relu

RPN：Region Proposal Networks (区域候选网络)

得到用来预测的featuremap图片在输入网络后，依次经过一系列卷积+ReLU得到的51×39×256维featuremap，准备后续用来选取proposal。
·2022-07-15 17:47

Pytorch 学习笔记-自定义激活函数

Pytorch学习笔记-自定义激活函数0.激活函数的反向传播1.Relu2.LeakyRelu3.Softplus1.Variable与Function（自动梯度计算）0.本章内容1.pytorch如何构建计算图
@bnu_smile·2022-07-15 07:39

李沐《动手学习深度学习》--之pytorch神经网络基础（一）

补充知识：线性层和全连接层没有区别，线性层即全连接层1.回顾多层感知机net=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),#输入层input20，output256nn.RelU()
小蔡是小菜·2022-07-15 07:01

卷积神经网络模型之——AlexNet网络结构与代码实现

文章目录AlexNet简介AlexNet网络结构解析卷积层1（Conv+ReLU+MaxPool）卷积层2（Conv+ReLU+MaxPool）卷积层3（Conv+ReLU）卷积层4（Conv+ReLU
1 + 1=王·2022-07-13 08:58

图深度学习——前馈神经网络及训练

激活函数relu函数，输入为正，那么输入和输出相同，否则输出为0s
Poppy679·2022-07-11 11:45

【论文阅读】——RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

github.com/DingXiaoH/RepVGG北京信息科学与技术国家研究中心，旷视，香港科技大学等我们提出了一个简单但功能强大的卷积神经网络架构，该架构具有类似于VGG的推理时间主体，该主体仅由3×3卷积和ReLU
农夫山泉2号·2022-07-10 22:11

RepVGG

论文：https://arxiv.org/pdf/2101.03697v3.pdf代码：https://github.com/DingXiaoH/RepVGGVGG式的推理模型，由3*3卷积块和ReLU
cdknight_happy·2022-07-10 22:09

Mask R-CNN --Faster RCNN 学习笔记

一）、整体框架我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能1)、Convlayers提取特征图：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inputimage
i_linda·2022-07-10 07:33

论文笔记（十一）【yolov4】详细解析 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

利用获得到的特征进行预测5，补充5.1yolov4可视化结构（很长）5.2yolov3结构何yolov4结构对比5.4yolov4思维导图5.3Mish：一个新的stateoftheart的激活函数，ReLU
CV-杨帆·2022-07-10 07:52

山东大学人工智能导论实验四 利用神经网络分类红色和蓝色的花

目录【实验目标】【实验内容】【数据集介绍】【代码要求】定义模型结构初始化模型的参数循环计算当前损失（前向传播），请使用Relu激活函数。
timerring·2022-07-07 07:28

卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习

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是它的深度（即
mishidemudong·2022-07-05 16:22

卷积神经网络——卷积层、池化层意义

本文来自：点击打开链接卷积神经网络（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
w_bird·2022-07-05 16:50

卷积神经网络--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是它的深度（即
M_Lter·2022-07-05 16:18

卷积神经网络的卷积层和池化层

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是它的深度（即
Gordennizaicunzai·2022-07-05 16:48

CNN中的卷积层、池化层、全连接层---分析

全连接层；卷积层1）卷积操作对输入图像进行降维和特征抽取2）卷积运算是线性操作，而神经网络要拟合的是非线性的函数，因此和前全连接网络类似，我们需要加上激活函数，常用的有sigmoid函数，tanh函数，ReLU
LH-Code·2022-07-05 16:18

非饱和激活函数ReLu为什么比饱和激活函数sigmoid、tanh好

sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点：（1）“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。（2）能加快收敛速度。
Eden_mm·2022-07-04 07:25

深度学习 神经网络基础

3.1激活函数3.1.1Sigmoid/logistics函数3.1.2tanh(双曲正切曲线)3.1.3RELU3.1.4LeakReLu3.1.5SoftMax3.1.6其他激活函数3.1.7如何选择激活函数
落花雨时·2022-07-03 13:58

多层感知机（PyTorch）

/zh-v2/文章目录多层感知机感知机训练感知机收敛定理XOR问题（Minsky&Papert，1969）总结多层感知机学习XOR单隐藏层单隐藏层—单分类激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU
-素心向暖·2022-07-01 07:44

caffe的python接口caffemodel参数及特征抽取示例

f是激活函数，有sigmoid、relu等。x就是输入的数据。数据训练完成后，保存的caffemodel里面，实际上就是各层的w和b值。
·2022-06-29 16:30

pytorch入门：选择合适的激活函数，损失函数，优化器

如果没有激活函数，神经网络就只能处理线性可分问题神经网络的选择，如果网络层数不多，选择sigmoid,tanh,relu,sofmax都可以，如果网络层次较多，就要防止梯度消失的问题，就不能选sigmoidtanh
AI路漫漫·2022-06-29 07:00

