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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

PyTorch常用样例程序

PyTorch主要是提供了两个核心的功能特性：一个类似于numpy的n维张量，但是可以在GPU上运行搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制我们将使用全连接的ReLU网络作为运行示例。

gdtop818·2020-08-13 21:38

Pytorch专题实战——激活函数(Activation Functions)

文章目录1.激活函数的两种用法1.1.softmax激活函数1.2.sigmoid激活函数1.3.tanh激活函数1.4.relu激活函数1.5.leaky_relu激活函数2.用激活函数的不同方法构造函数

程旭员·2020-08-13 21:04

torch.nn.init.kaiming_normal_

torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor,a=0,mode='fan_in',nonlinearity='leaky_relu')[source]FillstheinputTensorwithvaluesaccordingtothemethoddescribedinDelvingdeepintorectifiers

于小勇·2020-08-13 21:25

机器学习概论4—神经网络简介

机器学习概论4—神经网络简介1神经网络简介1.1概述1.2神经网络的表示1.3激活函数1.3.1为什么激活函数都是非线性的1.3.2sigmod函数1.3.3tanh函数1.3.4ReLU函数1.3.5LeakyRelu

北街末雨Yyg·2020-08-13 21:52

卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习

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-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即

weixin_30741653·2020-08-13 20:33

Pytorch实现各种2d卷积

普通卷积使用nn.Conv2d()，一般还会接上BN和ReLu参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias，相对来说表示对参数量影响很小，所以后面不考虑)classConvBNReLU(nn.Module

Learn2Learn·2020-08-13 20:47

卷积神经网络的网络结构——AlexNet

AlexNet中包含了几个比较新的技术点，首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等trick，同时AlexNet也使用了GPU进行运算加

Peanut_范·2020-08-13 20:40

深度学习中的激活函数和损失函数

3）Relu(修

loveqiong2746·2020-08-13 19:40

卷积神经网络 - 卷积池化

Input-Conv-Relu-Pool-Fc卷积层:用于特征的提取输入图像是32*32*3（R,G,B），用一个5*5*3的filter【注意，两个3必须相同】，得到一个28*28*1的特征图。

Whu_Xcy·2020-08-13 19:29

利用ReLU输出稀疏性加速卷积

一篇讲利用ReLU输出的稀疏性来加速卷积计算的论文，其目的和另一篇文章《Moreisless》有点类似。实验效果似乎还不错，但似乎并没有很大的创新。

shuzfan·2020-08-13 18:57

【最佳实践】pytorch模型权重的重置与重新赋值

nn.Conv2d)orisinstance(m,nn.Linear):m.reset_parameters()model==nn.Sequential(nn.Conv2d(3,6,3,1,1),nn.ReLU

Sailist·2020-08-13 18:12

pytorch学习笔记 1.3 激励函数(Activation Function)

2、对于线性问题，用y=Wx表示；对于非线性问题，用y=AF(Wx)表示3、AF指激励函数，也就是非线性函数，将其嵌套在原有的结果上，强行把原有的线性结果扭曲，使得输出结果y也有了非线性的特征；例如：relu

·Tu me manques·2020-08-13 18:22

CIFAR10图像分类ResNet模型实战（pytorch）

CIFAR10图像分类ResNet模型实战（pytorch）1ResNet18网络实现及略微改进2学习过程中的部分问题总结：2.1为什么nn.ReLU()设置inplace=True？

一颗苹果OAOA·2020-08-13 18:04

Pytorch 学习（八）：Pytorch 模型参数访问和初始化

Pytorch学习（七）：Pytorch网络模型创建，建立一个多层感知器importtorchimporttorch.nnasnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(2,2),nn.ReLU

RememberUrHeart·2020-08-13 17:05

pytorch权重初始化之kaiming_normal初始化

importtorchimporttorch.nnasnnw=torch.empty(2,3)#torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor,a=0,mode='fan_in',nonlinearity='leaky_relu

