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tanh
激活函数,损失函数以及学习率
学习记录(一)激活函数1.什么是激活函数2.常用的激活函数2.1sigmoid函数2.2
tanh
函数2.3ReLU函数2.4LeakyReLU函数3.为什么要用非线性激活函数?
Belouga-
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2022-11-29 09:40
神经网络
机器学习
Pytorch 之torch.nn初探 第1关:torch.nn.Module
它提供了几乎所有与神经网络相关的功能,例如:线性图层nn.Linear,nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d,nn.Conv2d,nn.Conv3d,nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid,nn.
Tanh
OnlyForBetter
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2022-11-29 09:02
educoder人工智能答案
第2关:激活函数
相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:激活函数概述;线性函数;Sigmoid函数;
Tanh
函数;ReLU函数;Python补充知识。
畜牧当道
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2022-11-29 08:59
神经网络学习
python
深度学习
深度学习入门 (二):激活函数、神经网络的前向传播
目录激活函数(activationfunction)`Sigmoid`函数`
tanh
`函数`ReLU`函数(RectifiedLinearUnit)`GELU`函数(GaussianErrorLinerarUnits
连理o
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2022-11-29 06:20
深度学习
神经网络
python
人工智能
深度学习
图像生成——使用DCGAN生成卡通肖像
2、判别器的最后一层网络输出使用sigmoid激活,生成器的最后一层网络输出使用
tanh
激活。
前尘昨夜此刻
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2022-11-29 05:50
深度学习
神经网络
pytorch
卷积神经网络
CNN多输出回归问题
把输入输出都归一化到-1到1,最后一层用
tanh
激活就可以收敛了。用的VGG收敛速度还是有点慢需要再优化下网络。后续改进:换了resnet网络,刚开始不收敛,输入输出归一化到0-1,网络输出
Gemma0906
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2022-11-28 22:43
tensorflow
NLP(七):前馈神经网络基础回顾(NN模型及其正则化,dropout,各种梯度求解算法等模型优化策略)
目录1.前馈神经网络及其相关概念2.前馈神经网络的Tensorflow实现2.1tensorflow的图模式下的NN实现2.2tf.keras实现3.1Sigmoid3.2
Tanh
3.3ReLU3.4LReLU
我想听相声
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2022-11-28 19:33
NLP-learning
NLP
前馈神经网络
正则化
参数初始化
自适应学习率算法
第十次周报
第十次周报摘要RNN公式推导为什么使用
tanh
激活函数为什么会出现梯度消失或梯度爆炸代码实现LSTM公式推导文献阅读总结摘要Thisweek,Ireadareviewpaperontextrecognitionanddetection
三倍速的红色魔女
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2022-11-28 14:46
深度学习
rnn
神经网络
图像识别神经网络常用层概述(暂时停更==)
2.结构3.创新点LeNet5特征能够总结为如下几点:1)卷积神经网络使用三个层作为一个系列:卷积,池化,非线性2)使用卷积提取空间特征3)使用映射到空间均值下采样(subsample)4)双曲线(
tanh
长方形混凝土瞬间移动师
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2022-11-28 12:37
神经网络
深度学习
计算机视觉
ReLU,Sigmoid,
Tanh
,softmax【基础知识总结】
一、ReLU(RectifiedLinearActivationFunction)1、优点2、缺点补充二、Sigmoid1、优点2、缺点三、
Tanh
四、Sigmoid和
Tanh
激活函数的局限性五、softmax
旋转的油纸伞
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2022-11-28 08:52
CV
算法
深度学习
ReLU
激活函数
神经网络与深度学习作业8:RNN - 简单循环网络
目录1.使用Numpy实现SRN2.在1的基础上,增加激活函数
tanh
3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN4.分析“二进制加法”源代码5.实现“Character-LevelLanguageModels
红肚兜
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2022-11-27 09:44
cnn
深度学习
神经网络
第六章 使用神经网络拟合数据
1.激活函数##一些激活函数importmathprint(math.
tanh
(-2.2))print(math.
tanh
(0.1))print(math.
tanh
(2.5))输出:2.pytorchnn
Cary.
