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误差反向传播法--高效计算权重参数的梯度

目录前言计算图计算图求解示例计算图的优点反向传播思考一个问题链式法则计算图的反向传播链式法则和计算图加法节点的反向传播乘法节点的反向传播“购买水果”问题的反向传播激活函数（层）的反向传播激活函数ReLU

漩涡鸣雏·2020-08-19 04:30

初始PyTorch（六）：卷积神经网络CNN

CNN的主要操作：输入~神经元（提取特征）[Convolution、激活函数ReLU、Pooling等]~全连接层（分类）~输出eg:4层的神经网络（不包括第一层即输入层），其中有3个隐藏层和1个输出层

sleepinghm·2020-08-19 03:48

深度学习（五）——解决梯度消失的三个思路

如下图u介绍，当用sigmod函数时，当z过大或过小会发现梯度（斜率）接近水平，变成0了，即梯度消失2.解决方法思路一使用relu函数，因为relu函数z小于0是，结果恒为0，z大于0时，结果为z本身，

qq_41386300·2020-08-19 03:15

pytorch学习：构建网络模型的几种方法 + BN层底层实现思路 + 六大学习率调整策略

假设构建一个网络模型如下：卷积层--》Relu层--》池化层--》全连接层--》Relu层--》全连接层首先导入几种方法用到的包：importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromcolle

小伟db·2020-08-19 03:31

NLP复习2020（1）

2.从计算角度上，Sigmoid和tanh激活函数均需要计算指数，复杂度高，而ReLU只需要一个阈值即可得到激活值。

qq_34117199·2020-08-19 03:11

【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比（你需要的这里都有了！）

激活函数对神经网络的重要性自不必多言，来自丹麦技术大学的CasperHansen通过公式、图表和代码实验介绍了Sigmoid、Tanh、ReLU、Softplus、Softmax、ELU以及更新的LeakyRe

ChaucerG·2020-08-19 03:02

批量规范化（Batch Normalization，BN）

对于Relu激活函数而言，由于函数在输入小于0的区域恒等于0，那么从直观上来说，如果一个很大的梯度把某个神经元的输入拉到了小于

进击的路飞桑·2020-08-19 02:30

牛客网自然语言处理（NLP）专项练习总结

牛客网自然语言处理（NLP）专项练习总结过拟合与欠拟合1.有助于解决模型训练过程中的过拟合问题的方法2.解决欠拟合的方法梯度消失1.下面哪些方法有助于解决深度网络的梯度消失问题激活函数1.Sigmoid、tanh和Relu

三重极简·2020-08-19 02:48

pytorch 之 nn.BatchNorm2d(oup)( 100 )

我的疑惑在于：网络片段：nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup),nn.ReLU(inplace=True),我打印model

VisionZQ·2020-08-19 00:36

卷积神经网络（CNN）笔记之正向传播

1CNN的基础架构输入层（INPUT）卷积层（CONV）ReLU激励层（RELU）池化层/下采样（POOLING/Subsampling）全连接层（FC）输出层（OUTPUT）最常见的ConvNe

宁静致远*·2020-08-19 00:12

tensorflow--激活函数

来源：tensorflow学习笔记（四）：激活函数tf.nn.relu()tf.nn.sigmoid()tf.nn.tanh()tf.nn.elu()tf.nn.bias_add()tf.nn.crelu

SUNFC·2020-08-19 00:49

pytorch5--卷积神经网络

目录一.卷积神经网络1.卷积2.Downsample、Upsample3.Relu4.Batch-Norm二.经典卷积神经网络ResNet原理ResNet实现一.卷积神经网络1.卷积全连接层参数量非常大

moonbaby1·2020-08-19 00:03

BatchNorm2d()理解

BatchNorm2d()理解基本原理在卷积神经网络的卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理，这使得数据在进行Relu之前不会因为数据过大而导致网络性能的不稳定，BatchNorm2d

我可以做你的好兄弟嘛·2020-08-19 00:01

pytorch中nn模块的BatchNorm2d()函数

可以参考https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8378561.html在卷积神经网络的卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理，这使得数据在进行Relu

小菜菜菜菜菜菜菜菜·2020-08-19 00:22

CNN

通俗理解卷积神经网络cs231n与5月dl班课程笔记前言人工神经网络1神经元2激活函数3神经网络卷积神经网络之层级结构CNN之卷积计算层1什么是卷积2图像上的卷积3GIF动态卷积图CNN之激励层与池化层1ReLU

07H_JH·2020-08-18 18:02

Caffe-SSD-MobileNetV1

利用以下命令：下载caffe-ssd（自行改名）gitclonehttps://github.com/chuanqi305/ssd.gitcdcaffegitcheckoutssd由于MobileNet多了relu6

