relu 第46页

vgg网络的一些问题

填充方式为1为same，0为为vaild下面算一下每一层的像素值计算，说明下，激活函数为Relu：输入：224*224*3第1层：conv3-64（3通道，64个卷积核）：kernelsize:3stride

ChengLaun·2020-08-17 11:41

GoogleNet、AleXNet、VGGNet、ResNet等总结

经典的图像识别深度学习模型面世时间1.1VGG、AlexNet和Inception历史背景1.2DNN和CNN1.3LeNet二、AleXNet(8层）2.1AlexNet介绍2.2AleXNet网络结构2.3Relu

小麦粒·2020-08-17 10:40

Pytorch实现残差神经网络(ResNet)

1.残差块输入X，经过两次次卷积，一次ReLU，得到F(X)，在将X与F(X)相加，在经过一个ReLU，即为最后的结果。残差神经网络就是基于残差块的一个深度神经网络。

想要成为学霸的渣渣·2020-08-17 10:36

Image Fine-grained Inpainting

2.Approach2.1NetworkArchitecture生成器：每个“convolution+norm”都有一个激活函数，最后一层的激活函数是Tanh，其他层的函数都是ReLU。

想要成为学霸的渣渣·2020-08-17 10:36

经典CNN之：VGGNet介绍

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。

daydayup_668819·2020-08-17 10:10

tensorflow API说明

FunctionstakingTensorargumentscanalsotakeanythingacceptedbytf.convert_to_tensor.ContentsNeuralNetworkActivationFunctionstf.nn.relu

AI牛·2020-08-17 03:17

卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层

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（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）卷积层用它来进行特征提取，如下

贝才·2020-08-17 00:33

深度学习笔记（一）— VGG11

1.网络结构上图给出了所有VGG网络的结构，其中VGG11网络结构为：Block1：3*3卷积×1+最大池化×1+relu（输入通道：3，输出通道：64）Block2：3*3卷积×1+最大池化×1+relu

54渣渣shuo·2020-08-16 22:52

faster rcnn 中核心部分RPN网络的整理与理解

fasterrcnn检测已经有一段时间了，最近才把核心的RPN部分进行的理解和整理，理解的偏差还请各位大神指正，RPN(RegionProposalNetwork)区域生成网络1.在五层conv，poolling，relu

wakojosin·2020-08-16 21:27

RPN网络

RPN思路：1、先通过conv层+pooling层+relu层，可以是vgg，得到featuremaps。2、在featuremaps上提取对应的图。

菜鸟知识搬运工·2020-08-16 20:19

cascade R-CNN

且train和inference阶段的阈值不同导致更严重的mismatch.回顾fasterR-CNN：train阶段：将整张图片喂入conv-relu-pooling得到整各特征图,再RPN选取2000

史小玮·2020-08-16 18:12

花书+吴恩达深度学习（一）前馈神经网络（多层感知机 MLP）

神经网络宽度和深度的选择6.前向传播和反向传播如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔~我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习（一）前馈神经网络（多层感知机MLP）花书+吴恩达深度学习（二）非线性激活函数（ReLU

zhq9695·2020-08-16 17:50

《GAN实战生成对抗网络》笔记第一章：深度学习概述

目录：第一章深度学习概述第二章无监督学习GAN第三章图像风格跨域转换第四章从文本构建逼真的图像第五章利用多种生成模型生成图像第六章将机器学习带入生产环境1深度学习概述一点经验：你可以从ReLU函数开始，

yogdgoy·2020-08-16 17:56

Tensorflow 常用语法（自用）

1、Tensorflowlayers.fully_connected参数deffully_connected(inputs,num_outputs,activation_fn=nn.relu,normalizer_fn

jinjiajia95·2020-08-16 16:30

TensorFlow北大公开课学习笔记-4.1损失函数

常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。√神经网络的复

业余狙击手19·2020-08-16 15:59

GAN 训练笔记(持续更新)

输入(input):normalize至(-1,1)区间生成器(Generator):激活函数最后一层使用tanh(),中间的激活层使用Relu()或者leakyRelu()隐向量Z使用高斯分布生成,不要使用均匀分布

