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查询Tags标签： relu，共有 30条记录-
9 激活函数简单原理及使用
激活函数简单原理及使用： 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/172254089 目前用到的几个激活函数的发展及简单使用： 1 Sigmoid：Sigmoid 的函数图像如上所示，从图像可以看出，函数两个边缘的梯度约为0，梯度的取值范围为(0, 0.25)。 使用 Sigmoid 作为激活函数时，…
2021/10/28 6:10:08 人评论 次浏览 -
VGG-19架构 pytorch实现
import torch import torch.nn as nn from torchinfo import summary class VGG19(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(64,64,kernel_size=3,padding=1)self.pool1 = nn.MaxPool2d…
2021/10/23 23:16:42 人评论 次浏览 -
VGG-19架构 pytorch实现
import torch import torch.nn as nn from torchinfo import summary class VGG19(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(64,64,kernel_size=3,padding=1)self.pool1 = nn.MaxPool2d…
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激活函数篇（整理自网上的资源，侵删）
1.sigmoid函数图像：上图分别为其函数图像和导函数图像 . 优点：1. 函数平滑，易于求导缺点：1. 梯度值均小于1，容易梯度消失2.使用指数运算，计算耗时3.输出数据不是0均值的，收敛缓慢（模型的梯度值恒为正或者恒为负，导致会呈现Z字形的收缩方式） 收敛缓慢的图…
2021/9/5 23:37:48 人评论 次浏览 -
激活函数篇（整理自网上的资源，侵删）
1.sigmoid函数图像：上图分别为其函数图像和导函数图像 . 优点：1. 函数平滑，易于求导缺点：1. 梯度值均小于1，容易梯度消失2.使用指数运算，计算耗时3.输出数据不是0均值的，收敛缓慢（模型的梯度值恒为正或者恒为负，导致会呈现Z字形的收缩方式） 收敛缓慢的图…
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神经网络基础以及激活函数，以及梯度下降
1.神经网络分为三层：输入层，隐藏层以及输出层 2.a^[0]表示输入层，a^[1]表示隐藏层，a^[2]表示输出层，在隐藏层还要表示 则呈现a^[1]1,a^[1]2,a^[1]3 3.m个训练集向量化Z^[1] = W^[1]X+b A^[1] = 符号(Z^[1]) Z^[2] = W^[2]A^[1]+b^[2] a^[2] = 符号(Z^[2])#sigmoid()激…
2021/8/27 6:07:58 人评论 次浏览 -
神经网络基础以及激活函数，以及梯度下降
1.神经网络分为三层：输入层，隐藏层以及输出层 2.a^[0]表示输入层，a^[1]表示隐藏层，a^[2]表示输出层，在隐藏层还要表示 则呈现a^[1]1,a^[1]2,a^[1]3 3.m个训练集向量化Z^[1] = W^[1]X+b A^[1] = 符号(Z^[1]) Z^[2] = W^[2]A^[1]+b^[2] a^[2] = 符号(Z^[2])#sigmoid()激…
2021/8/27 6:07:58 人评论 次浏览 -
机器学习中常用的激活函数
常见的激活函数总结 一.什么是激活函数？度娘定义：狐仙定义： 二.为什么要用激活函数？三.激活函数应该具有的性质四.常见的激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数4.小结一.什么是激活函数？ 度娘定义： 激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习…
2021/7/26 23:38:14 人评论 次浏览 -
机器学习中常用的激活函数
常见的激活函数总结 一.什么是激活函数？度娘定义：狐仙定义： 二.为什么要用激活函数？三.激活函数应该具有的性质四.常见的激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数4.小结一.什么是激活函数？ 度娘定义： 激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习…
2021/7/26 23:38:14 人评论 次浏览 -
【论文复现】Dynamic ReLU（2020）
目录 前言一、背景或动机二、Dynamic ReLU2.1、定义Dynamic ReLU2.2、实现超函数 θ(x)\theta(x)θ(x)2.3、Dynamic ReLU的三个版本 三、论文实验结果四、PyTorch实现Reference前言 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2003.10027.pdf. 源码地址： https://github.com/Isla…
2021/7/22 23:10:20 人评论 次浏览 -
【论文复现】Dynamic ReLU（2020）
目录 前言一、背景或动机二、Dynamic ReLU2.1、定义Dynamic ReLU2.2、实现超函数 θ(x)\theta(x)θ(x)2.3、Dynamic ReLU的三个版本 三、论文实验结果四、PyTorch实现Reference前言 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2003.10027.pdf. 源码地址： https://github.com/Isla…
2021/7/22 23:10:20 人评论 次浏览 -
Keras之MLPR：利用MLPR算法(1to1+【Input(1)→8(relu)→O(mse)】)实现根据历史航空旅客数量数据集(时间序列数据)预测下月乘客数量问题
Keras之MLPR：利用MLPR算法(1to1+【Input(1)→8(relu)→O(mse)】)实现根据历史航空旅客数量数据集(时间序列数据)预测下月乘客数量问题目录 输出结果 设计思路 实现代码 数据集介绍输出结果 单位为：千人 设计思路 实现代码数据集介绍 https://datamarket.com/data/set/…
2021/6/15 22:28:09 人评论 次浏览 -
Keras之MLPR：利用MLPR算法(3to1【窗口法】+【Input(3)→(12+8)(relu)→O(mse)】)实现根据历史航空旅客数量数据集(时间序列数据)预测下月乘客数量问题
Keras之MLPR：利用MLPR算法(3to1【窗口法】+【Input(3)→(12+8)(relu)→O(mse)】)实现根据历史航空旅客数量数据集(时间序列数据)预测下月乘客数量问题目录 输出结果 设计思路 代码实现输出结果 设计思路 代码实现 后期更新……
2021/6/15 22:27:52 人评论 次浏览 -
【23】搭建FCN语义分割网络完成自己数据库图像分割（总述）
【1】模型介绍 搭建了一个分割网络，以此网络为基础完成图像的分割并计算最终的分割精度。 ---------------------------------------------------------------- Layer (type) Output Shape Param # =====================================…
2021/6/5 2:24:56 人评论 次浏览 -
自定义层or网络
目录Outlinekeras.SequentialLayer/ModelMyDenseMyModelOutlinekeras.Sequentialkeras.layers.Layerkeras.Modelkeras.Sequentialmodel.trainable_variables # 管理参数model.call()network = Sequential([layers.Dense(256, acitvaiton=relu),layers.Dense(128, acitvai…
2021/4/15 18:56:37 人评论 次浏览