是鲤鱼呀·2020-08-13 17:49

Pytorch学习笔记【4】：激活函数

二.激活函数的种类常用的激活函数是四类：1.Relu2.Sigmoid3.Tanh4.Softplus我们来看看他们的图形长什么样子：三.我们用具体代码看看，经过激活函数后，数据都变成了什

strong tyj·2020-08-13 17:58

【小白学AI】梯度消失（爆炸）及其解决方法

【要背住的知识】：用ReLU代替Sigmoid，用BN层，用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话，可以用正则化来限制。

微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-13 17:53

Pytorch学习(4)神经网络实现MNIST数字识别

网络搭建：搭建一个包含两个隐含层的神经网络采用ReLU激活函数。

OopsZero·2020-08-13 16:38

深度学习与PyTorch笔记20

relu在一定程度上解决了sigmoid函数的梯度离散现象。大于0时梯度为1，计算方便。有时也会出现梯度离散，这时需要弥补小于0的部分，x<0,y=αxx<0,y=\a

niuniu990·2020-08-13 16:17

各种激活函数

1、什么是激活函数2、为什么要用3、都有什么激活函数4、sigmoid，Relu，softmax1.什么是激活函数如下图，在神经元中，输入的inputs通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数

Blazer！·2020-08-13 15:55

pytorch权重初始化

),padding=(1,1))(norm0):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)(relu0

安静到无声·2020-08-13 15:20

tensorflow深度学习网络的feature map保存为图片

100——>50)conv1=tf.layers.conv2d(inputs=x,filters=32,kernel_size=[5,5],padding="same",activation=tf.nn.relu

小铭同学的博客·2020-08-13 14:30

从零开始编写深度学习库（三）ActivationLayer网络层CPU实现

从零开始编写深度学习库（三）ActivationLayer网络层CPU实现博客：http://blog.csdn.net/hjimce微博：黄锦池-hjimceqq:1393852684一、C++实现：//relu

hjimce·2020-08-13 14:59

Pytorch—模型参数与自定义网络层

首先，我们来定义一个简单的网络结构：net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))X=torch.rand(2,4)

隔壁的NLP小哥·2020-08-13 14:08

模型参数的访问、初始化和共享

__version__)net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))#构造模型print(net)#构造输入数据X=torch.rand

孔夫子的高压锅·2020-08-13 14:26

如何从0-1构建自己的”pytorch“(自己专属的深度学习框架)——part01

整体学习目标建立属于你自己的深度学习框架Python创建线性回归模型，L1损失函数，L2损失函数参数初始化掌握梯度下降算法，创建优化器函数学会设置学习率以避免梯度爆炸掌握多个常用激活函数，Sigmoid，Relu

flying_1314·2020-08-13 14:03

神经网络为什么要用sigmoid函数？为什么要映射到0-1之间？

这个激活函数不一定是sigmoid，常见的有sigmoid、tanh、relu等。（2）对于二分类问题，输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。

djb847279·2020-08-13 13:27

神经网络系列（二）--AlexNet解析

AlexNet网络模型文章目录一、简介二、特性（相比LeNet）三、网络结构1、组成部分2、各层详解1、C1卷积-->ReLU-->池化-->归一化2、C2卷积-->ReLU-->池化-->归一化（分为两个

不懂就要问00XCAFEBABY·2020-08-13 13:16

PyTorch入门实战教程笔记（二十）：卷积神经网络CNN 2

BatchNormalization（BN层）网络详解，下面我们简要的分析一下，比如我们使用Sigmoid函数时，如果数据过小或者过大会出现梯度弥散的情况（即梯度为零），会很长时间得不到更新，我们会避免使用Sigmoid函数，而是用Relu

Star·端木·2020-08-13 12:55

VGG网络--实现图像的风格转化

将输入图像x转化为对应输出的y^,通过计算y^和目标图像yi的差异，利用随机训练梯度下降的方法来最小化加权组合的损失函数：图像风格转换网络，由3个卷积和ReLU非线性层，5个残差块，3个转置卷积层以及最后一个产生输出图像的非线性