三分明月落·2020-08-18 16:49

BN（Batch Normalization）层的详细介绍

ax,yia^i_{x,y}ax,yi是输入值，是激活函数Relu的输出值k、alpha、beta、n/2

Yankee_PG13·2020-08-18 16:37

Visualizing and Understanding Convolutional Networks论文实现

文章目录核心代码实现运行结果本文对预先训练好的vgg16model,进行了反relu、反池化、反卷积，从而可视化vgg16的卷积过程。

「已注销」·2020-08-18 15:17

【工具代码】Pytorch简单小网络模板——Lenet5

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.relu1=nn.ReLU()self.pool1=nn.MaxPool2d(2)self.conv2=nn

jcfszxc·2020-08-18 15:13

通俗理解激活函数作用和常见激活函数总结：sigmoid、tanh、relu、Leaky-relu、P-relu、R-Relu、elu

激活函数的作用可以想象，如果没有激活函数，下一层的输入总是上一层的输出，无论多少层网络，都是线性函数，线性函数的逼近能力是非常有限的，无法拟合现实中这些没有规律的非线性复杂函数。举个例子：个人理解为把有规律线性函数用激活函数扭曲，层数越深扭曲次数越多，经过深层网络的扭曲之后，鬼知道是个什么函数，剩下的交给反向传播自己训练去把。各种激活函数1.Sigmoid激活函数：缺点：1.在深度神经网络中梯度反

weixin_43167121·2020-08-18 12:52

深度学习入门基于python的的理论与实现（学习笔记）.第七章卷积神经网络（第一部分）

卷积神经网络(CNN:ConvolutionalNeuralNetwork)整体结构：CNN的层的连接顺序是“Convolution-ReLU-(Pooling)”（Pooling层有时会被省略）。

火车切片·2020-08-18 11:25

基于PyTorch的深度学习入门教程_two_layer_net_autograd

摘要two_layer_net_autograd"""PyTorch:张量和autograd-------------------------------这是一个全连接的ReLU网络，只有一个隐层，没有任何偏置值

hufei_neo·2020-08-18 11:25

Keras高级激活层

1LeakyReLU层keras.layers.advanced_activations.LeakyReLU(alpha=0.3)LeakyRelU是修正线性单元（RectifiedLinearUnit，ReLU

TUJC·2020-08-18 10:04

几种更新策略的比较

按照模块化编程，自己写了个全连接的神经网络，一共四个文件，具体介绍如下：第一个文件是layers.py，具体实现的是简单的前向计算，relu函数的前向传播计算以及relu的反向传播计算：importnumpyasnpdefsimple_forward

AndrewThompson·2020-08-18 10:06

全连接的神经网络Java实现

本例程具有以下自特点：实现了反向传播（BP）算法实现了随机梯度下降（SGD）算法全部神经元使用sigmoid激活函数经过实验，我发现，在没有任何优化的网络结构上（本例的结构）不适合使用类似relu的激活函数

学者(cloudea)·2020-08-18 09:38

gluon的使用经验

深度学习目标检测深度学习神经网络学到的新知识bn放在relu后面BN应该放在relu后用于分类、检测和分割的移动网络MobileNetV2如何评价MobileNetV2卷积核的数量卷积神经网络—从0开始当输入数据有多个通道的时候

在河之洲·2020-08-18 07:34

ReLu及其变体如何解决非线性问题

我们知道线性方程可以做到，将一个平面划分成两个：线性函数−5−2∗x+y-5-2*x+y−5−2∗x+y将一个平面分为两部分，使用Relu后，分类边界不再是横穿x-y位置的直线。

66Kevin·2020-08-18 06:37

机器学习——神经网络

文章目录神经网络的介绍RELU函数感知器与神经网络激活函数反向传播总结神经网络的介绍神经网络是为了模拟人的大脑神经网络起源于1943年，ALogicalCalculusofIdeasImmanentinNervousActivity

西楚霸王刘波·2020-08-18 05:30

VGG16结构分析(keras)

ZeroPadding2D((1,1),input_shape=(3,224,224)))#卷积输入层，指定了输入图像的大小model.add(Convolution2D(64,3,3,activation='relu

xiaqing01·2020-08-18 03:48

利用tensoflower研究激活函数对网络准确率的影响

卷积层-》池化层-》拉直-》全连接层-》输出层其中卷积层、卷积层、全连接层、输出层，这四个层存在激励函数，在这里我选了常用这6个激励函数’sigmoid’,‘tanh’,‘elu’,‘softmax’,‘relu

掉了牙的大黄狗·2020-08-18 01:47

神经网络学习入门干货（二）识别mnist数据集

输入层784点，隐藏层500点，输出层10点）训练数据量Batch、轮数steps、学习率及衰减Learning—Rate、正则项系数lambda、滑动平均衰减率ema辅助函数计算前向传播结果tf.nn.relu

zuiqiangchao·2020-08-17 18:53

AlexNet原理及tensorflow实现

其首次在CNN中成功应用了dropout，ReLu,和LRN等trick.1.dropout防止模型过拟合，增强模型的健壮性。2.ReLu函数的应用，解决了sig