【Pytorch】激活函数与loss的梯度

文章目录1.什么是激活函数2.Sigmoid激活函数及其loss函数3.Tanh激活函数及其loss函数4.ReLU激活函数及其loss函数5.loss函数的梯度5.1MeanSquaredError1
代码被吃掉了·2022-06-29 07:57

pytorch基础知识十【激活函数、损失函数及其梯度】

激活函数、损失函数及其梯度1.激活函数2.损失函数loss1.激活函数【1】激活函数简介【2】sigmoid函数【3】tanh函数【3】RELU函数2.损失函数lossautograd.gradloss.backwardF.softmax
北四金城武·2022-06-29 07:54

PyTorch——激活函数、损失函数

torch.tanh：范围在[-1,1]torch.relu/F.relu：不可导，但计算简单常用F.softmaxLoss及其梯度MSE：autograd.gradloss.backwardGradientAP
糖糖Amor·2022-06-29 07:24

Pytorch基础（六）——激活函数

应用多的包括ReLU,Sigmoid,Tanh,Softmax等，都有各自的优缺点，Sigmoid和Tanh都存在梯度爆炸和梯度消失的问题，RELU的收敛速度快，
人狮子·2022-06-29 07:03

pytorch中的梯度、激活函数和loss

文章目录梯度激活函数torch.sigmoid()torch.tanh()torch.relu()nn.LeakyReLU()softmaxloss函数均方差（MeanSquaredError）CrossEntropy
Mr. Wanderer·2022-06-29 07:57

Pytorch（二） —— 激活函数、损失函数及其梯度

Pytorch（二）——激活函数、损失函数及其梯度1.激活函数1.1Sigmoid/Logistic1.2Tanh1.3ReLU1.4Softmax2.损失函数2.1MSE2.2CorssEntorpy3
CyrusMay·2022-06-29 07:10

CV--baseline

batchnormalization）卷积分解、标签平滑、辅助分类中加BNResNetResNeXtDenseNetSENetAlexNet（基于深度卷积神经网络的图像分类）网络结构图：AlexNet特点：RELU
为算法工程师·2022-06-27 23:19

【PyTorch 05】神经网络代码结构

Convolution-Layers)torch.nn.Conv2d4.最大池化（Poolinglayers）5.非线性激活Non-linearActivations(weightedsum,nonlinearity之nn.ReLu
ECCUSXR·2022-06-27 07:51

常用激活函数activation function（Softmax、Sigmoid、Tanh、ReLU和Leaky ReLU) 附激活函数图像绘制python代码

激活函数是确定神经网络输出的数学方程式。激活函数的作用：给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。1、附加到网络中的每个神经元，并根据每个神经元的输入来确定是否应激活。2、有助于将每个神经元的输出标准化到1到0或-1到1的范围内。常用非线性激活函数对比激活函数公式函数图像适合场景Softmax多分类任务输出层Sigmoid二分类任务输出层，模型隐藏层TanhReLU回归任务
emgexgb_sef·2022-06-23 07:23

LeNet,AlexNet,VGG,NiN,GoogLeNet,ResNet

2.AlexNet是更大更深的LeNet，，AlexNet包含8层变换，其中有五层卷积和两层全连接隐含层，以及⼀个全连接输出层AlextNet将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活
weixin_44040169·2022-06-23 07:35

经典神经网络（ AlexNet，VggNet，NiN，GoogLeNet，ResNet）

卷积神经网络演化史AlexNet模型结构贡献ReLU激活函数分布式GPU运算LRN（局部响应归一化），提高泛化能力重叠池化，池化窗的步长小于池化层的大小，在池化时产生重叠。
@秋野·2022-06-23 07:42

【LeNet、AlexNet、VGG】

下面是其基本架构：  其结构相对简单，其中的Pooling层可以使用MaxPooling，也可以使用AvgPooling，激活函数原始模型使用的是Sigmoid，不过也可以换成Relu，tanh等。
菜鸟炼丹师·2022-06-23 07:39

使用pytorch快速搭建神经网络的两种方式

假设需要搭建一个3层神经网络：输入层数为5，中间隐藏层的维度为10，输出层的维度为2，激活函数使用ReLU激活函数第一种方法使用nn.Sequential的方式定义，将网络以序列的方式进行组装，使用每个层前面的输出作为输入
逝去〃年华·2022-06-18 07:37