SinsoledadFairy·2020-08-13 12:10

PyTorch常用激活函数解析

sigmoidimporttorch.nn.functionalasFy=F.sigmoid(x)#x则是输入所有的输出会被放缩在0到1之间缺点：会导致梯度消失的问题，网络只有微小的更新，无法有效学习整流线性单元ReLU

orientliu96·2020-08-13 12:52

二维卷积神经网络的初始化为0及其他初始化方式对比

1.实验背景先介绍下实验模型，用的是Pytorch下两层卷积网络，各接BN层和ReLU层：classModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self

kendyChina·2020-08-13 12:45

Pytorch(笔记4) -- activation_function ReLU&Sigmoid

谈到激活函数，首先我们应该明白基本的概念，什么是神经网络算法？为什么需要激活函数？在周志华老师的西瓜书中“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络”，如下图可以抽象为一个神经网络的层，神经元收到多个其他神经元传来的信号，通过激活函数进行激活输出如果没有激活函数f，那么y接手到的结果仍然是线性结果，无法接收到非线性的信息，这对特征提取是非常不利的。接下来通过一个实例来讲述这件事，对于

九点前吃饭·2020-08-13 11:35

caffe常用网络层及参数说明

通用参数设置layer{name:"net1"type:"Data、Scale、Convolution、ReLU、Pooling、Eltwise、InnerProduct、Accuracy、Softmax

CPFelix·2020-08-13 11:55

『PyTorch』权值初始化

1.梯度消失与梯度爆炸就是梯度趋于零或者无穷，梯度消失更容易出现2.PyTorch提供的一些权值和偏置初始化方法2.1Xavier均匀分布不适用ReLU，适用于饱和函数，如sigmoid，tanhnn.xavier_uniform

易雷·2020-08-13 10:46

pytorch学习笔记3--activation function 激活函数

常见的激活函数包括sigmoid、tanh、relu、softplus和softmax函数。二、这些函数的图像这些函数的共同特点就是他们都是非线性函数，下面它们各自

赵 XiaoQin·2020-08-13 10:57

TensorFlow学习笔记——（4）神经网络优化过程

np.mgrid[]/np.ravel()/np.c_[]2、神经网络（NN）复杂度（1）网络复杂度的计算（2）学习率的设置1）指数衰减学习率3、激活函数（1）Sigmoid函数（2）Tanh函数（3）Relu

屿十_·2020-08-12 23:43

FFN MLP dense 权重矩阵全连接

Softmax花书+吴恩达深度学习（一）前馈神经网络（多层感知机MLP）如何理解softmax【AI数学】Batch-Normalization详细解析我的的博客一句话：FNN=MLP=n*dense=n*relu

weixin_30621711·2020-08-12 13:07

[NN] Guided Backpropgation 可视化

PytorchGuidedBackpropgationIntroguidedbackpropgation通过修改RELU的梯度反传，使得小于0的部分不反传，只传播大于0的部分，这样到第一个conv层的时候得到的梯度就是对后面

weixin_30664615·2020-08-11 23:45

DeepLearning学习笔记#Building your Deep Neural Network: Step by Step（3）

要点：1.使用非线性映射单元（例如ReLU）去改善你的模型。

flee900·2020-08-11 22:51

Tensorflow学习笔记2-Keras六步法搭建神经网络模型

激活函数非线性时，多层神经网络可逼近所有函数常见的激活函数有sigmoid、relu、softmax小提示：平时在使用时，最后输出用softmax，其余

谁说朽木不可雕也·2020-08-11 17:34

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录23）Cifar10~95.47%

本文在调参记录21的基础上，增加卷积核的个数，也就是增加深度神经网络的宽度，继续尝试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。

dangqing1988·2020-08-11 11:54

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录18）Cifar10~94.28%

其实之前也这样做过，现在的区别在于，自适应参数化ReLU激活函数中第一个全连接层中的神经元个数设置成了特征通道数量的1/16。同样是在Cifar10数据集上进行测试。

dangqing1988·2020-08-11 11:53

用PaddlePaddle鉴定红酒质量

PaddlePaddle实现多层神经网络欢迎大家来到这次实验，在这次实验中我们将使用PaddlePaddle来实现一个多层神经网络，这个多层神经网络包含2个隐藏层，并且在隐藏层中使用到了Relu激活函数

飞桨PaddlePaddle·2020-08-11 09:23

神经网络基本概念——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

伟红-long-term·2020-08-11 05:27

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