relu

CNN卷积神经网络之ZFNet与OverFeat

CNN卷积神经网络之ZFNet与OverFeat前言一、ZFNet1）网络结构2）反卷积可视化1.反最大池化(MaxUnpooling)2.ReLu激活3.反卷积可视化得出的结论二、OverFeat1）
球场书生·2021-02-14 16:58

神经网络简介

文章目录神经网络简介概述神经网络的表示激活函数为什么激活函数都是非线性的sigmoid函数tanh函数ReLU函数LeakyRelu函数深入理解前向传播和反向传播正向传播反向传播神经网络简介目前最广泛使用的定义是
aJupyter·2021-02-08 10:04

1x1卷积核的神奇魔力以及Inception网络概述

神奇魔力1：举例子说明，假如网络的输入是28x28x192——>ReLU、CONV1x1x192——>28x28x192。
phil__naiping·2021-02-07 23:01

Pytorch基础（四）正向传播与反向传播

本文将使用带有激活函数ReLU的全连接网络作为示例，设置该网络有一个单一
Lee森·2021-02-05 22:20

人工智能系列 之常见的深度学习模型

*AlexNet：AlexKrizhevsky发表，在2012年ImageNetILSVRC比赛中夺冠，使用ReLU作为激活函数，使用Dropout避免过拟合。
琅晓琳·2021-01-31 15:10

【ZJU-Machine Learning】卷积神经网络-AlexNet

AlexKrizhevsky等人构建了一个包含65万多个神经元，待估计参数超过6000万的大规模网络，这一网络被称为AlexNet改进（1）以ReLU函数代替公式sigmoid或tanh函数这样做能使网络中的神经元个数减少
SuperSources·2021-01-30 00:56

使用pytorch实现CNN

使用pytorch构建神经网络系列第四章使用pytorch实现CNN目录使用pytorch构建神经网络系列第四章使用pytorch实现CNN1.卷积层2.Pooling3.ReLU4.batchnorm5
哈哈小火锅·2021-01-29 16:13

RepVGG谷歌翻译

RepVGG：使VGG样式的ConvNets再次出色摘要我们提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，该架构具有类似于VGG的推理时间模型，该推理模型仅由3*3卷积和ReLU的堆栈组成，而训练时间模型具有多个分支拓扑
h小吴y·2021-01-27 20:09

深度学习课程设计——波士顿房价预测

接着对该数据集进行特征标准化，构建包含三层全连接层的网络模型，前两层有64个单元，激活函数为‘relu’，最后
UTF—8·2021-01-25 21:52

002_wz_wed_深度学习概论-什么是神经网络？

通过房屋的面积预测房屋的价格房屋价格，其中拟合的曲线称为修正线性单元（ReLU），修正指不取小于0的值神经元网络但现在你可能会想到有很重要的因素会影响房屋的价格,如一个家庭的人数，这个性质与房屋的面积和卧室的数量有关
王泽0106·2021-01-20 20:43

深度学习自学第一周（一）了解深度学习与神经网络

目录1.神经网络2.深度学习与机器学习（一）监督学习（二）无监督学习（三）结构函数就与非结构化数据3.sigmoid函数和relu函数（一）激活函数的定义（二）sigmoid函数（三）ReLU函数本周开始对深度学习进行自学
Brigebios·2021-01-20 16:26

学习笔记2：Pytorch 神经网络初始化权重与偏置

__init__()self.conv1_1=nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)defforward(self,x):conv1_1=F.relu
只想飘一飘·2021-01-20 15:48

FasterRCNN学习笔记

FasterRCNN首先使用一组基础conv+relu+pooling层提取image的featuremaps。该featuremaps被共享用于后续RPN层和全连接层。
THE@JOKER·2021-01-15 19:05

APReLU：跨界应用，用于机器故障检测的自适应ReLU | IEEE TIE 2020

论文的工作属于深度学习在工业界的应用，借鉴计算机视觉的解决方法，针对机器故障检测的场景提出自适应的APReLU，对故障检测的准确率有很大的提升。论文整体思想应该也可以应用于计算机视觉，代码也开源了，大家可以尝试下 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DeepResidualNetworkswithAdaptivelyParametricRectifierLinearUnitsforFaultDia
VincentLee·2021-01-15 13:46

