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【深度学习笔记—1】：激活函数

深度学习】【排序算法】目录一、激活函数1.1激活函数的位置1.2激活函数的作用1.3激活函数的性质二、激活函数种类2.1线性(Linear)函数2.2Sigmoid函数2.3双曲正切函数(tanh)2.4ReLU

米开朗琪罗~·2022-11-15 19:13

[2022-09-29]神经网络与深度学习 hw3 - 从0开始的FNN轮子制造

FNN轮子制造过程推导前向传播过程反向传播过程数值计算前向传播反向传播代码实现numpy版本torch版本对比Sigmoid用PyTorch自带torch.sigmoid()激活函数Sigmoid改变为ReLU

三工修·2022-11-15 17:11

Pytorch房价预测

数值稳定性和激活函数总结relu容易导致梯度爆炸、sigmoid容易导致梯度消失xavier模型初始化方法Adam适应学习的范围更大一点房价预测demo下载数据importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsDATA_HUB

aJupyter·2022-11-15 14:09

[Pytorch]多层感知机（MLP）回归的实现、训练与评估

MLP的隐节点采用输入向量与权向量的内积作为激活函数的自变量，激活函数采用Relu函数。各参数对网络的输出具有同等地位的影响，因此MLP是对非线性映射的全局逼近。除了使用Sklearn提供的ML

electric_sheep·2022-11-15 11:15

机器学习（14）——激活函数

文章目录1定义2激活函数的必要性3常用的激活函数3.1单位阶跃函数3.2Logistic函数3.3Tanh函数3.4ReLU函数3.5LeakyReLU函数3.6Softmax函数4选择恰当的激活函数1

八岁爱玩耍·2022-11-15 09:08

Chapter5 深度学习基础

文章目录1、激活函数1.1、sigmoid函数1.2、tanh函数1.3、ReLU函数1.4、softmax函数2、损失函数2.1、平均绝对误差损失函数(L1Loss)2.2、均方误差损失函数(MSELoss

CityD·2022-11-15 09:00

Pytorch搭建LeNet5

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Le

xzw96·2022-11-15 09:27

pytorch保存权重以及加载权重

_()self.hidden=nn.Linear(20,256)self.output=nn.Linear(256,10)defforward(self,x):returnself.output(F.relu

陈住气^-^·2022-11-15 09:23

NNDL 作业4：第四章课后题

目录习题4-2习题4-3习题4-7习题4-8习题4-9总结参考习题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。

五元钱·2022-11-14 07:07

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。

StarryTank·2022-11-13 00:33

识别手写数字 paddle+LeNet5卷积神经网络实现

Lenet-5神经网络基本结构如下图所示：这里，我设定：卷积层1输入图片大小28×28×1卷积核大小5×5卷积核数量20步长1激活函数relu输出大小24×24×20池化层1输入24×24×20池大小2

AngelStaw·2022-11-12 17:37

极智AI | 讲解 TensoRT Activation 算子

在分类、目标检测任务中都会有所涉及，如relu、sigmoid、relu等。这里讲解TensorRT中的Activation算子实现。文章目录1TensorRTActivation算子介绍2Tens

极智视界·2022-11-12 11:16

AlexNet网络结构详解与花分类数据集下载

Relu能够解决以上问题dropout操作可以减少过拟合现象过拟合现象：过

Knoka705·2022-11-11 18:23

cs231n-学习笔记-06训练神经网络

得到损失函数③方向传播计算梯度④使用梯度更新参数概览本章内容：①初始化设置激活函数、数据预处理、权重初始哈、正则化、梯度检查②动态训练监控学习率、参数更新、超参数优化③评估整体模型评估第一部分①激活函数（使用relu

cheertt·2022-11-10 10:33

2022人工智能数学基础2（交大许老师

ReLU关于ξ^2衰减函数积分后更光滑；光滑则衰减更快；频率空间和时域空间无法同时精确光滑性就是看能否求导、是否连续激活函数在傅里叶空间单调衰减、和神经网络在傅里叶空间具有某种单调性是一致的。二

linyuxi_loretta·2022-11-09 15:21

深度学习笔记——pytorch学习01——简单神经网络的练习

1.Le-Net5神经网络流程回顾Le-Net5神经网络模型如下：（图片来自YannLeCun的论文）本练习流程如下：32323→conv1（3655）→28286→relu→maxpool（22）→14146

weixin_43710224·2022-11-09 03:43

神经网络中常见的几种激活函数

文章目录一、常见的几种激活函数1、Sigmoid函数：3、ReLU函数4、ELU函数PReLU函数一、常见的几种激活函数1、Sigmoid函数：曲线：导数：在sigmod函数中我们可以看到，其输出是在(

