今天阅读巨龙公司系统集成开发部 杨屹 的《uCOS51移植心得》时看到一句话：RETI指令复位中断系统，RET则没有。实践表明，对于MCS-51，用子程序调用入栈，用中断返回指令RETI出栈是没有问题的，反之中断入栈RET出栈则不行。总之，对于入栈，子程序调用与中断调用效果是一样的，可以混用。在没有中断发生的情况下复位中断系统也不会影响系统正常运行。具体原因，文中并没有点明。由此引发ret和ret
文章目录1 sigmoid激活函数的不足之处2. Relu3. Relu的变种3.1 LeakReLU3.2 PReLU3.3 RReLU4. MaxOut 网络4.1 与ReLU的关系4.2 可能训练处激活函数的样子4.3 MaxOut 的训练 1 sigmoid激活函数的不足之处在网络结构非常深的情况下，由于梯度消失问题的存在，可能会导致靠近输入附近的隐藏层的权重变化较慢，导致结果训练效果较
一、ref什么是ref？ref用来辅助开发者在不依赖于jQuery 的情况下，获取DOM元素或组件的引用。 每个vue的组件实例上，都包含一个$refs对象，里面存储着对应的DOM元素或组件的引用。默认情况下，组件的$refs 指向一个空对象。如何使用ref引用DOM属性 想要获取哪个dom元素的引用，就为其设置ref属性，并取一个合法的名字，就可以通过this.$refs.引用名称.x
1.为什么引入非线性激励函数？如果不适用激励函数，那么在这种情况下每一层的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，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（perceptron）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，最早的想法是用sigmoid函数或者tan
1.卷积层中的共享参数指的是什么？答：如果一组权重（卷积核）在图像中某个区域提取有效的表示,，也能在图像另外区域中提取有效的表示称为共享参数。2.池化层的作用是什么？答：池化层根据神经元空间上局部统计信息进行采样,在保留有用信息同时减少神经元空间大小, 使参数量减少并降低过拟合可能。pool操作在各深度分量上独立进行, 常用的是最大池化(max-pooling)。3.为什么ReLU常用于神经网络的
2022.05.26更新增加SMU激活函数前言激活函数是一种添加到人工神经网络中的函数，类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。 此图来自百度百科，其中step function就是激活函数，它是对之前一层进行汇总后信号进行激活，传给下一层神经元。 常用的激活函数有以下10个：常用的10个激活函数SigmoidTanhReLUSoftmaxLeaky ReL
这个问题有点像问，吃涮羊肉为什么蘸芝麻酱？标准答案是：10亿AI调参侠都在用，用了都说好。但如果我们稍微深究一下，会更加深记忆，也增加对深度学习过程的理解。首先我们要明白，为什么要蘸东西吃？即：为什么要使用sigmoid，tanh，ReLU等非线性函数？这个原因大家都知道，为了增加非线性呗！深度学习的目的是用一堆神经元堆出一个函数大致的样子，然后通过大量的数据去反向拟合出这个函数的各个参数，最终勾
深度学习基础知识激活函数:作用是在线性变换后加入线性变换。 非线性的激活函数可以使神经网络逼近复杂函数。 如果没有激活函数,多层神经网络就跟单层神经网络没有区别。 常见的激活函数有Relu（rectificed linear unit）修正线性单元 Relu提高非常简单的非线性变换 Relu=max(x,0);Relu求导以后,要么让参数消失，要么让参数通过。减轻了神经网络的梯度消失问题。Sgmo
ReLU在神经网络中，常用到的激活函数有sigmoid函数： f(x)=11+e−x双曲正切函数：
f(x)=tanh(x)而本文要介绍的是另外一种激活函数，Rectified Linear Unit Function(ReLU, 线性激活函数) ReLU函数可以表示为 f(x)=max(0,x)显然，线性激活函数简单地将阈值设置在零点，计算开销大大降低，而且很多工作显示 ReLU 有助于
神经网络和深度学习中的激活函数在激发隐藏节点以产生更理想的输出方面起着重要作用。 激活函数的主要目的是将非线性特性引入模型。在人工神经网络中，给定一个输入或一组输入，节点的激活函数定义该节点的输出。 可以将标准集成电路视为激活功能的控制器，根据输入的不同，激活功能可以是“ ON”或“ OFF”。Sigmoid和tanh是单调、可微的激活函数，是在RELU出现以前比较流行的激活函数。然而，随着时间的
前言为什么要使用这种非线性激活函数？实质上就是大部分的生活实际问题都是非线性的，而单单的线性组合往往不足以解决我们生活中的实际问题，也就是我们在利用Machine Learning来学习输出与输入之间的映射关系y=f(x)时，f(x)大部分都是非线性的。具体来说，如果使用线性激活函数或者非线性激活函数，那么无论神经网络的层数有多少还是在解决线性函数问题，因为两个线性函数的组合还是线性的。下面使用来
Single Bounding Box Regression smooth Loss L1：L1、L2 Loss损失函数＆正则化可以参考（英文介绍）： http://www.chioka.in/differences-between-l1-and-l2-as-loss-function-and-regularization/转载：多任务损失（来自Fast R-CNN） &nb
1.为什么引入非线性激励函数？如果不适用激励函数，那么在这种情况下每一层的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，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（perceptron）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，最早的想法是用sigmoid函
Regions with CNN features (R-CNN)基于卷积神经网络特征的区域方法如下图。1.输入图像。2.基于原始图像提取种类独立的区域，构成候选区域集。3.对第2步提取出来的所有区域计算CNN特征，得到特征向量。4.使用特定的SVM分类器对第3步的特征向量进行分类。 主要有两个重要的观点：(1) 将CNN结构应用到候选区域 (2) 针对标记数据很少
SMU: smooth activation function for deep networks using smoothing maximum technique1.介绍尽管ReLU有一些严重的缺点，但由于其简单性，ReLU成为深度学习中最常见的选择。本文在已知激活函数Leaky ReLU近似的基础上，提出了一种新的激活函数，称之为Smooth Maximum Unit(SMU)。
1. Batch Normalization1.1 简介Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。本节是对论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》的导读。机器学习领域有个很重要的假设：IID
一、概念
1、激活函数 激活函数是神经网络中每一层输入和输出之间的映射函数。 2、relu激活函数 一种非线性函数，可以表达为
f
(
x
在文档中解释是：参数： inplace-选择是否进行覆盖运算意思是是否将得到的值计算得到的值覆盖之前的值，比如：x = x +1即对原值进行操作，然后将得到的值又直接复制到该值中而不是覆盖运算的例子如：y = x + 1x = y这样就需要花费内存去多存储一个变量y，所以nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, pad...
原创
2021-08-13 09:43:23
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导语 在深度神经网络中，通常使用一种叫修正线性单元(Rectified linear unit，ReLU）作为神经元的激活函数。ReLU起源于神经科学的研究：2001年，Dayan、Abott从生物学角度模拟出了脑神经元接受信号更精确的激活模型，如下图： 其中横轴是时间(ms)，纵轴是神经元的放电速率(Firing Rate)。同年，Attwell等神经科学家通过研究大脑的能量消耗过程，推测神经
1.激活函数和损失函数在神经网络中，除了基本的矩阵运算外，还会涉及两个函数的操作。1.1 激活函数激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，网络只能表示特征的线性映射，即便有再多隐藏层，其整个网络也和单层网络是等价的。激活函数应该具有的性质：可微性：后向传播寻优，需要这个性质。单调性：保证单层网路是凸函数。输出值的范围：有限范围时，基于梯度的优化方法更加稳定，因为特征的表示受