Dynamic ReLU：微软推出提点神器，可能是最好的ReLU改进 | ECCV 2020

论文提出了动态ReLU，能够根据输入动态地调整对应的分段激活函数，与ReLU及其变种对比，仅需额外的少量计算即可带来大幅的性能提升，能无缝嵌入到当前的主流模型中 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DynamicReLU
VincentLee·2021-01-15 13:46

keras构建网络的方式

一、利用Sequential构建#创建模型model=Sequential([layers.Dense(256,activation=tf.nn.relu),#[b,784]=>[b,256]layers.Dense
MuMengSunny·2021-01-14 23:05

RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

主体仅使用3×3卷积和ReLU！据作者称，在ImageNet上，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是基础模型的首次实现！
Amusi（CVer）·2021-01-12 11:03

RepVGG：使VGG样式的ConvNets再次出色

主体仅使用3×3卷积和ReLU！据作者称，在ImageNet上，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是基础模型的首次实现！
Amusi（CVer）·2021-01-12 11:33

第四周一步步搭建神经网络以及应用（编程作业）

比如我有一个多层的神经网络，结构是输入层->隐藏层->隐藏层->···->隐藏层->输出层**，在每一层中，我会首先计算Z=np.dot(W,A)+b，这叫做【linear_forward】，然后再计算A=relu
粉皮皮·2021-01-02 20:14

pytorch-torch.nn-激活函数

激活函数在pytorchpytorchpytorch中，常用的激活函数为：sigmoid激活函数(S型激活函数)/logistic激活函数Tanh激活函数(双曲正切激活函数)Relu激活函数(线性修正单元激活函数
柏柏柏·2021-01-02 16:51

【深度学习】——神经网络中常用的激活函数：sigmoid、Relu、Tanh函数

激活函数  实际中的很多事情并不能简单的用线性关系的组合来描述。在神经网络中，如果没有激活函数，那么就相当于很多线性分类器的组合，当我们要求解的关系中存在非线性关系时，无论多么复杂的网络都会产生欠拟合。激活函数就是给其加入一些非线性因素，使其能够处理复杂关系。1.Sigmoid函数：把输入值映射到[0,1],其中0表示完全不激活，1表示完全激活其图像为：sigmoid函数的导数为：缺点：①sigm
开数据挖掘机的小可爱·2020-12-27 19:40

2020.12.27学习汇报（终于知道）这里要填什么了

1.残差网络由残差块构建成的，正常我们的一个二层神经网络，他的结构和公式是这样的，然后呢，我们通过这个跳跃连接，直接跳过来，所以，这一步的式子就是不需要了，取而代之的是另一个relu非线性函数，仍然对
时亦未央·2020-12-27 17:04

第五周【任务2】深度模型中的优化(笔记)

使用整个数据集叫批量使用介于单个和整个数据集之间的叫小批量代理损失函数和提前终止：使用一些函数如RELU替代0-1损失函数，在验证集上拥有低损失时终止，防
西风瘦马1912·2020-12-27 02:24

深度学习入门（一）：神经网络(阶跃函数，sigmoid，ReLU，softmax,激活函数)

从感知机到神经网络感知机感知机接受多个输入信号，输出一个信号。这里说的信号可以想象成电流或河流具备“流动性”的东西。但是，和实际的电流不同的是，感知机的信号只有“流/不流”（1/0）两种取值。如图：是一个接受两个输入信号的感知机。x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1，w2是权重。θ\thetaθ被称为阈值。b是被称为偏置的参数，用于控制各个信号的重要性。y={0,b+w1x1+w2x2≤θ1,
evil心安·2020-12-13 20:38

AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘get_default_graph‘

fromtensorflow.python.keras.layersimportDensefromtensorflow.python.kerasimportSequentialclassifier=Sequential()classifier.add(Dense(6,init='uniform',activation='relu
世界尽头于冷酷仙境·2020-12-12 18:45

pytorch-MNIST手写数字识别与特征图可视化

手写数字识别与特征图可视化1、MNIST数据集2、代码2.2函数参数2.3数据加载与transform2.4训练2.5测试3.训练结果可视化3.1多模型准确率汇总4.特征图可视化4.1原图4.2卷积后的特征图4.3激活函数ReLu
Red Ross·2020-12-01 14:50

python回归分析波士顿房价_《用Python玩转数据》项目—线性回归分析入门之波士顿房价预测（二）...

