relu

深度学习--说一说卷积和池化

转载：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html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
weixin_34162695·2022-05-23 07:16

4. 卷积神经网络CNN

卷积层1)基本概念2)前期准备3)参数共享4)卷积运算a)二维卷积运算b)偏置c)填充d)三维卷积运算5)小结4.2.3池化层1)基本概念2)小结4.2.4全连接层1)基本概念2)例子4.2.5激活函数RelU4.2.6
說詤榢·2022-05-21 16:39

SE-YOLOv5——布匹缺陷检测（注意力机制）

为提高缺陷检测性能，将SE模块添加到YOLOv5的主干网络，将激活函数ReLU替换为ACONYOLOv5YOLO算法将图像换分为多个区域，制定边界框并同时预测属于某个类的对象的概率，是一个基于深度学习的单阶段目标检测算法
Mr Dinosaur·2022-05-21 07:44

图像分类基本知识点

作用通过数据集的上面的精度表现图像分类模型图像分类的原理矩阵输入-------卷积（抽取特征）-------relu（激活函数，非线性拟合函数，拟合x，y映射）-----池化层（缓解对物体物质的过度依赖
仓小鼠·2022-05-17 16:28

深度学习机器学习笔试面试题——激活函数

写一下leakyReLU的公式，跟ReLU比有什么优势？了解ReLU6吗？sigmoid有什么缺点，有哪些解决办法？relu在零点可导吗，不可导如何进行反向传播？
冰露可乐·2022-05-17 07:04

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

目录1.应用场景2.卷积神经网络结构2.1卷积（convelution）2.2Relu激活函数2.3池化（pool）2.4全连接（fullconnection）2.5损失函数（softmax_loss）
草尖上的舞动·2022-05-17 07:22

MobileNetV2轻量化网络结构（TensorFlow-2.6.0实现结构）

MobileNetV1博客3.MobileNetV1的局限性4.模型之间的对比（1）MobileNetV1和MobileNetV2（2）ResNet和MobileNetV25.MobileNetV2采用了新的激活函数ReLU66
m0_54850604·2022-05-17 07:37

Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解

Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解常用激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数线性激活函数Softmax激活函数损失函数均方误差平均绝对误差分类交叉熵系列链接常用激活函数使用激活函数可以实现网络的高度非线性
盼小辉丶·2022-05-15 13:29

Tensorflow笔记_神经网络优化

，其中f表示为激活函数，神经网络是以神经元为基本单位构成#激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达能力常用的激活函数有#激活函数relutf.nn.relu()#激活函数sigmoldtf.nn.sigmold
weixin_34082695·2022-05-13 07:30

Tensorflow 笔记：神经网络优化(1)

常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。
一个莫得感情的代码机器·2022-05-13 07:56

TensorFlow笔记之神经网络优化——损失函数

常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。
ElephantFlySong·2022-05-13 07:54

深度学习网络__tensorflow__第四讲__神经网络优化

常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。
KGback·2022-05-13 07:49

Tensorflow笔记-神经网络优化

常用的激活函数有relu、
ATM006·2022-05-13 07:42

[作业/人工智能] 作业3：例题程序复现 PyTorch版

作业2程序修改、展示对比【作业2】与【作业3】的反向传播的实现方法激活函数使用Pytorch自带的torch.sigmoid()再修改激活函数为Relu损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss
車鈊·2022-05-13 07:00

TensorFlow笔记_神经网络优化

目录1.预备知识2.神经网络复杂度3.学习率4.激活函数4.1Sigmoid函数4.2Tanh函数4.3ReLU函数4.4LeakyReLU函数5.损失函数5.1均方差5.2交叉熵6.欠拟合与过拟合7.
精灵耶·2022-05-13 07:27

Pytorch官方文档学习笔记 —— 3. Build Model

目录1.建立神经网络2.获取训练设备3.定义类4.模型层4.1nn.Flatten4.2nn.Linear4.3nn.ReLU4.4nn.Sequential4.5nn.Softmax5.模型参数1.建立神经网络
Coding_Qi·2022-05-11 07:43

深度学习之激活函数

转自[深度学习中常用激活函数总结-知乎]0.前言本文总结了几个在深度学习中比较常用的激活函数：Sigmoid、ReLU、LeakyReLU以及Tanh，从激活函数的表达式、导数推导以及简单的编程实现来说明
light169·2022-05-11 07:43

【书籍】《PyTorch深度学习》——深度学习之计算机视觉

文章目录神经网络简介从零开始构建CNN模型卷积池化非线性激活ReLU视图（view）训练模型狗猫分类问题利用迁移学习对狗猫分类创建和探索VGG16模型冻结层微调训练计算预卷积特征理解CNN模型如何学习CNN
_Summer tree·2022-05-11 07:35

