input=tf.keras.Input(shape=(256,256,3))c1=tf.keras.layers.Conv2D(16,3,activation='relu')(input
weixin_50663922·2022-11-19 20:28

卷积神经网络数学建模,常见卷积神经网络模型

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·2022-11-19 20:59

吴恩达深度学习课程

常见的“修正线性单元”即为ReLU。把独立的单元叠加起来，就有了一张较大的神经网络。
weixin_70459895·2022-11-19 19:32

吴恩达《机器学习》学习笔记（一）

为什么要引入ReLU？监督学习supervisedlearning为什么深度学习会兴起？二、Logisticregression二分类逻辑回归模型代价函数costfunction为什么需要代价函数？
梦想的小鱼·2022-11-19 19:56

【PyTorch】网络搭建中*list的用法解析

问题stage1=nn.Sequential(nn.Sequential(nn.Conv2d(16,32,3,1,1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(32,64,3,1,1),nn.ReLU(
算法与编程之美·2022-11-19 17:25
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