途径北海道·2020-08-17 17:43

深度学习爆发点AlexNet来源论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》读后总结

深度学习爆发点AlexNet来源论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》读后总结前言文章主要内容与贡献大量的样本卷积和池化反向传播ReLU

geek12138_·2020-08-17 17:50

再谈AlexNet

一、网络结构探讨Alexnet共8层（有训练参数的层），5个卷积层，3个全连接层，首先使用了收敛速度更快的激活函数ReLU，为防止过

youmy1111·2020-08-17 17:31

VGGNet参数变换

1.VGGNet的特点1、结构简洁VGG结构由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（最大池化）分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。

深度瞎学·2020-08-17 17:04

vggnet学习笔记

VGG有五层卷积层、三层全连接层、sofrmax输出层构成，层与层之间有个最大池化层，所有隐藏层的激活单元都采用Relu函数这是简化后的vggnet-16格式：处理过程输入224*224*3的图片，经64

蓦然与阑珊·2020-08-17 16:20

深度学习-CNN几种常见网络结构及区别||VGG/GoogLeNet/resnet

AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019一、CNN结构演化历史的图二、AlexNet网络2.1ReLU

vieo·2020-08-17 16:19

零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络

零基础入门深度学习(4)-卷积神经网络文献内容来自：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480文章目录0文章列表1往期回顾2一个新的激活函数——Relu3

Godswisdom·2020-08-17 15:27

PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnclassAlexNet_1(nn.Module):def__init__(self,num_classes=n):super(AlexNet,self).__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kerne

鹊踏枝-码农·2020-08-17 15:51

深度学习中nan和inf的解决

文章目录1、nan和inf产生原因2、解决方法2.1学习率要设置小一些2.2使用带上限的激活函数，如tf.nn.relu62.3检查输入数据中是否有nan或inf2.4对loss部分做处理2.5对梯度的处理

牛andmore牛·2020-08-17 15:41

SELU︱在keras、tensorflow中使用SELU激活函数

Shao-HuaSun在Github上放出了SELU与Relu、LeakyRelu的对比，机器之心对比较结果进行了翻译介绍，具体的实现过程可

悟乙己·2020-08-17 15:32

【经典神经网络】-AlexNet/VGG/GoogLeNet/ResNet

1AlexNet(2012,ImageNet冠军，CNN用于图像分类的开山之作）结构：5卷积层+3个全连接层（卷积核size:11,5,3）特点：ReLU激活函数（避免了sigmoid的梯度消失-反向传播的时候会连乘

Roger-Liu·2020-08-17 14:16

机器学习中的神经网络初认识

：输出2、激活函数常用的非线性激活函数有sigmoid、tanh、relu等等。简要介绍下最基础的sigmoid函数(该函数我们在逻辑回归中用到过)：形式为：图形为：从图形上可以直观的

MinJinFan·2020-08-17 14:48

AlexNet论文学习笔记以及tensorflow实现(原理部分）

(1)成功使用RELU激活函数，成功解决sigmoid在网络较深时梯度弥散的问题。(2)训练中使用dropout随机忽略部分神经元避免过拟合。

lidongtech·2020-08-17 14:55

Keras（2）：使用Keras构建神经网络进行Mnist手写字体分类，并定性分析各种超参数的影响

reluActivation_Net33、DeepNet（四层、五层）44、DeepNet（四层、五层；训练轮数增加）55、DeepNet（五层；Dropout）67、DeepNet（五层；Dropout+relu

mmc2015·2020-08-17 13:00

飞桨fluid.layers

原来飞桨的layers层已经实现了许多神经网络的基本函数，飞桨称之为算子，比如relu,sigmoid,tanh,sofmax,fc全连接，线性回归linear，卷积神经网络的卷积层和

kgkzhiwen·2020-08-17 13:14

MINST手写数字识别（三）—— 使用antirectifier替换ReLU激活函数

/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py与之前的MINST手写数字识别全连接网络相比，只是本实例使用antirectifier替换ReLU

dianshu1593·2020-08-17 12:45

论文笔记：Densely Connected Convolutional Networks

DenseBlock:每一层只增加k=4个featuremap然后跟前面的所有concat，再BN-->ReLU-->Conv（一般k=12）整体结构：DenseBlock之间是Conv和PoolingBottlenecklayers

这题我会啊·2020-08-17 11:07

官网实例详解4.39（reuters_mlp_relu_vs_selu.py）-keras学习笔记四

将自正规化MLP与常规MLP进行比较Keras实例目录代码注释'''Comparesself-normalizingMLPswithregularMLPs.将自正规化MLP与常规MLP进行比较ComparestheperformanceofasimpleMLPusingtwodifferentactivationfunctions:RELUandSELUontheReutersnewswireto

wyx100·2020-08-17 11:42

官网实例详解4.2（antirectifier.py）-keras学习笔记四

antirectifier.py本实例使用antirectifier替换ReLU激活函数Keras实例目录代码注释'''TheexampledemonstrateshowtowritecustomlayersforKeras

wyx100·2020-08-17 11:40

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