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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

【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。

机器学习炼丹术·2020-08-02 12:28

pytorch学习笔记（十）：MLP

文章目录1.隐藏层2.激活函数2.1ReLU函数2.2sigmoid函数2.3tanh函数3多层感知机4.代码实现MLP4.1获取和读取数据4.2定义模型参数4.3定义激活函数4.4定义模型4.5定义损失函数

逐梦er·2020-08-02 12:12

pytorch学习笔记（十一）：pytorch实现多层感知机

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2l1.定义模型隐藏层单元个数为256，并使用ReLU

逐梦er·2020-08-02 12:40

第二次作业：卷积神经网络 part 1

2.ReLu就是凸激活函数，但多个凸激活函数的复合也不一定是凸的：比如f(x)=exp(-x)在x>0时凸，但f(f(x))就是非凸的。3.局部极小值会随着隐层的增加会成倍的增加。

lsccc·2020-08-01 16:00

深度学习——常用激活函数Sigmod、Tanh、ReLu

一、单一神经元模型如下图所示：神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。二、为什么需要激活函数参考：http://www.360doc.com/content/18/0920

秋天的从从·2020-08-01 11:58

对书中用leaky_relu激活函数训练DNN示例代码的分析

示例代码来自书中,有部分进行了修改：加载数据集改为从本地导入引入可视化，查看数据集importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibn_inputs=28*28#mnist数据集中图片大小为28*28=784，共784个像素点n_hidden1=300#第一个隐藏层神经元个数n_hidden

枪枪枪·2020-08-01 11:47

TensorFlow学习笔记之 PReLU激活函数原理和代码

目录前言激活函数ReLU代码实现PReLU激活函数PReLU代码实现需要注意的问题参考文章前言在开始之前，简单说几句，为什么会想到PReLU激活函数？

我是管小亮·2020-08-01 10:17

keras代码阅读-relu函数

概述relu是激活函数的一种。

TaiJi1985·2020-08-01 10:14

常用激活函数小总结

1，单个神经元网络模型2，激活函数的来源二，四种常用的激活函数与理解1，Sigmod函数（非线性激活函数）2，Tanh函数（非线性激活函数）3，ReLU函数4，Swish函数三，激活函数的学习感想以上若有错误或不足欢迎批评指出

吃饭第一名·2020-08-01 10:39

常见的激活函数 sigmod Relu tanh LeakyRelu及复现代码

目录1.激活函数的作用2.sigmod3.Relu4.tanh5.LeakyRelu1.激活函数的作用关于神经网络中的激活函数的作用，通常都是这样解释：如果不使用激活函数的话，神经网络的每层都只是做线性变换

库兹纳·2020-08-01 09:23

哪里使用BN

Thebatchnormlayerisusedafterlinearlayers(ie:FC,conv),andbeforethenon-linearlayers(relu).Thereisactually2batchnormimplementationsoneforFClayerandtheotherforconvlayers

zhenggeaza·2020-08-01 08:25

MNIST数据集实现手写数字识别（基于tensorflow）

主要应用了下面几个方法来提高准确率;使用随机梯度下降（batch）使用Relu激活函数去线性化使用正则化避免过拟合使用带指数衰减的学习率使用滑动平均模型使用交叉熵损失函数来刻画预测值和真实值之间的差距的损失函数第一步

Laura2017·2020-08-01 08:43

神经网络-激活函数

一、种类常见的神经网络激活函数包括sigmoid、softmax、relu、tanh等，具体函数形式和特点可以参考1接下来简单说一下各类激活函数的特点。

xmucas·2020-08-01 07:09

深度学习笔记（7）：几种常见的激活函数介绍，以及为什么必须要使用非线性函数作为激活函数

当前主流的激活函数主要有四种ReLU线性整流函数（RectifiedLinearUnit,ReLU），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activationfunction），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数

良夜星光·2020-08-01 05:45

神经网络反向求导不可导情况处理

但是，为了解决梯度消失等问题提出的relu系列函数却不满足处处可导性质。relu(x)=max(x,0)relu(x)=max(x,0)relu(x)=max(x,0)针对这种类型的激活函

軔鈳·2020-08-01 05:15

Relu的理解

ReLU上的花样CNN出现以来，感觉在各个地方，即便是非常小的地方都有点可以挖掘。比如ReLU。

weixin_33777877·2020-08-01 04:20

穿越文明·2020-08-01 03:23

神经网络为什么要有激活函数，为什么relu 能够防止梯度消失

第一个问题：为什么引入非线性激励函数？如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与只有一个隐藏层效果相当，这种情况就是多层感知机（MLP）了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是s

deep_learninger·2020-08-01 02:06

激活函数

首先提一下激活函数的一般形式，在我平时的学习中，我遇到过的一般是这四种形式，simoid,tanh,ReLu,softplus。

zlc911202·2020-08-01 02:35

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