relu 第37页

深度学习基于链式法则的反向传播计算图

说到激活函数（如ReLU节点），反向传播时导数(y对x的偏导)当x>o时为1，当x<0时为0。同理另一个激活函数sigmoid导数因为总在0到1之间，

daoboker·2022-03-17 07:01

深度学习导论（4）神经网络基础

Linearlayer(denseorfullyconnectedlayers))1.定义一个层2.定义多个层3.堆叠线性Layers（层）没有意义三.激活函数1.再谈激活函数2.Sigmoid3.Tanh4.ReLU5

炎武丶航·2022-03-16 07:56

Python深度学习基础（二）——反向传递概念透彻解析以及Python手动实现

反向传递概念透彻解析以及Python手动实现前言最简单的反向传递乘法层加法层激活函数的反向传递Relu层Sigmoid层带交叉熵误差的SoftMax层前言我们在感知机中采用了梯度下降的方式实现了参数的优化

艾醒·2022-03-16 07:51

神经网络基础

神经网络基础1.神经网络基础概念1.1神经元1.2感知机：1.3神经网络结构神经网络中的参数说明：神经网络的计算参考链接：2.激活函数2.1sigmoid2.2tanh2.3ReLU2.4LeakyReLU2.5ParametricReLU2.6Maxout2.7Swish

紫砂痕·2022-03-14 09:55

神经网络之激活函数(sigmoid、tanh、ReLU)

转自原博文神经网络之激活函数(ActivationFunction)补充：不同激活函数(activationfunction)的神经网络的表达能力是否一致？激活函数理论分析对比转载：http://blog.csdn.net/cyh_24：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400日常coding中，我们会很自然的使用一些激活函数，比如：

Wendy冬雪飘·2022-03-14 07:32

神经网络中的激活函数

二、激活函数激活函数可以分为四类：S激活函数、ReLU激活函数（包括近ReLU激活函数

⒈顆糖果!·2022-03-14 07:45

神经网络之激活函数

目录1.引言2.激活函数类2.1Sigmoid2.1.1表达式与图像2.1.2优缺点2.2Tanh2.2.1表达式与图像2.2.2优缺点2.3Relu2.3.1表达式与图像2.3.2优缺点2.4Elu2.4.1

ZDDWLIG·2022-03-14 07:02

Parametric ReLU激活函数+注意力机制=自适应参数化ReLU激活函数

本文首先回顾了一些传统的激活函数和注意力机制，然后解读了一种“注意力机制下的新型ReLU激活函数”，也就是自适应参数化修正线性单元（AdaptivelyParametricRectifierLinearUnit

fuxuyun·2022-03-13 07:57

【深度学习】经典的卷积神经网络模型介绍（LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet和MobileNet）

、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）4、C3层-卷积层5、S4层-池化层（下采样层）6、C5层-卷积层7、F6层-全连接层二、AlexNet1、AlexNet特点2、ReLu

别出BUG求求了·2022-03-12 07:23

Lesson 15.1 学习率调度基本概念与手动实现方法

这里我们先简单回顾此前遇到的学习率调整的场景：缓解DeadReLUProblem 在ReLU激活函数叠加的神经网络中，由于ReLU本身负值归零的特性，可能会出现DeadReLUProble

Grateful_Dead424·2022-03-10 10:15

AlexNet论文解读与代码实现

文章目录1.论文解读1.1泛读1.1.1标题与作者1.1.2摘要1.1.3结论(讨论)1.1.4重要图1.1.5重要表1.2精读1.2.1文章精解1.2.1.1ReLU1.2.1.2LocalResponseNormalization

herosunly·2022-03-10 07:06

PyTorch手写数字数据集进行多分类

目录一、实现过程0、导包1、准备数据2、设计模型3、构造损失函数和优化器4、训练和测试二、参考文献一、实现过程本文对经典手写数字数据集进行多分类，损失函数采用交叉熵，激活函数采用ReLU，优化器采用带有动量的

·2022-03-09 11:21

一个Tensor在深度学习框架中的执行过程

例如我们可以在PyTorch写出下面的代码：import torchx = torch.tensor([-1.0, 2.0], device="cuda")y = torch.relu(x)print(

OneFlow深度学习框架·2022-03-09 09:12

深度学习——从感知机到BP神经网络

——从感知机到BP神经网络前言一、感知机1、从逻辑电路开始2、单层感知机3、多层感知机二、神经网络1、从感知机到神经网络2、激活函数3、几种激活函数3.1sigmoid函数3.2tanh激活函数3.3ReLU