Tc.小浩·2022-11-08 17:08

pytorch学习激活函数和loss函数及其求导

文章目录1激活函数1.1sigmoid函数1.2tanh函数1.3Relu整形线性单元1.4softmax2lossfuction2.1均方差2.2.1如何使用pytorch自动求导2.2交叉cross

lit rebecca·2022-11-08 17:38

神经网络中常用的激活函数的总结

四、常见的激活函数总结(非线性)1.Sigmoid2.Tanh3.修正线性单元（ReLU）4.LeakyReLU5.ParametricReLU6.Swish前言提示：这里本人也是在学习过程中，欢迎指出其中的错误和不足

张张呀呀·2022-11-08 17:38

神经网络常见激活函数求导

神经网络常见激活函数求导推导1.求导公式2.sigmoid函数3.Tanh函数4.ReLU函数1.求导公式2.sigmoid函数原函数sigmoid(x)=11+e−x\begin{align}sigmoid

荼靡，·2022-11-08 17:03

AI | 第5章深度学习 TensorFlow2 神经网络与卷积神经网络

回归1.2.2softmax回归2.卷积神经网络2.1概述2.2卷积神经网络的结构特点2.2.1卷积层(ConvolutionalLayer)2.2.2激活函数1.sigmoid2.softmax3.Relu4

多氯环己烷·2022-11-07 23:00

卷积神经网络

转载：卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-

weixin_44894740·2022-11-07 17:58

7. 神经网络训练MNIST数据集的简单实现

1.实现全连接神经网络搭建(第3节内容)在简单神经网络框架中，增加ReLU激活函数importtorch.nnasnn##########################Step1:全连接神经网络搭建#

Austin6035·2022-11-07 17:12

深度学习之激活函数小结

所以后面基本不使用了1、梯度消失的情况2、不是以0为对称中心（梯度下降比较慢）3、计算公式相对复杂，比较慢tanh：总结：为了解决Sigmoid中不以0为对称中心的问题，但还是没能解决梯度消失的问题；ReLU

一个热爱学习的深度渣渣·2022-11-07 09:13

深度学习库中激活函数的使用以及特点

激活函数1.引言2.激活函数的用途3.各类激活函数的性质和特点3.1S形状的激活函数及其变体3.2ReLU函数及其变体3.3Sin函数类3.4Shrink函数类3.5其他激活函数4.在神经网络运算中如何选择合适的激活函数

Mobtgzhang·2022-11-07 09:40

深度学习中常见的激活函数

常见激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数Relu激活函数LeakyRelu激活函数P-Relu激活函数ELU激活函数R-Relu激活函数Gelu激活函数swich激活函数Selu激活函数图片引用自

早睡的叶子·2022-11-07 09:10

一文极速理解深度学习

目录引言感知机神经网络激活函数Sigmoid函数ReLU函数小总结输出层的设计softmax函数小总结神经网络的学习！损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch梯度法神经网络学习全貌!

全栈O-Jay·2022-11-05 22:11

CNN的实现与可视化

如下图所示，网络的构成是“Convolution-ReLU-Pooling-Affine-ReLU-Affine-Softmax”，我们将它实现为名为SimpleConvNet的类。

fakerth·2022-11-05 10:59

cnn的卷积层和池化层

卷积层和池化层卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3

xiong_hui·2022-11-04 13:37

卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层

blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70198357link卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU

1015号居民·2022-11-04 13:06

ReLU函数简介

打开一些神经网络的网络描述文件，可以看到不同的层，其中就有一种层的类型，叫做ReLU。今天正好有小伙伴问起，虽然是基础部分但是还是来总结一下吧。

rocling·2022-11-04 13:05

卷积层参数计算与设置

卷积层维度计算与设置卷积结构CNN结构：Input(输入层)---->Conv(卷积)---->Relu(激活)---->Pool(池化)---->FC(全连接)输入层参数介绍：batch_size：相当于一次训练的样本数

JWangwen·2022-11-04 13:03

CNN基本部件-常用激活函数

背景知识反向传播算法梯度消失与梯度爆炸激活函数的作用七种常用激活函数Sigmoid型函数tanh(x)型函数修正线性单元（ReLU）LeakyReLU参数化ReLU总结参考资料我们在项目中可能实际上就常用

