relu 第49页

pytorch1.2 transformer 的调用方法

=512,nhead=8,num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6,dim_feedforward=2048,dropout=0.1,activation='relu

Toyhom·2020-08-06 12:45

神经网络原理--简单总结

神经网络的基础数学上面是一个简单多层感知机神经网络（MLP）结构，公式为（这里假设激活函数为ReLUReLUReLU，ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=

_pinnacle_·2020-08-06 12:06

常见激活函数优缺点与dead relu problem

常见激活函数优缺点与deadreluproblemhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/71882757https://mp.weixin.qq.com/s/hoOBTDBmE666-NcMDOzdoQ1.什么是激活函数？所谓激活函数（ActivationFunction），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。激活函数对于人工神经网络模型去学

努力奋斗-不断进化·2020-08-06 11:22

深度学习之卷积神经网络

二：卷积神经网络组成卷积神经网络组成:[INPUT-CONV-RELU-

yaohuan2017·2020-08-06 10:53

CNN图像分类网络汇总（one）LeNet,AlexNet,ZFNet

AlexNet作为2012年ImageNet分类冠军，把LeNet发扬光大，运用了Relu，Dropout，LRN等trick，并且使用GPU加速。使用Relu对梯度衰减进行加速，并且一定程度的避免

tendencyboy·2020-08-05 20:36

一篇文章理解深度神经网络5个常用激活函数

一篇文章理解深度神经网络5个常用激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU5.Maxout小结1.SigmoidSigmoid非线性激活函数的数学表达式是Sigmoid非线性激活函数的图像是

紫芝·2020-08-05 19:01

小白的树莓派Tensorflow2.0 opencv 学习笔记（四）

}{1+{\rme}^{-x}}Sigmoid=1+e−x1将x∈R压缩到(0,1）之间但过大过小时梯度近于0，并且长时间得不到更新（梯度弥散现象）tf.nn.sigmoidReLU=max(0,x)ReLU

czkjmohzy·2020-08-05 11:41

基于pytorch的特征图可视化

defforward(self,x):outputs=[]conv0=self.encoder.conv1(x)conv0=self.encoder.bn1(conv0)conv0=self.encoder.relu

海里的羊·2020-08-05 11:02

学习笔记：pytorch-examples from @jcjohnson

PyTorch的两个主要特征：1.和numpy很相似的Tensor,可以在GPU上运行（然而我并没有）2.自动求导Tensors下面是一个用Tensor实现一个简单的两层网络（fc-ReLu-fc)的代码

weixin_38791178·2020-08-05 11:10

【调参记录】基于CNN对5类花卉植物数据一步步提升分类准确率

模型记录1.基本CNN模型进行分类卷积层1：32个卷积核、大小5x5、步数1，激活函数ReLU，最大池化、步数2，输入150x150x3卷积层2：64

小风_·2020-08-05 10:28

Tensorflow05-激活函数、优化器、过拟合和Dropout

常见的激活函数有如下：tf.nn.relu(features,name=None)tf.nn.relu6(features,name=None)

yfraquelle·2020-08-05 08:51

激活函数、防止过拟合方法、加速训练方法、数据增强

关于深度学习主要介绍以下几点：激活函数、防止过拟合方法、加速训练的方法激活函数深度学习中的激活函数主要有sigmoid、tanh、ReLu、Maxout函数等。

Tom Hardy·2020-08-05 08:17

零基础入门深度学习（四）：卷积神经网络基础之池化和Relu

lovenlper·2020-08-05 01:13

神经网络梯度消失梯度弥散网络欠拟合过拟合

原因，激活函数的饱和区间,常用的有饱和区间的激活函数，sigmoid，tanh,softmax,所以中间层尽量不适用这种激活函数，使用Relu系列的解决；奇异样本引起,可以使用标准化（零中心化>数据-平均值

kfyong·2020-08-05 00:25

PyTorch 笔记（16）— torch.nn.Sequential、torch.nn.Linear、torch.nn.RelU

PyTorch中的torch.nn包提供了很多与实现神经网络中的具体功能相关的类，这些类涵盖了深度神经网络模型在搭建和参数优化过程中的常用内容，比如神经网络中的卷积层、池化层、全连接层这类层次构造的方法、防止过拟合的参数归一化方法、Dropout方法，还有激活函数部分的线性激活函数、非线性激活函数相关的方法，等等。下面使用PyTorch的torch.nn包来简化我们之前的代码，开始部分的代码变化不

wohu1104·2020-08-04 21:15

Tensor Comprehensions

3、为了加速，你想在网络中融合多个层，例如Conv-ReLU-BatchN

Mr_Stark的小提莫·2020-08-04 20:09

pytorch Resnet50分类模型剪枝

版代码：https://github.com/Eric-mingjie/network-slimming思路：去掉downsample里面的BN层，为了方便采用Resnetv2的结构：BN-Conv-ReLU