3、激活函数使用relu来引入非线性因子。4、原本想使用如下方式来动态更新lr，但是尝试下来效果不明显，就索性不要了。
weixin_40005454·2020-11-30 02:05

AI学习笔记（八）深度学习与神经网络、推理与训练

AI学习笔记之深度学习与神经网络、推理与训练深度学习与神经网络神经网络什么是神经网络神经元多层神经网络前馈神经网络bp神经网络激活函数激活函数的种类sigmod函数tanh函数RelU函数（线性整流层）
Lee森·2020-11-28 21:28

matlab用relu函数优化逻辑回归_从 0 开始机器学习 逻辑回归识别手写字符！

登龙这是我的第120篇原创之前的逻辑回归文章：从0开始机器学习-逻辑回归原理与实战！跟大家分享了逻辑回归的基础知识和分类一个简单数据集的方法。今天登龙再跟大家分享下如何使用逻辑回归来分类手写的[0-9]这10个字符，数据集如下：下面我就带着大家一步一步写出关键代码，完整的代码在我的Github仓库中：https://github.com/DLonng/AI-Notes/tree/master/Ma
weixin_39585463·2020-11-27 23:00

卷积神经网络（CNN） 实现手写数字识别

blog.csdn.net/polyhedronx/article/details/94476824一、引言前一篇博文使用单隐层的全连接神经网络，并结合一些神经网络的优化策略，如指数衰减学习率、正则化、Relu
Query_qq·2020-11-23 19:44

深度学习——卷积神经网络详解

二、数据输入层三、卷积层3.1卷积计算方法3.2填充3.3步幅3.4从二维走向三维3.5卷积层工作过程3.6特征提取四、ReLU激励层五、池化层六、全连接层七、总结7.1卷积神经网络之优缺点7.2典型的
一棵Lychee·2020-11-22 23:03

Dynamic ReLU：微软推出提点神器，可能是最好的ReLU改进 | ECCV 2020

论文提出了动态ReLU，能够根据输入动态地调整对应的分段激活函数，与ReLU及其变种对比，仅需额外的少量计算即可带来大幅的性能提升，能无缝嵌入到当前的主流模型中 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DynamicReLU
VincentLee·2020-11-13 11:27

APReLU：跨界应用，用于机器故障检测的自适应ReLU | IEEE TIE 2020

论文的工作属于深度学习在工业界的应用，借鉴计算机视觉的解决方法，针对机器故障检测的场景提出自适应的APReLU，对故障检测的准确率有很大的提升。论文整体思想应该也可以应用于计算机视觉，代码也开源了，大家可以尝试下 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DeepResidualNetworkswithAdaptivelyParametricRectifierLinearUnitsforFaultDia
VincentLee·2020-11-13 11:25

前馈神经网络对mnist数据集实战

对手写数字的预测这里我们第一个激活函数一般选用Relu,最后输出的是对应的多个分类的概率值，所以最后一个激活函数选用softmax函数。
小屋*·2020-11-11 16:38

第一课.深度学习简介

Experience，去提升Performance；在机器学习中，神经网络的地位越来越重要，实践发现，非线性的激活函数有助于神经网络拟合分布，效果明显优于线性分类器：y=Wx+by=Wx+by=Wx+b常用激活函数有ReLU
tzc_fly·2020-11-02 11:06

白话详细解读(二)-----AlexNet

Alex的要点1.用ReLU得到非线性，用ReLU非线性函数作为激活函数2.使用dropout的trick在训练期间有选择性的忽略隐藏层神经元，来减缓学习模型的过拟合3.使用重叠最大池进行池化操作，避免平均池的平均效果
奋斗丶·2020-10-27 11:03

PyTorch_简单神经网络搭建_MNIST数据集

PyTorch中文文档链接正文开始：这是本次搭建神经网络的结构图此网络包含两个隐藏层，激活函数都为relu函数，最后用torch.max(out,1)找出张量out
gXh_深度学习小白·2020-10-25 16:03

