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【学习笔记】Sigmoid, Relu, Swish, Gelus, Maxout等常用激活函数的分析学习

Sigmoid,Relu,Swish,Gelus,Maxout等常用激活函数的分析学习本文主要针对邱锡鹏老师《NNDL》中3.1节中提及的集中激活函数做了一下对比记录，并不较少激活函数本身，只是从发展和优缺点的角度去评价他们

JinyuZ1996·2023-10-24 23:25

深度学习中常用的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、GELU等。

深度学习中常用的激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数4.LeakyReLU函数5.PReLU函数6.ELU函数：7.GELU函数：深度学习中常用的激活函数有sigmoid、tanh

ywfwyht·2023-10-24 23:18

【机器学习合集】激活函数合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录综述1.S激活函数(sigmoid&Tanh)2.ReLU激活函数3.ReLU激活函数的改进4.近似ReLU激活函数5.Maxout激活函数6.自动搜索的激活函数Swish综述这些都是神经网络中常用的激活函数

slience_me·2023-10-24 20:33

sigmoid和softmax激活函数的区别

一、简单说下sigmoid激活函数解析：常用的非线性激活函数有sigmoid、tanh、relu等等，前两者sigmoid/tanh比较常见于全连接层，后者relu常见于卷积层。

xiaojiuwo168·2023-10-24 17:46

LeNet

每个卷积层在卷积之后都会接一个ReLU激活函数，并且紧随其后进行最大池化操作。全连接层包含500个神经元，使用ReLU作为激活函数。

zhuayun·2023-10-23 15:38

pytorch逐行搭建CNN系列（一）AlexNet

一开天辟地提出了ReLU激活函数，一般神经元的激活函数会选择sigmoid函数或者tanh函数，实验表明用ReLU比tanh快6倍。

努力当总裁·2023-10-23 15:02

动手学深度学习—使用块的网络VGG（代码详解）

目录1.VGG块2.VGG网络3.训练模型1.VGG块经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：1.带填充以保持分辨率的卷积层；2.非线性激活函数，如ReLU；3.汇聚层，如最大汇聚层。

緈福的街口·2023-10-21 19:56

【数之道 06】神经网络模型中激活函数的选择

激活函数的选择为什么使用激活函数激活函数的选择sigmoidtanhReLU(RectifiedLinearUnit)LeakyReLU（ReLU函数的变形体）隐藏层的选择顺序输出层的激活函数以业务要求为导向二分类问题多分类问题多标签问题线性回归问题

醉酒柴柴·2023-10-20 23:53

AlexNet 论文阅读总结

下面开始进入正题：一、Section4部分中提到的模型亮点和值得借鉴的特征有：1、ReLu——只向小于0的输出值下手，大于0的值保持不变，因此是non-

不要瞎想·2023-10-20 16:16

分类网络速览

Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow(2017)》Chap13《卷积神经网络——深度学习实践手册(2017.05)》CNN的典型组合方式是，以卷积层+激活函数（比如relu

hey-yahei·2023-10-17 05:06

NNDL:作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述。损失函数MSE改变为交叉熵，观察、总结并陈述。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-15 16:07

激活函数小结：ReLU、ELU、Swish、GELU等

文章目录SigmoidTanhReLULeakyReLUPReLUELUSoftPlusMaxoutMishSwishGELUSwiGLUGEGLU资源激活函数是神经网络中的非线性函数，为了增强网络的表示能力和学习能力，激活函数有以下几点性质：连续且可导（允许少数点上不可导）的非线性函数。可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络参数。激活函数及其导函数要尽可能的简单，有利于提高网络计算效

chencjiajy·2023-10-15 01:00

从基础到卷积神经网络（第12天）

回顾一下多层感知机importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU

你不困我困·2023-10-14 17:01

*常用函数

文章目录nn.PReLU()激活函数nn.PReLU()激活函数PReLU(ParametricRectifiedLinearUnit),顾名思义：带参数的ReLU其中a代表的是可学习的参数ReLU、PReLU

nutron-ma·2023-10-14 03:03

CCF CSP认证历年题目自练Day26

再看输出，那个RELU函书其实就是输出：如果总分大于0就输出分数，如果小于或等于0就输出0即可。代码如下！！！n=int(input())num=0foriinrange