一棵Lychee·2022-03-09 08:31

机器学习手写多层神经网络实现猫的识别

准备第三方库加载数据查看数据测试结果先定义前向传播中的线性部分线性激活部分用交叉熵损失函数计算代价定义sigmoid和Relu激活函数反向传播部分完整反向传播函数反向传播模型更新参数多层神经网络模型开始训练训练结果用训练好的参数预测自己的图片我们来说一下步骤

wan.J·2022-03-09 08:30

人工智能实践Tensorflow2.0 第五章--经典卷积神经网络总结及tensorflow2.0实现--北京大学慕课

AlexNet: 使用Relu激活函数，提升训练速度；使用Dropout，缓解过拟合。VGGNet: 小尺寸卷积核减少参数。网络结构规整，适合并行加速。Incep

AI Chen·2022-03-07 07:18

2021年3月17日，机器学习算法岗实习岗面试题6道

0-1损失函数绝对值损失函数log对数损失函数平方损失函数指数损失函数hinge损失函数交叉熵损失函数常见的激活函数有：Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLUSigmoid函数：特点：它能够把

niuyunpang·2022-03-07 07:12

神经网络量化基础(2)——量化模型的实现

不同模块的量化形式的具体实现2.1量化卷积层2.2其他模块的量化3量化模型的构架前言本文是在阅读博客时对代码的整理，旨在对量化的基础过程有更加清晰的认识1.网络量化模块我们需要定义一些最基础的量化模块，以便于调用卷积，全连接，Relu

安静到无声·2022-03-07 07:40

ConvNeXt：超越 Transformer？总结涨点技巧与理解代码(附注释)

宏观设计2.3.1.stagecomputeratio2.3.2.stemto“Patchify”2.4.ResNeXt-ify2.5.反转瓶颈2.6.卷积核大小2.7.微小改进2.7.1.GELU替换ReLU2.7.2

听风、·2022-03-07 07:02

人工智能面试总结-激活函数

说说ReLU6?说说ELU指数线性单元特点？说说Sigmoid的缺点，以及如何解决？说说ReLU在零点可导吗，如何进行反向传播？Sigmoid求导推导一下？Softmax求导推导一下？

啥都生·2022-03-03 07:19

李宏毅2021课程-机器学习作业2phoneme classification

主要修改部分，1.将助教的样本代码中的segmiod改成了relu2.batchsize改成了16，epoch改成503.采用了L2正则化4.学习率每5代变成原来的0.1倍可以修改的地方：修改网络层数，

清瞳、·2022-03-03 07:16

ResNet结构以及残差块详细分析

结构以及残差块详细分析ResNet结构如下残差块结构以及分析输入特征矩阵以两个分支进入残差块，直线分支经过多个卷积层产生输出特征矩阵，**注意：**在直线残差块中，经过最后一个卷积层之后并不是立刻通过激活函数ReLU

Joker__Wa·2022-03-02 07:23

Resnet网络残差连接与relu顺序

classBottleneck(nn.Module):expansion=4def__init__(self,inplanes,planes,stride=1,downsample=None):super(Bottleneck,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(inplanes,planes,kernel_size=1,bias=False)self.bn1

xiaohanabc·2022-03-02 07:18

神经网络隐藏层激活函数和输出层softmax/hardmax函数理解

传递给下一个神经元；如果不使用激活函数，每个输入节点的输入都是一样的，成为了原始的感知机，没有信号的转换，使得网络的逼近能力有限，无法充分发挥网络的强大学习能力；常见的激活函数：(sigmoid、tanh、Relu

杨舒成(清霖)·2022-02-28 07:35

【学习笔记：AlexNet网络进行图像分类】

（2）使用了ReLU激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函

西熙@·2022-02-28 07:58

激活函数逻辑回归_神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax

神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax发布时间：2018-10-0721:32,浏览次数：874,标签：sigmoidtanhReLUsoftmax激活函数作用：将权值结果转化成分类结果

weixin_39975683·2022-02-28 07:56

PyTorch训练MNIST数据集3

本文旨在探索各种不同的改变对于训练精确率的影响1.增加全连接层原来的全连接层由320->10：self.f1=torch.nn.Linear(320,10)现在改为：每一个线性单元采用relu激活函数self.f1

不要绝望总会慢慢变强·2022-02-28 07:43

pytorch训练MNIST数据集1

本文采用全连接网络对MNIST数据集进行训练，训练模型主要由五个线性单元和relu激活函数组成importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optima

不要绝望总会慢慢变强·2022-02-28 07:43

深度学习--TensorFlow（4）BP神经网络（损失函数、梯度下降、常用激活函数、梯度消失&&梯度爆炸）

梯度下降法二维w与loss：三维w与loss：四、常用激活函数1、softmax激活函数2、sigmoid激活函数3、tanh函数4、softsign函数sigmoid、tanh、softsign函数对比5、relu

_睿智_·2022-02-28 07:12

60分钟教你上手PyTorch + 迁移学习

Autograd:自动求导PyTorch神经网络简介训练一个分类器通过例子学PyTorch使用Numpy实现三层神经网络使用Tensor来实现三层神经网络实现autograd来实现三层神经网络使用自定义的ReLU