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2022-11-27 04:29
神经网络
pytorch
深度学习
2020李宏毅学习笔记——5.Optimization for Deep Learning
可以选择relu做为激活函数,也可以选择
tanh
,swish等。合适的训练算法:通常采用SGD,也可以引入动量和自适应学习速率,也许可以取得更好的效果。合适的训练技巧:合理的初始化,对于较深的网络引入
是汤圆啊
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2022-11-27 02:16
【4】循环神经网络的直观理解
文章目录引子1.序列数据2.顺序存储3.循环神经网络4.梯度消失5.LSTM与GRU5.1短期记忆的问题5.2LSTM和GRU的解决方案5.3直觉5.4回顾一下循环神经网络5.5
Tanh
激活函数5.6LSTM5.6.1LSTM
jho9o5
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2022-11-27 01:45
深度学习
循环神经网络
RNN
LSTM
GRU
如何判断一个面试者的深度学习水平
能不能通过一个简单的二维向量推导出Forwardpropagation再用链式规则推导出反向backpropagation(反向传播);了解常见的损失函数,激活函数和优化算法,并且知道其各自的优劣势;relu相比
tanh
Yian@
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2022-11-26 23:52
算法
人工智能
初学/学很浅的LSTM的初步认识
keras中文文档LSTMkeras.layers.LSTM(units,activation='
tanh
',recurrent_activation='hard_sigmoid',use_bias=True
林几瑕
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2022-11-26 20:36
深度学习
lstm
rnn
人工智能
神经网络常见激活函数总结
它的数学公式为:函数图像如下图:
tanh
函数
tanh
函数的值域位于(-1,1)之间,且穿过原点。实际上,它是sigmoid函数向下平移和伸缩后
一颗小芋圆
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2022-11-26 20:07
深度学习笔记
神经网络
人工智能
深度学习
深度学习神经元介绍
目录1激活函数1.1Sigmoid/logistics函数:1.2
tanh
(双曲正切曲线)1.3RELU1.4LeakReLu1.5SoftMax1.6其他激活函数1.7如何选择激活函数1.7.1隐藏层
赵广陆
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2022-11-26 01:37
computervision
深度学习
人工智能
深度学习常用激活函数总结
Sigmoid和
tanh
的特点是将输出限制在(0,1)和(-1,1)之间,说明Sigmoid和
tanh
适合做概率值的处理,例如LSTM中的各种门;而ReLU就不行,因为ReLU无最大
Weiyaner
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2022-11-25 16:48
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
长短时记忆神经网络python代码_LSTM(长短期记忆网络)及其tensorflow代码应用
在标准的RNN中,这个重复的模块只有一个非常简单的结构,例如一个
tanh
层。如上为标准的RNN神经网络结构,LSTM则与此不同,
weixin_39690958
·
2022-11-25 16:30
RNN->LSTM->BiLSTM神经网络结构
RNN(RecurrentNeuralNetwork)ht=
tanh
(Wxhxt+bxh+Whhht−1+bhh)h_t=
tanh
(W^{xh}x_{t}+b^{xh}+W^{hh}h_{t-1}+b^
Weiyaner
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2022-11-25 14:23
自然语言处理
rnn
NNDL 作业8:RNN-简单循环网络
目录1、使用Numpy实现SRN2、在1的基础上,增加激活函数
tanh
3、分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN5、实现“Character-LevelLanguageModels”源代码
白小码i
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2022-11-25 11:34
rnn
人工智能
深度学习
HBU-NNDL 作业8:RNN - 简单循环网络
目录1.使用Numpy实现SRN2.在1的基础上,增加激活函数
tanh
3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN4.分析“二进制加法”源代码5.实现“Character-LevelLanguageModels
不是蒋承翰
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2022-11-25 10:30
rnn
python
numpy
人工智能
bert 的输出格式详解
hidden_size=768,它是模型最后一层的隐藏状态pooler_output:shape是(batch_size,hidden_size),这是序列的第一个token(cls)的最后一层的隐藏状态,它是由线性层和
Tanh
uan_cs
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2022-11-25 02:48
tricks
bert
人工智能
深度学习
常用激活函数activation function(Softmax、Sigmoid、
Tanh
、ReLU和Leaky ReLU) 附激活函数图像绘制python代码