尚棹芸·2023-10-13 22:13

【tensorflow2.0】24.tf2.0实现AlexNet

（以下内容出自百度百科） AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

【使用 TensorFlow 2】02/3 使用 Lambda 层创建自定义激活函数

之前我们已经了解了如何创建自定义损失函数-使用TensorFlow2创建自定义损失函数自定义ReLU函数（来源：作者创建的图片）

无水先生·2023-10-12 16:36

深度学习问答题（更新中）

2.为什么ReLU常用于神经网络的激活函数？在前向传播和反向传播过程中，ReLU相比于Sigmoid等激活函数计算量小；避免梯度消失问题。

uodgnez·2023-10-12 09:41

GPU提升多分类问题

使用GPU加速多分类问题，与上一篇文章中前几部分代码相同多层线性网络这里，直接使用nn.Module搭建，与之前自定义搭建的三层网络一样，但注意这里用的激活函数是ReLU的改良后的LeakyReLU，能够避免在输入小于

dyh_chd·2023-10-12 04:08

Tensorflow实现多层感知机

在普通神经网络的基础上，加入隐藏层，减轻过拟合的Dropout，自适应学习速率的Adagrad，以及可以解决梯度你三的激活函数Relu.首先是载入Tensorflow并加载MNIST数据集，创建一个Tensorflow

河南骏·2023-10-12 02:42

ReLU激活函数

LeakyReLU激活函数的具体用法请查看此篇博客：LeakyReLU激活函数ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函数是深度学习中最常用的激活函数之一，它的数学表达式如下：在这里，(x

萝北村的枫子·2023-10-12 00:33

TensorFlow入门(十九、softmax算法处理分类问题)

Sigmoid、Tanh、ReLU等激活函数,输出值只有两种(0、1,或-1、1或0、x),而实际现实生活中往往需要对某一问题进行多种分类。

艺术就是CtrlC·2023-10-12 00:13

LeakyReLU激活函数

nn.LeakyReLU是PyTorch中的LeakyRectifiedLinearUnit（ReLU）激活函数的实现。

萝北村的枫子·2023-10-11 11:33

nn.Sequential、nn.Linear、nn.ReLU()函数

nn.Sequential是PyTorch中的一个容器模块，用于按照顺序组合多个神经网络层（如线性层、激活函数、池化层等）。这个容器允许你将各种层按照指定的顺序串联在一起，构建一个神经网络模型。nn.Sequential()可以允许将整个容器视为单个模块（即相当于把多个模块封装成一个模块），forward()方法接收输入之后，nn.Sequential()按照内部模块的顺序自动依次计算并输出结果。

萝北村的枫子·2023-10-11 11:32

神经网络之卷积和池化(一)

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。

北木.·2023-10-11 10:54

P16神经网络基本架构 nn.Module的使用

正则化之类我们点开container点开module我们给的输入经过forward函数输出（前向传播）defforward(self,x):x=F.relu(self.conv1(x))x先经过一次卷积

颦蹙遥寄·2023-10-11 02:15

蚂蚁金服面试凉经

一面自我介绍，项目介绍，（印象比较深刻的项目）图像质量评价方面的评价指标专业性的问题，主要是机器学习方面的，ROC计算公式，过拟合与欠拟合原因与解决办法，Relu优缺点，L1和L2正则化区别，优劣；归一化的方法

qq_23304241·2023-10-10 06:41

4.ResNet50 网络结构

一、原理ResNet原文中的表格列出了几种基本的网络结构配置，ResNet50是50-layer的一列，如下表：首先是起始阶段的输入层，即layer0层，由一个7x7，步距为2的卷积+BN+relu，加上

YANQ662·2023-10-10 04:51

使用VHDL语言实现简单的卷积神经网络

在这个示例中，我们假设输入图像是一个2D的灰度图像，卷积核是一个3x3的窗口，步幅为1，padding为0，激活函数为ReLU。libraryieee;useiee

QQ_778132974·2023-10-09 16:25

Coordinate attention,SE,CBAM

输入X首先经过全局平均池化然后经过全连接层来捕获每个通道的重要性，再经过非线性层也就是使用ReLU激活函数来增加非线性因素，再经过全连接层来捕获每个通道的重要性。

不会绑马尾的女孩·2023-10-09 08:41

TensorFlow常见方法

TensorFlow文章目录TensorFlow一、tf.keras.layers.Dense()二、tf.keras.layers.BatchNormalization（）三、tf.keras.layers.ReLU

bbbbiu·2023-10-08 05:35

(转载)卷积神经网络CNN总结

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接

Bigbang_boy·2023-10-07 19:30

深度学习04 -模型管理

访问模型参数importtorchfromtorch.utilsimportdatafromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(2,4),nn.ReLU()