废柴当自强·2022-02-27 07:08

深度学习入门-基于python的理论与实现（五）误差反向传播法

加法节点的反向传播1.3.2乘法节点的反向传播1.3.3购买苹果的反向传播1.3.4神经网络中层的概念2简单层的实现2.1参数2.2乘法层的实现-购买两个苹果实例2.3加法层实现-购买两个苹果和三个橘子实例2.4ReLu

Nefelibat·2022-02-26 07:30

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第5章误差反向传播算法

链式法则和计算图5.3反向传播5.3.1加法节点的反向传播5.3.2乘法节点的反向传播5.3.3苹果的例子5.4简单层的实现5.4.1乘法层的实现5.4.2加法层的实现5.5激活函数层的实现5.5.1ReLu

feiwen110·2022-02-22 07:32

python深度学习——第5章深度学习用于计算机视觉

fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu

换种方式生活·2022-02-22 07:53

轻量级神经网络“巡礼”（二）—— MobileNet，从V1到V3

标准卷积的参数量标准卷积的计算量深度可分离卷积的参数量深度可分离卷积的计算量V1卷积层ReLU6V1网络结构实验结果MobileNetV2回顾MobileNetV1ReLU做了些啥？

mjiansun·2022-02-21 07:39

sigmod、relu、tanh函数图

(-x))deftanh(x):y=np.tanh(x)returnydefrelu(x):y=x.copy()y[y<0]=0returnyx=np.arange(-50.0,50.0,0.1)y_relu

Jlan·2022-02-20 20:35

CNN常见网络结构 (总结2)

随着“ReLU”激活函数与更为科学的权重初始化策略的提出,序贯结构可以堆叠较深。但过深

每天争取进步一点·2022-02-20 19:43

卷积神经网络（CNN）结构详解

一、CNN的基本结构：1.图像就是输入层2.接着是CNN特有的卷积层（convolution），卷积层的自带激活函数使用的是ReLU3.接着是CNN特有的池化层（pooling），4.卷积层+池化层的组合可以在隐藏层中出现很多次

Caleb_L·2022-02-20 19:43

有关CNN网络结构的总结

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接

Weisong Zhao·2022-02-20 19:43

经典CNN结构完整总结

（1）AlexNet：首次采用了整流线性单元(ReLU)、dropout和局部响应归一化(LRN)等新技术，采用了数据增强技术，以提高网络的泛化程度，同时减少过拟合问题。

AntheLinZ·2022-02-20 19:11

经典CNN模型特点总结

用ReLU代替Sigmoid来加快SGD的收敛速度引入dropout防止过拟合LocalResponceNormalization：局部响应归一层3、VGG-16

lpppcccc·2022-02-20 19:41

CNN基础论文复现----AlexNet(一)

文章目录前言1-2页摘要与引言数据集3-5页Relu函数(ReLUNonlinearity)多GPU并行(TrainingonMultipleGPUs)局部响应归一化(LocalResponseNormalization

qq_932016561·2022-02-15 19:33

【手写数字识别】基于卷积神经网络CNN实现手写数字识别分类matlab源码

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接层/FCla

Matlab科研辅导帮·2022-02-13 07:23

2019年3月28日

到公司后先忙着研究昨天的深度学习模型，之前预测结果全0似乎是因为全连接层没有加合适的activator，而且最后的激活输出层用了relu而不是sigmoid的原因

真昼之月·2022-02-11 22:12

CNN卷积神经网络(一)

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接层/FClayer典型的卷积神经网络结构如

ShenShen_318·2022-02-11 20:41

Keras各种layer的作用及用法--简要总结（不断更新中）

通常在线性向非线性转变时使用,如下：model.add(Dense(100,input_dim=20))model.add(BatchNormalization())model.add(Activation('relu

fighting41love·2022-02-11 00:39

PyTorch-22 学习 PyTorch 的 Examples

建立和训练神经网络的自动微分我们将使用一个完全连接的relu网络作为我们

人工智能学社·2022-02-10 00:11

2020-12-06什么是神经网络？

（线性变换和非线性变换叠加在一起来学习数据中的特征）需要了解的基础知识：一、激活函数（印象中有的地方叫归一函数）sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数、Leaky函数等。

不学无数YD·2022-02-08 21:01

paddlepaddle操作(一)

(Tensor):多维数组或向量，同其它主流深度学习框架一样，PaddlePaddle使用张量来承载数据Layer:表示一个独立的计算逻辑，通常包含一个或多个operator(操作)，如layers.relu

Rebirth-LSS·2022-02-06 07:47

睿智的目标检测53——Pytorch搭建YoloX目标检测平台

*torch.sigmoid(x)defget_activation(name="silu",inplace=True):ifname=="silu":module=SiLU()elifname=="relu

·2022-01-19 18:46

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