三寸光阴___·2020-08-04 17:27

神经网络基础学习笔记（五）与学习相关的技巧

6.1.4Momentum6.1.5AdaGrad6.1.6Adam6.1.7使用哪种更新方法呢6.1.8基于MNIST数据集的更新方法的比较6.2权重的初始值6.2.1可以将权重初始值设为0吗6.2.2隐藏层的激活值的分布6.2.3ReLU

忆_恒心·2020-08-04 17:18

numpy搭建简单深度学习模型

1、定义模型及参数1、假设有如下一层隐藏层的神经网络,使用relu函数作为激活函数y=w2∗h(w1∗x+b1)+b2y=w2*h(w1*x+b1)+b2y=w2∗h(w1∗x+b1)+b22、假设输入是

世幻水·2020-08-04 11:52

基于PyTorch的深度学习入门教程（七）——PyTorch重点综合实践

我们将会使用一个全连接的ReLU网络作为实例。该网络有一个隐含层，使用梯度下降来训练，目标是最小化网络输出和真实输出之间的欧氏距离。

雁回晴空·2020-08-04 10:02

pytorch使用Alexnet实现cifar10分类

介绍AlexnetAlexnet使用了一些技巧避免过拟合：数据增强，正则化，dropout，局部相应归一化LRN使用了gpu加速使用了ReLU非线性激活函数。速度快max（0，x）。

沙雅云·2020-08-04 09:53

pytroch用自定义的tensor初始化nn.sequential中linear或者conv层的一种简单方法。

importtorch.nnasnnimporttorchnet=nn.Sequential(nn.Linear(1024,512),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(512,256

York1996·2020-08-04 09:45

pytorch构建模型trick总结

device=torch.device()开头设置设备，model.to(device)不使用.cuda()2.Dropout&BatchNormalization&激活函数顺序Linear->BN->ReLU

hyxxxxxx·2020-08-04 08:10

tensorflow在代码不同位置调用神经网络想要共享权重

的向量x1，x2的输出都调用了cnn这个函数>importtensorflowastf>>defcnn(hidden):>kwargs=dict(strides=2,activation=tf.nn.relu

小可爱123·2020-08-04 07:37

PyTorch学习笔记之神经网络包 nn 和优化器 optim

除了nn别名以外，我们还引用了nn.functional，这个包中包含了神经网络中使用的一些常用的函数，这些函数的特点是，不具有可学习的参数（ReLu,pool,DropOut等），这些函数可以放在构造函数中

汤姆鱼·2020-08-04 06:12

nn.Sequential()

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

wanghua609·2020-08-04 06:59

PyTorch-Activation激活函数

PyTorch-Activation激活函数硬件：NVIDIA-GTX1080软件：Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1一、基础知识1、激活函数作用：神经网络可以描述非线性问题2、relu

samylee·2020-08-04 00:08

DataWhale组队打卡学习营2-激活函数、多层感知机实现、权重衰减等

1.激活函数Relu函数的pytorch代码示例：%matplotlibinlineimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsyssys.path.append

佛山玛利亚·2020-08-03 23:54

CNN模型 | 2 AlexNet

文章目录AlexNet网络AlexNet网络的设计思想主要设计进步和贡献ReLU激活函数DropOut正则化核心架构Pytorch实现AlexNet代码如下：keras实现AlexNet网络AlexNet

步步星愿·2020-08-03 23:49

AlexNet结构及 pytorch、tensorflow、keras、paddle实现ImageNet识别

AlexNet亮点：使用ReLU作为激活函数，提出L

GISer_Lin·2020-08-03 20:30

数据预处理方式（去均值、归一化、PCA降维）

这是因为如果在神经网络中，特征值x比较大的时候，会导致W*x+b的结果也会很大，这样进行激活函数（如relu）输出时，会导致对应位置数值变化量太小，进行反向传播时因为要使用这里的梯度进行计算，所以会导致梯度消散问题

马飞飞·2020-08-03 20:02

batch norm、relu、dropout 等的相对顺序和BN、dropout的几个问题和思考

1.batchnorm、relu、dropout等的相对顺序OrderingofbatchnormalizationanddropoutinTensorFlow?

a flying bird·2020-08-03 19:20

pytorch Module里的children()与modules()的区别

官方论坛的回答：Module.children()vsModule.modules()我以fmassa的举例为例：m=nn.Sequential(nn.Linear(2,2),nn.ReLU(),nn.Sequential

多读多写多思考·2020-08-03 19:11

Pytorch 自定义torch.autograd.Function

转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27783097https://www.jianshu.com/p/5d5d3957f684ReLu函数求导示例：#-*-coding:

L~花海·2020-08-03 19:17

两层线性神经网络的多种实现方法(pytorch入门1)

autograd机制3.利用pytorch.nn搭建model4.用torch.optim自动优化，得到梯度最小5.使用nn.module类自定义模型6.总结Numpy实现完全用numpy写，第一层线性层，第二层relu

Muasci·2020-08-03 18:59

pytorch 入门--激活函数

激活函数：这里主要是介绍四种，sigmoid,relu,tanh,softplus代码如下：使用包的导入：importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotasplt

hpulfc·2020-08-03 17:41

Alexnet总结/论文笔记

2012ImageNetLSVRC-2012像识别(分类)competition取得这么好的成绩2.Alexnet的网络结构以及，参数数量的计算3.为了避免过拟合使用的技巧：DataAugmentation(数据增强)，正则化Relu

FishBear_move_on·2020-08-03 17:39

PyTorch之Module

如某一层不具有可学习参数（如relu），则既可以放在构造函数中，也可以不放importtorch.nnasnn#nn是专

WeiXy+·2020-08-03 11:54

AlexNet学习笔记(再次进行cifar10数据分类)

AlexNet各层组织结构如表所示，其中conv表示卷积运算操作，ReLU表示校正线性单元，pool表示池化操作，norm表示局部响应归一化，dropout表示丢失输出操作，IP表示全连接。

tim_mary·2020-08-03 11:32

基于pytorch实现手写数字识别(附python代码)

minst_train.py文件：读取Minst数据集/2加载模型：三层线性模型，前两层用ReLU函数，batch_size=512，一张图片28*28，Nor

竹篓有个天·2020-08-03 10:16

PyTorch学习笔记（三）卷积池化线性激活和Dropout层

1.4.0IDE:PyCharm文章目录0.写在前面1.卷积与转置卷积1.1卷积层1.2转置卷积层2.池化与去池化1.2池化层2.2去池化层3.全连接层4.激活函数4.1Sigmoid4.2Tanh4.3ReLU4.4ReLU

longrootchen·2020-08-03 10:26

【DL】卷积_AlexNet

卷积神经网络_AlexNetAlexNet特点ReLu作为激活函数数据增强层叠池化DropoutAlex网络结构AlexNet的TensorFlow实现)由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩

infinite_with·2020-08-03 08:38

vgg网络结构

=4096x4096+40964097000=4096x1000+1000以网络结构D（VGG16）为例，介绍其各层的处理过程如下：1、输入224x224x3的图片，经64个3x3的卷积核作两次卷积+ReLU

仝笛·2020-08-03 07:18

Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（五）：VGG16网络结构

VGGVGG11VGG13VGG16VGG19ResNetResNet18ResNet34ResNet50ResNet101ResNet152VGG((features):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):ReLU

lockonlxf·2020-08-03 03:10

深度学习的基础概念

深度学习流行的relu,max(x)形状和tvm类似，速度更快，也能解决深度消失的问题。实际应用为了保证负梯度的传播，还有在负梯度方向加一个线性梯度来解决流行的激

xingzhe2001·2020-08-02 21:08

强化学习系列11：从统计学习到深度学习

激活函数：sigmoid、ReLU、hyperbo

IE06·2020-08-02 20:06

深度学习-深度学习的实用层面吴恩达第二课第一周作业3答案(Initialization)

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearnimportsklearn.datasetsfrominit_utilsimportsigmoid,relu

BrianLi_·2020-08-02 15:40

【TensorFlow2.0】感知机、全连接层、神经网络、激活函数、输出层、误差计算、神经网络类型、汽车油耗预测实战

文章目录一、感知机二、全连接层2.1张量方式实现全连接层2.2层方式实现全连接层三、神经网络3.1张量方式实现神经网络3.2层方式实现神经网络3.3神经网络优化目标四、激活函数4.1Sigmoid函数4.2ReLU

不断进步的咸鱼·2020-08-02 13:40

卷积神经网络+用pytorch构建神经网络

softmax回归损失梯度下降算法反向传播算法2.卷积神经网络2.1与传统卷积神经网络的区别2.2卷积神经网络工作原理卷积层激活函数——Relu池化计算全连接层2.3卷积神经网络常见架构3.使用Pytorch

花里梦雨·2020-08-02 13:40

动手学深度学习笔记day1：线性回归模型、softmax分类模型、多层感知机

目录线性回归模型1.模型2.数据集3.损失函数4.优化函数softmax与分类模型1.分类问题2.softmax运算符3.矢量运算表达式4.交叉熵损失函数多层感知机模型1.隐藏层2.表达公式3.激活函数3.1ReLU

Hhhana·2020-08-02 12:17

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