可以看到，只是使用DY-ReLU替换现有的激活函数，模型的表现明显优于基线模型。这是ECCV2020的一篇论文，我们这里直接贴用作者：sh-tsang。
原创
2024-05-13 10:59:06
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Dynamic ReLUPDF: https://arxiv.org/pdf/2003.10027.pdfPyTorch代码: https://github.com/shangl
原创
2022-08-06 00:00:47
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本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（DynamicReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEETransactionsonIndustrialElectronics，2020年1月24日录用，2020年2月13日在IEEE官网公布。本文在综述传统静态激活函数和注意力机制的
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2020-06-04 17:15:37
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论文: Dynamic ReLU
论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.10027
论文代码：https://github.com/Islanna/DynamicReLU
Introduction
ReLU是深度学习中很重要的里程碑，简单但强大，能够极大地提升神经网络的性能。目前也有很多ReLU的改进版，比如Leaky ReLU和 PReLU，而这些改进版和原版的
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2021-06-14 23:37:19
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本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEE Transactions on Industrial Electronics，2020年1月24日录用，2020年2月13日在IEEE官网公布。
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2020-06-03 14:21:12
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本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（DynamicReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEETransactionsonIndustrialElectronics，2020年1月24日录用，2020年2月13日在IEEE官网公布。本文采用了深度残差网络和自适应参数化Re
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2020-06-03 00:05:06
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本文介绍哈工大团队提出的一种DynamicReLU激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEETransactionsonIndustrialElectronics，2020年1月24日录用，2020年2月13日在IEEE官网公布。本文将层数设置得很少，只有两个残差模块，测试Adapti
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2020-06-04 15:39:18
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本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEE Transactions on Industrial Electronics，2020年1月24日录用，2020年2月13日在IEEE官网公布。
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2020-06-03 11:19:46
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（4）Leaky ReLUReLU是将所有的负值设置为0，造成神经元节点死亡的情况。相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。优点：（1）神经元不会出现死亡的情况。（2）对于所有的输入，不管是大于等于0还是小于0，神经元不会饱和（3）由于Leaky ReLU线性、非饱和的形式，在SGD中能够快速收敛。（4）计算速度要快很多。Leaky ReLU函数只有线性关系，不需要指数计算，不管
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2024-03-18 17:44:02
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正则表达式正则表达式为高级的文本模式匹配，抽取，与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础。正则表达式是一些由字符和特殊符号组成的字符串，它们描述了模式的重复或者表述多个字符。转义符\在正则表达式中，有很多有特殊意义的是元字符，比如\n和\s等，如果要在正则中匹配正常的"\n"而不是"换行符"就需要对""进行转义，变成’\’。在python中，无论是正则表达式，还是待匹配的内容，都是以字符串的形式出
前言论文地址： https://arxiv.org/pdf/1505.00853.pdf.论文贡献：这篇论文并没有提出什么新的激活函数，而是对现有的非常火的几个非饱和激活函数作了一个系统性的介绍以及对他们的性能进行了对比。最后发现，在较小的数据集中（大数据集未必），Leaky ReLU及其变体(PReLU、RReLU)的性能都要优于ReLU激活函数；而RReLU由于具有良好的训练随机性，可以很好的
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2024-04-25 14:05:54
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其实一直在做论文阅读心得方面的工作，只是一直没有分享出来，这篇文章可以说是这个前沿论文解读系列的第一篇文章，希望能坚持下来。简介论文提出了动态线性修正单元（Dynamic Relu，下文简称 DY-ReLU），它能够依据输入动态调整对应分段函数，与 ReLU 及其静态变种相比，仅仅需要增加一些可以忽略不计的参数就可以带来大幅的性能提升，它可以无缝嵌入已有的主流模型中，在轻量级模型（如 Mobile
最近在阅读 Airbnb 的论文 Applying Deep Learning to Airbnb Search。阅读的过程中，我发现作者在谈及特征归一化的必要性时，有如下表述：Feeding values that are outside the usual range of features can cause large gradients to back propagate. T
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2024-08-01 21:01:57
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#***文章大纲***#
1. Sigmoid 和梯度消失(Vanishing Gradients)
1.1 梯度消失是如何发生的？
1.2 饱和神经元(Saturated Neurons)
2. ReLU 和神经元“死亡”(dying ReLU problem)
2.1 ReLU可以解决梯度消失问题
2.2 单侧饱和
2.3 神经元“死亡”(dying
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2024-04-14 06:49:24
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为什么要引入激活函数？如果不用激活函数（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，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机了。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（不再是是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者ta
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2024-07-21 19:37:37
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1、神经网络为什么引入激活函数？如果不引入激活函数，神经网络的每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层的效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。因此，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）。激活函数的作用就是为了增加神经网络模型的非线性。2、Sigmoid函数缺点：*
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2024-09-01 19:01:29
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在该文章的两大创新点：一个是PReLU,一个是权值初始化的方法。下面我们分别一一来看。 PReLU(paramter ReLU)所谓的PRelu，即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数，看一个图就明白了：右边的图上多了一个参数吧，在负半轴上不再为0，而是一个可以学习的斜率。 很容易明白。实验结果显示该方法可以提高识别率。权值初始化的方法： 对于文中
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2024-03-01 12:42:36
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写在前面：此文只记录了下本人感觉需要注意的地方，不全且不一定准确。详细内容可以参考文中帖的链接，比较好！！！常用激活函数（激励函数）理解与总结激活函数的区别与优点梯度消失与爆炸1. 激活函数是什么？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）。2. 激活函数的用途如果不用激活函数，每一层的输入都是上一层输出的线性函数，而多层线性函数与一
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2024-07-12 16:45:26
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具体来说，在门控注意力单元中，会有一个额外的投影产生输出，该输出是在输出投影之前通过逐元素的乘法组合得到的。注意力是 t
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2024-08-08 10:19:21
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目录：深度学习中常见的几种激活函数一、前言二、ReLU函数三、sigmoid函数四、tanh函数 一、前言激活函数（activation function）通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活， 它们将输入信号转换为输出的可微运算。 大多数激活函数都是非线性的。 由于激活函数是深度学习的基础，下面简要介绍一些常见的激活函数。二、ReLU函数最受欢迎的激活函数是修正线性单元（Rect
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2024-02-13 22:49:53
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