嵌入式视觉·2022-11-04 13:02

3.4 CNN卷积神经网络基础知识-ReLU激活函数(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

3.4CNN卷积神经网络基础知识-ReLU激活函数(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)ReLU激活函数前面介绍的网络结构中，普遍使用Sigmoid函数做激活函数。

aiAIman·2022-11-04 13:28

仰望星空--123·2022-11-04 13:27

可视化并理解CNN

反池化可通过记录最大激活值的位置来实现，反激活直接使用ReLU，反卷积采用该卷积核的转置来进行卷积操作（why？）

m0_72429728·2022-11-04 13:27

CNN卷积层：ReLU函数

卷积层的非线性部分一、ReLU定义ReLU：全称RectifiedLinearUnits)激活函数定义defrelu(x):returnxifx>0else0二、传统sigmoid系激活函数Sigmoid

枫叶思念·2022-11-04 13:27

Pytorch学习笔记3

Pytorch学习笔记3激活函数：Sigmoid函数求导theta‘=theta（1-theta）a=torch.linspace(-100,100,10)torch.sigmoid(a)Tanh激活函数：ReLU

深度学不学习·2022-11-04 11:09

刘二大人《PyTorch深度学习实践》卷积神经网络基本篇

课程请见《PyTorch深度学习实践》值得注意的是一个小细节，nn.ReLU的使用，初始()是实例化一个类，再次()才是call了ReLu的forward函数。

梅是槑奥!·2022-11-03 09:05

卷积神经网络卷积层BN层计算原理和卷积BN层融合

模块融合：将一些相邻模块进行融合以提高计算效率，比如conv+relu或者conv+batchnormalization+relu，最常提到的BN融合指的是conv+bn通过计算公式将bn的参数融入到weight

MidasKing·2022-11-01 11:49

MobileNetV2详细总结以及代码讲解

2.为了避免Relu对特征的破坏，在在3x3网络结构前利用1x1卷积升维，在3x3网络结构后，再利用1x1卷积降维后，不再进行Relu6层，直接进行残差网络的加法。P

楚楚小甜心·2022-11-01 03:00

深度学习入门（八）多层感知机

深度学习入门（八）多层感知机前言感知机训练感知机收敛定理XOR问题总结多层感知机学习XOR单隐藏层单分类sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数多类分类多隐藏层总结多层感知机（教材）1隐藏层

澪mio·2022-10-31 11:08

TensorRT+图像分类：手动搭建AlexNet得图像分类---部署

、TensorRT2.1权重获取2.2AlexNet.cpp3、结果1、AlexNet介绍AlexNet网络结构：该模型一共分为8层，如下图所示，包括5个卷积层和3个全连接层，每个卷积层都包含激活函数ReLU

汤姆&·2022-10-31 03:59

冰雪棋书·2022-10-30 07:53

【bug解决】TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘

项目场景：进行ReLU类的实例运算时，出现了问题问题描述importnumpyasnpclassReLU():def__init__(self):self.mask=Nonedefforward(self

Rachel MuZy·2022-10-28 14:51

深度学习PyTorch笔记（13）：多层感知机

深度学习PyTorch笔记（13）：多层感知机7多层感知机7.1隐藏层7.2激活函数（activationfunction）7.2.1ReLU函数（修正线性单元Rectifiedlinearunit，ReLU

三耳01·2022-10-27 11:23

美赛python学习d15--人工神经网络ANN

W2,...WmW_1,W_2,...W_mW1,W2,...Wm也是神经网络训练的对象激活函数：φφφ隐藏神经元：激活函数读取神经元所有输入的和，再将其转化成输出阈值函数sigmoid函数线性整流函数ReLU

林生时见lu·2022-10-26 17:35

深度学习（python）——神经网络(Artificial Neural Networks)激活函数代码

目录1.概述2.激活函数（1）基本概念（2）sigmoid函数（常用）代码(sigmoid)（3）阶跃函数代码（阶跃函数）（4）ReLU函数（目前常用）代码（ReLU函数）1.概述在感知机中，权重w是由人工输入的

长弓同学·2022-10-26 17:35

【自然语言处理】深度学习基础

网络结构2.2.1网络结构-DNN2.2.2网络结构-RNN2.2.3网络结构-CNN2.2.4总结2.3池化层2.4Dropout层2.5激活函数2.5.1Sigmoid2.5.2tanh2.5.3Relu2.6

吃_早餐·2022-10-25 14:03

动手学习深度学习-跟李沐学AI-自学笔记(2)

多层感知机importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU

一天的大太阳·2022-10-24 18:21

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