relu 第40页

【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

[深度学习] 激活函数

这部分共介绍7个激活函数：Sigmoid函数，tanh函数，Relu函数，LeakyRelu函数，参数化Relu，随机化Relu和指数化线性单元（ELU）。

四月晴·2020-09-16 03:15

好玩的Deep Dream

1.生成原始的DeepDream图像读取inception模型中名字为“mixed4d_3x3_bottleneck_pre_relu”卷积层的第139通道的结果。imp

sunny_develop·2020-09-16 02:30

pytorch torch.nn.Sequential(*args: Any)

#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU()

Claroja·2020-09-16 02:34

tensorflow的一些函数：conv2d、max_pool、relu、flatten、fully_connected等

1.tf.nn.conv2ddefconv2d(input,#张量输入filter,#卷积核参数strides,#步长参数padding,#卷积方式use_cudnn_on_gpu=None,#是否是gpu加速data_format=None,#数据格式，与步长参数配合，决定移动方式name=None):#名字，用于tensorboard图形显示时使用第一个参数input:输入的图像，需要是一个4

init_bin·2020-09-15 23:51

kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001))正则化

model.add(Dense(25,activation='relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001)))#正则化#!

贾世林jiahsilin·2020-09-15 20:00

【深度学习基础】PyTorch实现DenseNet亲身实践

【深度学习基础】PyTorch实现DenseNet亲身实践1论文关键信息1.1密集连接1.2DenseBlock1.3网络结构1.4实现细节1.4.1BN-ReLU-Conv1.4.2Transitionlayers1.4.3Bottleneck

Cai Yichao·2020-09-15 16:30

tensorflow 中 fully_connected

fromtensorflow.contrib.layersimportfully_connectedfully_connected全连接的参数：deffully_connected(inputs,num_outputs,activation_fn=nn.relu

糖猫~~·2020-09-15 15:27

PyTorch入门（六）：通过例子学习PyTorch

PyTorch有两个主要特征:一个n维的张量，类似于numpy但可以在GPU上运行创建和训练神经网络是可以自动微分使用一个全连接RELU网络作为例子。

糊小胡·2020-09-15 12:42

训练过程中Loss函数出现Nan的可能原因

其中的原因我猜测是使用了ReLU激活函数以后，某一步跨入了一个点，使得出现了deadneuron的现象，然后前面的参数全部不更新，导致最后的结果变成了定值。所以R

Jacob_Y7·2020-09-15 11:12

如何在tf.layers.dense中使用leaky_relu

因为leaky_relu不支持字符形式，即#thisiswrongtf.layers.Dense(units,activation='leaky_relu')正确写法#rightoperationimporttensorflowastffromfunctoolsimportpartialoutput

InceptionZ·2020-09-15 03:44

keras —— 常用模型构建

Sequentialfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activationmodel=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu

wangli0519·2020-09-15 03:25

Keras实例：自定义损失函数/指标函数

比如我现在需要定义一个损失函数，类似于relu函数，低于threshold的loss为0，大于threshold的loss就是他们之间的差。注意我们在定义损失函数的时候，必须可以求导。

Ziyue8764·2020-09-15 03:25

【人工智能】“深度学习”这十年：52篇顶级论文带你走完人工智能之路

在看网络时，看到https://leogao.dev/2019/12/31/The-Decade-of-Deep-Learning/进行总结学习这文章总结了过去十年中在深度学习领域具有影响力的论文，从ReLU

人工智能博士·2020-09-15 02:37

将tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell里面的激活函数改为其他函数，比如relu函数

271746723lstm=tf.nn.rnn_cell.basicLSTMCell(num_hidden,forget_bias=0.5,state_is_tuple=True,activation=tf.nn.relu

隐夜拙·2020-09-15 00:11

tf.nn.relu与tf.nn.relu_layer

1.tf.nn.relu激活函数不必多数：传入tf.nn.relu()的参数，是：tensor和weights卷积后+biases2.tf.nn.relu_layer():defrelu_layer(x

demo_cz·2020-09-14 23:34

2020届顺丰科技视觉算法工程师提前批面经

感觉自己还是欠缺很多知识主要内容：1，讲一个你熟悉的项目，用了哪些算法，说说你自己的理解2，解释一下SSD与FastRCNN本质上的区别3，知道哪些激活函数，这里往深了问，比如sigmod的问题在哪里，relu

wujieer96·2020-09-14 21:47

AlexNet论文总结与代码实现

为了加快训练速度，AlexNet使用了Relu非线性激活函数以及一种高效的基于GPU的卷积运算方法。

ZLuby·2020-09-14 21:34

TensoFlow解决过拟合问题：正则化、滑动平均模型、衰减率

对多层神经网络过拟合的总结激活函数解决非线性问题神经网络解决非线性问题的方法是使用激活函数，TensorFlow中常用的激活函数有：tf.nn.relu、tf.sigmoid、tf.tanh。

萝卜虫·2020-09-14 19:31

tanh,relu,sigmoid激活函数numpy实现

frommatplotlibimportpyplotasplx=np.arange(-5,5,0.01)#Reluy1=np.where(x>0,x,0)pl.plot(x,y1)pl.show()y2=(x+np.abs(x))/2pl.plot(x,y2)pl.show()y3=np.maximum(x,0)pl.plot(x,y3)pl.show()#Sigmoidy4=1/(1+np.ex

geter_CS·2020-09-14 19:28

[经典阅读]Alexnet 论文读书笔记以及代码复现

Alexnet主要内容1.使用数据集为ImageNet2.使用非饱和激活函数Relu比饱和激活函数具有更快的收敛速度3.使用两个GPU并行训练4.使用LocalResponseNormalization

IZUMIXINGI·2020-09-14 17:07

推荐频道

relu