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
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2024-09-04 18:03:02
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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
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2024-04-08 20:57:12
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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
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2024-09-10 21:06:58
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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
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2024-05-27 21:04:43
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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
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2024-07-05 22:50:20
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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
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2024-03-21 10:35:17
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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
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2024-02-22 15:33:33
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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
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2024-04-19 13:13:36
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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
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2024-09-15 11:13:22
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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
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2024-03-20 10:38:49
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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
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2024-06-11 06:14:57
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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
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2024-05-11 17:24:28
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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
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2024-04-07 00:02:40
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relu的优缺点？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， 适合用于后向传播。缺点对参数初始化和学习率非常敏感，存在神经元死亡；ReLU的输出均值也大于0，偏移现象和神经元死亡会共同影响网络的收敛性；1*1卷积跨通道的特征整合特征通道的升维和降维减少卷积核参数（简化模型）过拟合的解决办法正
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2024-06-11 22:14:33
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在神经网络中，激活函数负责将来自节点的加权输入转换为该输入的节点或输出的激活。ReLU 是一个分段线性函数，如果输入为正，它将直接输出，否则，它将输出为零。它已经成为许多类型神经网络的默认激活函数，因为使用它的模型更容易训练，并且通常能够获得更好的性能。在本文中，我们来详细介绍一下ReLU，主要分成以下几个部分：1、Sigmoid 和 Tanh 激活函数的局限性2、ReLU（Rectified L
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2024-04-02 20:41:18
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最接近人类语言的编程语言－rebolrebol的详细资料见www.rebol.org。这里谈一下我得印象。rebol 的缺点是明显的。它是一个商业公司的产品。它只是象java一样免费使用。但不开放源代码。并且它的数据库连接的函数库是收费的。但 它的优点也十分明显，如果因为不是开放源代码软件而不能放心使用，也可以欣赏和借鉴它的种种特点，并且了解了rebol肯定还会忍不住使用 它。首 先rebol是一
文章目录1.什么叫激活函数2.激活函数的作用3.激活函数的类型4.Sigmoid/Logistic5.tanh6.ReLU7.ReLU68.Leaky ReLU9.ELU10.Swish11.Mish12.Softmax 1.什么叫激活函数激活函数可作用于感知机(wx+b)累加的总和 ,所谓的激活就是把输出值必须要大于，节点才可以被激活，不然就处于睡眠状态。2.激活函数的作用提供网络的非线性建模
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2024-04-21 18:59:42
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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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“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度。 Sigmoid函数需要一个实值输入压
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2024-05-06 11:48:51
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