Sigmoid和Relu激活函数的对比

深度学习笔记（4）——Sigmoid和Relu激活函数的对比https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/64127103Relu是一个非常优秀的激活哈数
bl128ve900·2022-06-17 07:41

MobileNet-V1 阅读记录

但是深度可分离卷积也存在隐患：Depthwise的kernel只有单通道，维度太小，在Relu激活后
xungeer29·2022-06-15 07:38

AlexNet网络及代码

论文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks原文链接AlexNet特点（1）成功使用ReLU作为CNN的激活函
Aiolei·2022-06-07 10:08

卷积神经网络-AlexNet

1.C1卷积层：卷积-ReLU-pool-BN（1）卷积输入大小：227*227*3卷积核大小：11*11*3卷积核数量：96padding:0卷积后输出大小：55*55*48*2#（227-11）/4
qqyouhappy·2022-06-07 10:34

VGG16模型

1、结构简洁VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling（最大化池）分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。
王小波_Libo·2022-06-07 10:27

经典卷积神经网络--AlexNet的详解

AlexNet网络结构具有如下特点：1.AlexNet在激活函数上选取了非线性非饱和的relu函数，在训练阶段梯度衰减快慢方面，relu函数比传统神经网络所选取的非线性饱和函数（如sigmoid函数，tanh
无尽的沉默·2022-06-07 10:20

李宏毅机器学习课程梳理【七】：深度神经网络优化方法与卷积神经网络

文章目录摘要1优化在TrainingSet上无法得到理想结果的问题1.1ReLU1.2Maxout1.3RMSProp1.4Momentum1.5Adam2优化在TrainingSet上结果好却在TestingSet
-Emmie·2022-06-07 07:33

PyTorch深度学习——非线性激活

官方文档传送：ReLU对一个tensor经过ReLU优化：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportReLUinput=torch.tensor([[1
哆啦AI梦·2022-06-07 07:24

李宏毅机器学习笔记4 -- DNN训练

其中的dropout、ReLU等等很早就使用了，但是其中的细节却一直没有注意，这里总结一下课程中的知识，趁机巩固一下基础。
Zach要努力·2022-06-07 07:16

Pytorch深度学习——AlexNet及数据集花分类

使用Pytorch实现AlexNetAlexNet结构input是224×224x3，此处padding应为[1,2],即在特征矩阵左边加上一列0,右边加上两列0,上面加上一列0,下面加上两列0特点使用Relu
TonyHsuM·2022-06-07 07:46

yolo v4基础知识先导篇

正则化方法场景四:CIoULoss损失函数场景五:CSPNet场景六:FPN场景七:PANet场景八:DIOUNMS…场景一:Mish激活函数Mish论文地址改进:Hard-Mish一个新的激活函数，ReLU
weeksooo·2022-06-06 09:24

pytorch定义新的自动求导函数

参考官网上的demo：传送门直接上代码，定义一个ReLu来实现自动求导importtorchclassMyRelu(torch.autograd.Function):@staticmethoddefforward
l8947943·2022-06-05 07:46

激活函数、防止过拟合方法、加速训练方法、数据增强

关于深度学习主要介绍以下几点：激活函数、防止过拟合方法、加速训练的方法激活函数深度学习中的激活函数主要有sigmoid、tanh、ReLu、Maxout函数等。
DemonHunter211·2022-06-04 07:46

MobileNet v2的Inverted Bottleneck为什么可以抵消ReLU激活函数所带来的信息损失

A.Bottlenecktransformation在这一节中，我们研究一个算子AReLU(Bx)A\\text{ReLU}(Bx)AReLU(Bx)的特性，其中x∈Rnx\in\mathcal{R}^
Le0v1n·2022-06-03 07:04

GELU激活函数算法

GaussianErrorLinerarUnits(GELUS)论文链接：https://arxiv.org/abs/1606.08415最近在看bert源码，发现里边的激活函数不是Relu等常见的函数
·2022-06-02 12:16

在GCN论文中遇到的问题与理解(二)

Q&A非线性激活函数ReLU()ReLU(x)=(x)+=max⁡(0,x)\text{ReLU}(x)=(x)^+=\max(0,x)ReLU(x)=(x)+=max(0,x)作用使用线性激活函数，那么这个模型的输出不过是你输入特征
NorburyL·2022-06-02 07:53

卷积神经网络——VGG

1.VGG块VGG块与基本卷积神经网络的基础组成部分类似：3×3卷积核、填充为1（保持高度和宽度）的卷积层非线性激活函数，如ReLU2×2池化窗口、步幅为2（每个块后
Desperado1024·2022-06-01 16:36
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