HDU_Ang·2023-10-07 02:53

卷积神经网络存在的问题,卷积神经网络的卷积层

2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。避免梯度消失和

ai智能网络·2023-10-06 07:37

深度学习-卷积神经网络-AlexNET

文章目录前言1.不同卷积神经网络模型的精度2.不同神经网络概述3.卷积神经网络-单通道4.卷积神经网络-多通道5.池化层6.全连接层7.网络架构8.Relu激活函数9.双GPU10.单GPU模型1.LeNet

泰勒朗斯·2023-10-06 06:45

激活函数介绍

我们常用的有sigmoid或者tanh，但我们都知道这两个都存在一定的缺点，有的甚至是无脑用Relu。所以今天就来学习并实现一些其他的激活函数。

夏天是冰红茶·2023-10-05 14:15

YOLOv5、YOLOv8改进：RepVGG结构

仅使用ReLU作为激活函数。主要创新点为结构重参数化。

陈子迩·2023-10-05 07:24

4.多层感知器(神经网络)与激活函数

目录1神经元2激活函数2.1relu2.2sigmoid2.3tanh2.4Leakrelu1神经元上次做的线性归回是单个神经元，并且再网络的最后没有使用激活函数而是直接进行输出神经元：我下面画的这个圈就是神经元我们每一个输入我们理解为都有一定的特征

Suyuoa·2023-10-05 07:52

人工神经网络的激活函数主要有三种形式

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。

goodutils·2023-10-05 07:21

GNN advanced knowledge

修正方法：Batchnormalizationtorch.nn.BatchNorm1d()激活函数torch.nn.ELU();torch.nn.ReLU();torch.nn.Sigmoid()目标时将

天狼啸月1990·2023-10-02 21:41

ReLU）

DeepLearning1.IntroductionofMachine/DeepLearning2.Howtofindafunction?2.1.FunctionwithUnknownParameters2.2.DefineLossfromTrainingData3.Optimization4.MachineLearningissosimple5.Non-linearmodels5.1.Sigmo

Amyniez·2023-10-01 06:58

基于深度学习的农作物叶子病虫害检测python源码

然后通过批标准化（BatchNormalization）和ReLU激活函数进行处理。conv2：这一部分是第一个卷积块。它接收输入通道数为64，输出通道数为128。

强盛小灵通专卖员·2023-09-29 09:06

load_model加载使用leaky_relu激活函数的网络报错

之前文章load_model加载使用'leaky_relu'激活bug处理报错的主要因为这个方法tensorflow.python.keras.activations.deserialize这个方法最后调用方法

small瓜瓜·2023-09-27 05:56

激活函数总结（四十三）：激活函数补充(ScaledSoftSign、NormLinComb)

四十三）：激活函数补充1引言2激活函数2.1ScaledSoftSign激活函数2.2NormLinComb激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU

sjx_alo·2023-09-27 05:34

激活函数总结（四十二）：激活函数补充(SSFG、Gumbel Cross Entropy)

激活函数总结（四十二）：激活函数补充1引言2激活函数2.1SSFG激活函数2.2GumbelCrossEntropy激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU

sjx_alo·2023-09-27 05:04

激活函数总结（四十一）：激活函数补充(ShiLU、ReLUN)

激活函数总结（四十一）：激活函数补充1引言2激活函数2.1ShiLU激活函数2.2ReLUN激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU

sjx_alo·2023-09-27 05:03

激活函数总结（四十四）：激活函数补充(NLSIG、EvoNorms)

激活函数总结（四十四）：激活函数补充1引言2激活函数2.1NLSIG激活函数2.2EvoNorms激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、

sjx_alo·2023-09-27 05:33

【卷积神经网络：Inception模型】

Inception模型的组成主要由不同卷积核大小的卷积层拼接而成，其中一种带维度缩减的Inception模型可以减少参数量，引入更多非线性，提高泛化能力，其核心思想是引入1卷积核大小为1*1的卷积层并经过ReLU

知识推荐号·2023-09-26 18:40

Pytorch之AlexNet花朵分类

原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录一、AlexNet1.卷积模块2.全连接模块3.AlexNet创新点1.更深的神经网络结构2.ReLU

风间琉璃•·2023-09-25 21:06

视觉Transformer中ReLU替代softmax，DeepMind新招让成本速降

关注公众号，发现CV技术之美本文转自机器之心，作者Panda。Transformer架构已经在现代机器学习领域得到了广泛的应用。注意力是transformer的一大核心组件，其中包含了一个softmax，作用是产生token的一个概率分布。softmax有较高的成本，因为其会执行指数计算和对序列长度求和，这会使得并行化难以执行。GoogleDeepMind想到了一个新思路：用某种不一定会输出概率分

我爱计算机视觉·2023-09-25 02:11

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