机器学习（18）——卷积神经网络（三）

2012年Alex等提出AlexNet，提出一些训练深度网络的重要方法或技巧，如Dropout、ReLu、GPU、数据增强方法等，随后各种各样的深度卷积神经网络模型相继
进击的南方仔·2022-05-10 08:11

[机器学习导论]——第三课——神经网络Ⅱ

反向传播的一般情形反向传播方程反向传播算法神经网络模型参数求解步骤mini-batch方程证明BP1的证明BP2的证明BP3的证明BP4的证明神经网络模型改进改进损失函数：对数似然示例反向传播方程权重初始化减少过拟合：dropout缓解梯度消失：ReLU
雨落俊泉·2022-05-10 08:10

PyTorch学习笔记4—— 深度学习计算

最简单的开始分析importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU
Moon_Boy_Li·2022-05-10 07:21

Pytorch学习第一天

1.神经网络2.激活函数（1）ReLu函数（2）Sigmoid（3）tanh3.简单神经网络（1）前向神经网络（2）RNN（3）CNN4.Pytorch框架的优点（1）动态计算图（2）Pytorch代码通俗易懂
咭咭熊·2022-05-09 07:35

深度学习图像处理入门

目标检测3、图像分割进tensorflow官网用tensorflow.google.cn1.1卷积神经网络基础全连接层：BP算法（信号的前向传播和误差的反向传播）卷积层：卷积核（激活函数sigmoid，Relu
###_###_###·2022-05-08 07:13

PyTorch实现卷积神经网络的搭建详解

目录PyTorch中实现卷积的重要基础函数1、nn.Conv2d:2、nn.MaxPool2d(kernel_size=2)3、nn.ReLU()4、x.view()全部代码PyTorch中实现卷积的重要基础函数
·2022-05-07 10:59

深度学习激活函数与正则化问题

深度学习激活函数与正则化问题–潘登同学的深度学习笔记文章目录深度学习激活函数与正则化问题--潘登同学的深度学习笔记梯度消失问题（VanishingGradients）Relu的缺点其他Relu变形参数初始化问题
PD我是你的真爱粉·2022-05-07 07:49

浅析BP神经网络

激活函数有很多种，比较常见的有符号函数，ReLU函数，Sigmoid函数，Softmax函数等。实际上激活函数就是模拟大脑神经元的响应，而最简单的单层单个神经元构成的就是感知机。
sssleverlily·2022-05-07 07:28

python人工智能tensorflow常用激活函数Activation Functions

目录前言常见的激活函数种类及其图像1sigmoid(logsig)函数2tanh函数3relu函数4softplus函数tensorflow中损失函数的表达1sigmoid(logsig)函数2tanh
·2022-05-05 12:20

Pytorch --- nn.Sequential()模块

简而言之，nn.Sequential()可以将一系列的操作打包，这些操作可以包括Conv2d()、ReLU()、Maxpool2d()等，打包后方便调用吧，就相当于是一个黑箱，forward()时调用这个黑箱就行了
real小熊猫·2022-05-05 11:40

卷积神经网络（高级篇）《PyTorch深度学习实践》

InceptionModule1*1卷积核：输入不同通道相同位置的信息的融合作用：改变通道数量以减低运算量实现InceptionModule（如下图）构建网络：先是1个卷积层(conv,maxpooling,relu
weixin_44040169·2022-05-05 07:59

Pytorch之反向传播

神经网络中，最基本的优化方式就是反向传播本文介绍了Pytorch中一个简单的例子：importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportMaxPool2d,ReLU
It is a deal️·2022-05-02 07:52

自己动手写神经网络（一）——初步搭建全连接神经网络框架

实验题目需要实现的网络结构如下，有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，并且隐藏层的激活函数为Relu函数，输出层的激活函数为softmax函数，损失函数为交叉熵函数：步骤1数据集的下载与处理2构造全连接层
stepondust·2022-05-02 07:21

卷积神经网络CNN各种模型（李沐老师的课程笔记——动手学）

其实大部分是李沐老师ppt的内容，我只是整理了一下不同神经网络模型LeNetAlexNet20122012年sigmoid变成了ReLU（减缓梯度消失）隐藏全连接层后加入了丢弃层数据增强新加入丢弃法，最大池化层
望寒秋·2022-05-02 07:50

自己动手实现一个全连接神经网络模型

自己动手实现一个全连接神经网络模型代码实现激活函数函数实现单层网络实现全连接神经网络模型实现数据集加载进行训练与预测模型性能统计数学推导梯度下降链式求导法则写在最后代码实现激活函数函数实现神经网络模型中常用的激活函数有Sigmoid,Relu
灵刃酒水管理员·2022-05-02 07:01

DNN反向传播计算过程

根据初始化参数，正向计算各个神经元输出1.使用relu作为激活函数，如果输入值是小于等于，偏导将会是0，也就是不会更新梯度；如果输入是大与0，梯度是1以LR为例，假设使用relu作为激活函数，继续学习。
yisun123456·2022-04-29 07:02