NOTRp·2020-08-16 12:08

神经网络深层网络实现

l]}\),一般采用\(np.random.randn(l,l-1)*\sqrt{{1\over{dimension\of\previous\layer}}}\)如果当前的\(l\)层的激活函数为\(ReLU

anmin1992·2020-08-16 12:58

R语言keras实现MLP二分类（风控金融诈骗识别）

本篇目的为方法的探索，与准确率（auc)的对比#调包library(keras)#导入数据集dfq99]%layer_dense(units=64,activation='relu',input_shape

wyzwyzwyzo·2020-08-16 10:19

深度学习中梯度消失和梯度爆炸的根本原因及其缓解方法

深度学习中梯度消失和梯度爆炸的根本原因及其缓解方法一、梯度消失和爆炸的根本原因1.深层网络角度2.激活函数角度二、梯度消失、爆炸的解决方案1.梯度剪切、正则2.采用其他的激活函数2.1Relu2.2LeakRelu3

jiangtao129·2020-08-16 09:39

CS231n作业笔记2.1：两层全连接神经网络的分层实现

作业笔记1.神经网络的分层实现实现全连接层+ReLU层的前向传播与后向传播。

silent56_th·2020-08-16 08:47

【cs231n】Assignment2总结

的两个要点：全连接神经网络的系统构建、深度学习优化方法、正则化、归一化等等内容作业代码全连接神经网络的构建cs231n/classifiers/fc_net.py相关层的前向与反向传播（affine\relu

JoeYF_·2020-08-16 08:06

【pytorch】简单的一个模型做cifar10 分类（五）-使用现代经典模型提升性能

1,1),padding=(1,1))(1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)(2):ReLU

快乐成长吧·2020-08-16 07:16

深度学习中的梯度消失、梯度爆炸问题的原因以及解决方法

文章目录1.梯度推导过程2.sigmoid函数的性质3.梯度消失与梯度爆炸的原因4.一些其他的激活函数4.1tanh函数4.2ReLU函数5.解决方案5.1BatchNormalization批标准化5.2

随风秀舞·2020-08-16 06:02

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录26）Cifar10~95.92%

本文在调参记录25的基础上，将自适应参数化ReLU中间层的神经元个数，从2个增加到4个，同时添加了一个Dropout层，继续测试其在Cifar10数据集上的效果。

dangqing1988·2020-08-16 06:16

网络模型（MLP-全连接神经网络）

网络结构：全连接+标准化（BN）+激活（ReLU）。优化器：Adam。损失函数：交叉熵（CrossEntropyLoss），自带one-hot类型和softmax。

曲奇喵·2020-08-16 05:44

利用Pytorch对CIFAR10数据集分类（二）

1)self.conv2=nn.Conv2d(8,64,3,padding=1)self.pool1=nn.MaxPool2d(2,2)self.bn1=nn.BatchNorm2d(64)self.relu1

CZZ_CS·2020-08-16 05:04

R语言神经网络keras,tensorflow,mxnet

loadingthekerasinbuiltmnistdatasetdata%layer_dense(units=784,input_shape=784)%>%layer_dropout(rate=0.4)%>%layer_activation(activation='relu

Blackrosetian·2020-08-16 05:31

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数：调参记录13

自适应参数化ReLU激活函数原理如下：Keras程序如下：#!

ABCD_202020·2020-08-16 05:21

【Python 3.6】任意深度BP神经网络综合练习（非卷积网络），根据斯坦福cs231n课程编写

隐含层使用的激活函数：ReLU函数输出层使用的损失函数：Softmax函数训练集数据特征数量（即维度）：32×32×3，3表示有RGB三个色彩通道。训练集数据量：1000个验证集数据量：1000个由

WilliamS1995·2020-08-16 04:40

从元件角度简单理解CNN

从元件的角度简单理解CNN文章目录从元件的角度简单理解CNN写在前面CNN整体结构卷积+线性整流（CONV+RELU）部分CONV卷积部分RELU线性整流部分池化（POOL）部分全连接（FC）部分BP神经网络

ZiSeoi·2020-08-16 04:53

阅读笔记----DehazeNet:An End-to-End System for Single Image Haze Removal

提出新颖的nonlinear激活函数，称为BReLU（双边ReLU）与现有的先验知识和假设建立联系，并可以通过网络可以自己学会有雾图像特征：暗通道文献：He等人的暗通道先验2.对比度最大值文献：Tan等人的

十三hhhhh·2020-08-16 04:05

ATOM 网络模型（ResNet18）

=(3,3),bias=False)(bn1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)(relu

xwmwanjy666·2020-08-16 04:33

深度学习经典卷积神经网络分析

丶LJW·2020-08-16 03:24

使用numpy实现两层神经网络 (附Backward详细推导)

使用numpy实现两层神经网络(附Backward详细推导)基于numpy与pytorch首先看看最简单的两层神经网络长的是什么样子的,如下,只有一个隐藏层本次案例中只使用relu激活函数,也就是如下的结构