激活函数是确定神经网络输出的数学方程式。激活函数的作用:给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。1、附加到网络中的每个神经元,并根据每个神经元的输入来确定是否应激活。2、有助于将每个神经元的输出标准化到1到0或-1到1的范围内。常用非线性激活函数对比激活函数公式函数图像适合场景Softmax多分类任务输出层Sigmoid二分类任务输出层,模型隐藏层TanhReLU回归任务
卷不动的程序猿
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2022-11-24 21:31
深度学习基础理论知识梳理
机器学习
人工智能
深度学习
torch.nn模块之常用激活函数详解
激活函数1.常用的激活函数2.激活函数计算公式及其可视化2.1Sigmoid激活函数2.2
Tanh
激活函数2.3ReLu激活函数2.4LeakyReLU2.5Softplus激活函数参考资料1.常用的激活函数在
@DWC_DIP
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2022-11-24 21:57
神经网络
深度学习
计算机视觉笔记2
梯度消亡前提使用梯度的训练方法(例如梯度下降)使用的激活函数具有输出值范围大大小于输入值的范围,例如logistic函数,
tanh
函数梯度消亡解决方案激活函数ReLu:f(x)=max(0,x),输入大于
qq_38038123
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2022-11-24 15:38
计算机视觉
神经网络
深度学习
机器学习
梯度消亡--学习笔记
梯度消亡神经网络靠输入端的网络层的系数逐渐不再随着训练而变化,或者变化非常缓慢随着网络层数增加,这个现象越发明显梯度消亡的前提:使用基于梯度的训练方法(如梯度下降法)使用的激活函数具有输出值范围大大小于输入值范围,例如logistic(逻辑函数)、
tanh
钟爽爽面
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2022-11-24 15:04
学习
人工智能
卷积神经网络中的基本概念
FullConnection(全连接)五、Kernels(卷积核)六、Padding(填充)padding的用途:padding模式:七、Strides(步长)八、Activation(激活)Sigmoid函数
tanh
GGXix
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2022-11-24 14:08
学习
卷积神经网络
pytorch实现AlexNet
(2)使用了ReLu激活函数,而不是传统的Sigmoid激活函数以及
Tanh
激活函数。(3)使用了LRN局部响应归一化。(4)在全连接层的前两层中使用了Dropout随机失活神经元操作,以减少过拟合。
计算机视觉从零学
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2022-11-24 02:25
目标检测
深度学习
PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数Sigmoid;
Tanh
;ReLU及其梯度、LOSS及其梯度、感知机(单层感知机)、感知机2(多输出的)、链式法则、MLP反向传播推导、2D函数优化实例
PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数(Sigmoid、
Tanh
、ReLU)及其梯度、LOSS及其梯度(MSE均方误差、CrossEntropyLoss交叉熵损失函数和两种求导方法)、感知机(
Henrik698
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2022-11-24 01:59
PyTorch基础
pytorch
深度学习
机器学习
python
常见激活函数持续更新)sigmoid
Tanh
Relu Leaky-ReLU RReLU
激活函数是来向神经网络中引入非线性因素的,通过激活函数,神经网络就可以拟合各种曲线。sigmoid公式:函数图像: Sigmoid函数也叫Logistic函数,用于隐层神经元输出,取值范围为(0,1)。它可以将一个实数映射到(0,1)的区间,可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。存在的问题:1)sigmoid函数饱和使梯度消失(Sigmoidsaturateandk
a little cabbage
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2022-11-24 01:49
深度学习
深度学习
深度学习-常用激活函数-上篇
深度学习-常用激活函数-上篇Sigmoid激活函数
Tanh
激活函数Relu激活函数LeakyRelu激活函数RRelu激活函数PRelu激活函数ELU激活函数激活函数-下篇Sigmoid激活函数sigmoid
JF_Ma
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2022-11-24 01:17
深度学习
机器学习
深度学习
pytorch
tensorflow
yolov5的激活函数
SGD算法的收敛速度比sigmoid和
tanh
快;(梯度不会饱和,解决了梯度消失问题)计算复杂度低,不需要进行指数运算,适合用于后向传
博观而约取,厚积而薄发
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2022-11-23 22:20
图像处理笔记
深度学习
作业8:RNN - 简单循环网络
目录神经网络与深度学习作业8:RNN-简单循环网络1.使用Numpy实现SRN2.在1的基础上,增加激活函数
tanh
3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN4.分析“二进制加法”源代码5
岳轩子
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2022-11-23 19:43
深度学习习题
rnn
python
深度学习
深度学习面试题
Sigmoid、ReLU、
Tanh
都是常见的激活函数。2,反向传播的过程?3,CNN中常见的层有哪些?分别是什么作用?4,简述一下sigmoid函数5,神经网络中哪些方法可以避免过拟合?