[監督式]卷積神經網絡(CNN)

DNNCNN仿射（Affine）的意思是前面一層中的每一個神經元都連接到當前層中的每一個神經元，ReLU層只是把做完convolution後的值都經過ReLUfunction，將0以下的值都轉為0。
RJ阿杰·2020-09-27 21:41

1.神经网络入门总结

常见激励（激活）函数ReLU（RectifierLinearUnit，整流线性单元）神经网络中最常用的非线性函数数学形式：f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x)ReLU6
Ghost_lzy·2020-09-21 17:31

python 深度学习中的4种激活函数

这篇文章用来整理一下入门深度学习过程中接触到的四种激活函数，下面会从公式、代码以及图像三个方面介绍这几种激活函数，首先来明确一下是哪四种：Sigmoid函数Tahn函数ReLu函数SoftMax函数激活函数的作用下面图像
·2020-09-18 12:58

目标检测与识别

6000万个参数创新点：（1）训练处最大规模的CNN，此前LeNet-5仅包含3个卷积层和1个全连接层,它有8个权重层（5个卷积层，3个全连接层）（2）使用众多的skills,如dropout解决过拟合，Relu
23岁中单想学python·2020-09-17 07:50

TensorFlow 2.0深度学习算法实战 第七章 反向传播算法

第七章反向传播算法7.1导数与梯度7.2导数常见性质7.2.1基本函数的导数7.2.2常用导数性质7.2.3导数求解实战7.3激活函数导数7.3.1Sigmoid函数导数7.3.2ReLU函数导数7.3.3LeakyReLU
安替-AnTi·2020-09-17 04:40

经典网络复现系列（一）：FCN

前半段的具体架构如下：layers=('conv1_1','relu1_1','conv1_2','relu1_2','pool1','conv2_1','relu2_1','conv2_2','relu2
月半rai·2020-09-17 03:26

chapter2深度学习之梯度下降法

数字的图像分辨率为28*28像素，每个像素的灰度值在0和1之间，它们决定网络输入层中784个神经元的激活值下一层的每个神经元的激活值等于上一层所有激活值的加权和，再加上偏置，最后将这些输入到Sigmoid或者ReLu
w要变强·2020-09-16 23:42

深度神经网络DNN（二）——激活函数

文章目录上节回顾激活函数概念隐藏层激活函数sigmoid函数ReLU函数非线性函数的意义输出层激活函数恒等函数softmax函数softmax函数注意事项softmax函数特征小结上节回顾上一节学习了感知机
__EasonWang__·2020-09-16 17:13

如何理解和解决神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸

如何理解和解决神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸解决办法一：梯度剪切、正则化解决办法二：Relu、LeakRelu、Elu等激活函数ReluLeakReluELu解决办法三：batchNormalization
安替-AnTi·2020-09-16 13:39

矩阵分解SVD

《矩阵分解SVD》  本来是做了一个MobileNetV2中的关于ReLU的一个实验，大体用到的知识是对一个n∗2n*2n∗2的矩阵通过2∗m2*m2∗m的随机矩阵映射到n∗mn*mn∗m，经过ReLU
Cpp课代表·2020-09-16 12:00

简记AlexNet

KeyWords：ReLU、LRN、OverlappingPooling、DropoutBeijing,2020作者：多伦多大学的AlexK
Cpp课代表·2020-09-16 12:00

DeepLearing学习笔记-Building your Deep Neural Network: Step by Step(第四周作业)

采用非线性的如RELU激活函数符号说明：上标[l]表示层号，lth例如:a[L]是第Lth层的激活函数.W[L]和b[L]分别是Lth层的参数。上标(i)表示第ith个样本。
JasonLiu1919·2020-09-16 07:13

AndrewNG Deep learning课程笔记

outputlayerhiddenlayer中的一个神经元的结构如下，可以看出这里的神经元结构等同于一个逻辑回归单元，神经元都是由线性部分和非线性部分组成非线性部分，又称为激活函数，这里用的是sigmod，也可以用其他，比如relu
weixin_34190136·2020-09-16 06:17
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