Joker-Tong·2020-08-15 23:00

Python机器学习Sklearn入门之神经网络

神经网络算法函数位于neural_network神经网络模块，函数名是MLPClassifier，接口是MLPClassifier(hidden_layer_size=(100,),activation='relu

小亦折·2020-08-14 22:30

[深度学习]训练神经网路——深度调参

文章目录激活函数使用sigmoid-tanh-ReLU（ReLU，LeakyReLU，ELU）-MaxOut建议数据预处理(DataPreprocessing)权重初始化权重初始化研究——所有层激活输出

少年初心·2020-08-14 21:07

深度学习(deep learning)之一步一步实现编写深度神经网络（DNN)

本文将以matlab为工具介绍下如何实现深度神经网络，以方便初学者，神经元激活函数为ReLU。ReLU函数的数学公式很简单ReLU(x)=max(x,0)，但其对DNN的贡献是巨大的。

tdkufo·2020-08-14 19:20

深度学习算法之AlexNet和VGGNet

AlexNet：1模型特性该模型主要的特性如下：1.1激活函数——ReLU（1）激活函数使用ReLU，解决了梯度弥散问题;什么是梯度弥散?同样还有一个概念叫做梯度爆炸？

王里扬洛夫·2020-08-14 19:27

《Selective Kernel Networks》——笔记

SelectiveKernel”（SK）卷积，其结构图如下所示：其中包含三个操作：Split产生多个不同核尺寸的分支，图中是两个分支，上面是3x3卷积，下面是5x5卷积，上述两个变换都是由group/depthwise卷积，ReLU

花前月下意·2020-08-14 18:00

学习笔记：Caffe上LeNet模型理解

能够达到这种商用的地步，它的准确性可想而知，唯一的区别是把其中的sigmoid激活函数换成了ReLU。为什么换成ReLU，上一篇blog中找到了一些相关讨论，可以参考。CNN的发展，关键就在于，通过

lynnandwei·2020-08-14 18:46

tensorflow的tf.nn.relu()函数

tf.nn.relu()函数是将大于0的数保持不变，小于0的数置为0importtensorflowastfa=tf.constant([-2,-1,0,2,3])withtf.Session()assess

Random_r·2020-08-14 16:54

零基础入门深度学习（四）：卷积神经网络基础之池化和Relu

飞桨PaddlePaddle·2020-08-14 16:11

TensorFlow实现AlexNet（forward和backward耗时计算）

AlexNet主要使用到的技术点：一、使用ReLU作为CNN激活函数，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥撒问题。二、训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元，以避免模型过拟合。

Tnoy.Ma·2020-08-14 14:38

【视觉】关于leaky_relu找不到的问题

error:module'tensorflow.python.ops.nn'hasnoattribute'leaky_relu'事件：最近在跟着老师学习视觉方面的东西，自己琢磨着行人检测，在搜索资料的时候无意之中看到了

包包包大人·2020-08-14 05:34

Alexnet论文解读及代码实现

1、激活函数与传统论文使用的tanh和sigmoid激活函数不同，本论文使用的是非线性函数Relu（RectifiedLinea

小小谢先生·2020-08-13 23:06

深度学习中的激活函数总结以及pytorch实现

目录一、简介二、常用激活函数1、ReLU2、Sigmoid3、Tanh4、LeakyReLU5、PReLU6、RReLU7、ELU三、参考文献一、简介在神经网络中，激活函数决定一个节点从一组给定输入的输出

Sizhou Ma·2020-08-13 22:42

【PyTorch入门】之模型参数的访问、初始化和共享

net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Lineaar(3,1),)print(net)Out[1]:Sequential((0):Linear(in_features

拇指笔记·2020-08-13 22:03

pytorch学习笔记（七）——激活函数

pytorch学习笔记（七）——激活函数目录激活函数的由来sigmoid激活函数tanh激活函数ReLU激活函数目录激活函数的由来1959年，生物科学家研究青蛙神经元的时候发现，青蛙的神经元有多个输入，

南风渐起·2020-08-13 22:36

ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版Task05打卡

卷积神经网络神经网络结构：卷积神经网络是神经网络模型的改进版本，依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，如：卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU

Charcy阳·2020-08-13 22:31

Mish激活函数及Pytorch实现

ASelfRegularizedNon-MonotonicNeuralActivationFunction论文：https://arxiv.org/pdf/1908.08681.pdf该论文介绍了一个新的深度学习激活函数，该函数在最终准确度上比Swish(+0.494%)和ReLU

wanghua609·2020-08-13 21:12

推荐频道

relu