baobei0112
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2022-11-23 18:29
CNN
卷积神经网络
深度学习
人工智能
NNDL 作业8:RNN - 简单循环网络
目录1.使用Numpy实现SRN2.在1的基础上,增加激活函数
tanh
3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN4.分析“二进制加法”源代码(选做)5.实现“Character-LevelLanguageModels
AI-2 刘子豪
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2022-11-23 16:48
rnn
深度学习
NNDL 作业8:RNN - 简单循环网络
目录1.使用Numpy实现SRN编辑2.在1的基础上,增加激活函数
tanh
3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN编辑4.分析“二进制加法”源代码(选做)编辑5.实现“Character-LevelLanguageModels
HBU_fangerfang
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2022-11-23 16:44
神经网络与深度学习
rnn
python
numpy
【lstm预测】基于鲸鱼算法优化lstm预测matlab源码
在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个
tanh
层。图3.RNNcellLSTM同样是这样的结构,但是重复的模块拥有一个不同的结构。
Matlab科研辅导帮
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2022-11-23 13:18
算法
python
机器学习
深度学习
神经网络
深度学习系列笔记03多层感知机(上)
文章目录1感知机2多层感知机2.1在网络中加入隐藏层2.2非线性的变化2.3常用激活函数2.3.1ReLU函数2.3.2sigmoid函数2.3.3
tanh
函数3多层感知机的从零开始实现3.1初始化模型参数
三木今天学习了嘛
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2022-11-23 12:27
深度学习
pytorch
神经网络
NNDL 作业8:RNN - 简单循环网络
目录1.使用Numpy实现SRN2.在1的基础上,增加激活函数
tanh
3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN3.1用torch.nn.RNNCell()3.2用nn.RNN()4.分析
乳酸蔓越莓吐司
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2022-11-23 06:23
python
深度学习
人工智能
NNDL 作业8:RNN - 简单循环网络
简单循环网络(SimpleRecurrentNetwork,SRN)只有一个隐藏层的神经网络.目录1.使用Numpy实现SRN2.在1的基础上,增加激活函数
tanh
3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN
_Gypsophila___
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2022-11-23 05:31
rnn
人工智能
深度学习
NNDL 作业8:RNN - 简单循环网络
简单循环网络(SimpleRecurrentNetwork,SRN)只有一个隐藏层的神经网络.目录1.使用Numpy实现SRN2.在1的基础上,增加激活函数
tanh
3.分别使用nn.RNNCell、nn.RNN
冰冻胖头鱼
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2022-11-23 04:02
rnn
人工智能
深度学习
cp13_2_PNN Training_tfrecord files_image process_mnist_gradient_iris_exponent_Adagrad_Adam_
tanh
_Relu
cp13_ParallelizingNNTrainingwTF_printoptions(precision)_squeeze_shuffle_batch_repeat_imageprocess_map_celeba_tfrecordhttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/11238682013_Loading&Prep4_[...
LIQING LIN
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2022-11-23 03:31
NNDL 作业9:分别使用numpy和pytorch实现BPTT
6-2P:设计简单RNN模型,分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子,并代入数值测试.激活函数
tanh
性质:importtorchimportnumpyasnpclassRNNCell:def
weixin_51715088
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2022-11-23 00:49
pytorch
深度学习
人工智能
卷积神经网络
神经网络中的激活函数
目录1Sigmoid函数2
Tanh
函数3ReLU函数4LeakyReLU函数5GELU函数6Swish函数 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,
Aiolei
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2022-11-22 21:08
深度学习
神经网络
深度学习
机器学习
深度学习小白思考
深度学习入门半年小白思考第一篇一、概论二、感知器————————————gotocellNO.1认识感知器->cell中的分子机制NO.2常见的激活函数1.sigmod函数2.
tanh
函数3.ReLU(
MeganLee_
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2022-11-22 14:47
DeepLearning
深度学习
神经网络
cv学习笔记(2)神经网络分类问题之鸢尾花数据集
第一个层是从输入层到隐含层,设置7个节点,输入4个数据,指定激活函数是双曲正切函数(
tanh
);第二层是输出层,是3
砂糖B
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2022-11-22 11:37
python
常用激活函数:Sigmoid、
Tanh
、Relu、Leaky Relu、ELU、Mish、Swish等优缺点总结
参考:深度学习—激活函数详解(Sigmoid、
tanh
、ReLU、ReLU6及变体P-R-Leaky、ELU、SELU、Swish、Mish、Maxout、hard-sigmoid、hard-swish
@BangBang
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2022-11-22 08:08
object
detection
图像分类
面试
激活函数(ReLU, Swish, Maxout)
修正线性单元)ReLU缺点2.ReLU变种LeakyReLU指数线性单元ELUSELU3.Swish4.MaxoutMaxout激活函数5.sigmoid&tanhsigmoid作激活函数的优缺点为什么
tanh
mjiansun
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2022-11-22 08:37
机器学习
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