卷积神经网络初识

卷积神经网络结构数据输入层池化层卷积计算层FC全连接层CNN解决的问题关于滤波器（卷积核）CNN的优缺点激活函数参数（权值）共享参考链接结构CNN有的层级：输入层，卷积层，RELU激励层，池化层，全连接层
Passion6378·2022-04-28 13:41

机器学习——深度学习之卷积神经网络（CNN）——AlexNet卷积神经网络结构

目录一、AlexNet卷积神经网络结构模型1、数据库ImageNet2、AlexNet第一层卷积层二、AlexNet卷积神经网络的改进1、非线性变化函数的改变——ReLU2、最大池化（MaxPooling
有情怀的机械男·2022-04-28 07:55

Resnet网络及其变种

然而梯度弥散/爆炸在很大程度上被合适的激活函数(ReLU)、流弊的网络初始化(
zone_chan·2022-04-27 07:02

三、深度学习基础（激活函数2）

以下是常见的选择情况：1、如果输出是0、1值（二分类问题），则输出层选择sigmoid函数，然后其它的所有单元都选择Relu函数。2、如果在隐藏层上不确定使用哪个激活函数，那么通常会使用Relu激活
满满myno·2022-04-26 07:22

深度学习基础知识之激活函数

在深度视觉的三大基本任务中，我们构建一个卷积神经网络，激活函数是必不可少的，例如sigmoid，relu等，下面我们来介绍下激活函数。什么是激活函数？
柏拉图工作室-AI学科·2022-04-26 07:52

深度学习：激活函数、损失函数、优化函数的区别

常见的激活函数包括：sigmoid,tanh,relu等。
三石目·2022-04-26 07:59

Python深度学习基础（一）——激活函数的介绍与对比

激活函数的介绍与对比神经网络与感知机激活函数阶跃函数（step_function）sigmoid函数tanh函数relu函数mish函数softmax函数函数图像对比神经网络与感知机感知机即阈值逻辑单元
艾醒·2022-04-26 07:26

OneFlow 学习笔记：从 Python 到 C++ 调用过程分析

进行相关操作，下面是一个最最简单的reluop的使用示例：>>>importoneflowasof>>>x=of.tensor([-3,-2,-1,0,1,2,3],dtype=of.float)>>>of.relu
·2022-04-24 15:52

深度学习基础知识汇总，以及模型调试技巧

传递函数（激活函数），如由ReLU，使非线性关系的学习成为可能。池化，如最大池化（下采样），以产生空间的粗特征映射，减小图像尺寸。深度学习模型通常使用a-c中三个操作的迭代组合来产生图像的低维表示。
程序媛JD·2022-04-23 07:10

动手学深度学习（三、深度学习基础--多层感知机、基础知识）

动手学深度学习（三、深度学习基础--多层感知机、基础知识）1.隐藏层2.激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数一、多层感知机的从零开始实现多层感知机就是含有至少一个隐藏层的由全连接层组成的神经网络
jiangchao98·2022-04-23 07:37

动手学深度学习笔记（六）——多层感知机及实现

文章目录1.1隐藏层1.2激活函数1.2.1ReLU函数1.2.2sigmoid函数1.2.3tanh函数1.3简洁实现1.1隐藏层通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型
.别拖至春天.·2022-04-22 12:52

GCN编码器

另外节点之间的关系信息用邻接矩阵，以及图关于节点的度的矩阵，那么一个GCN编码器为其中是一个激活函数，例如ReLU
飞机火车巴雷特·2022-04-17 11:56

卷积神经网络[CNN]笔记（六）—— 卷积层结构

我们还将把RELU激活函数显式地写为一个层，它使用非线性函数对数据进行处理。下面，我们将讨论如何将这几个层堆叠在一起以形成整个网络。  ConvNet架构最常见的形式是堆叠几个CO
zeeq_·2022-04-16 07:52

深度学习学习笔记——keras搭建网络模型

defgenerator_model():model=Sequential()model.add(Dense(input_dim=100,output_dim=1024))model.add(Activation('relu
phily123·2022-04-16 07:11

OneFlow学习笔记：从Python到C++调用过程分析

进行相关操作，下面是一个最最简单的reluop的使用示例：>>>importoneflowasof>>>x=of.tensor([-3,-2,-1,0,1,2,3],dtype=of.float)>>>of.relu
OneFlow深度学习框架·2022-04-15 11:09

PyTorch学习笔记（1）nn.Sequential、nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d、nn.ReLU和nn.MaxPool2d

文章目录一、nn.Sequential二、nn.Conv2d三、nn.BatchNorm2d四、nn.ReLU五、nn.MaxPool2d一、nn.Sequentialtorch.nn.Sequential
张小波·2022-04-12 07:15
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