今天这个单词与你已知的一个旧词——lock，锁，有关。lock这个单词既可以当动词，又可以当名词，今天的新词是——reluctant。 在下方的图片里有这个单词的词源解释。re-表示“反”，也可以理解为“对抗”。你可能认识单词return，意思是“转，转回去”，而re-是“反”的意思，就也是转回去，所以是返回的意思。中间 luct-是lock这个单词的一个变形。 relucta
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2024-05-22 14:31:13
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非线性激活在神经网络的搭建中很重要，我们可以简单的理解为非线性变化的目的就是为神经网络中引入非线性特征，这样才能训练出符合各种特征，各种曲线的模型。文章目录二、非线性激活函数ReLU和Sigmoid的使用1.ReLU函数1.1 ReLU函数的官方文档1.2 实例练习2.Sigmoid函数2.1Sigmoid函数的官方文档2.2 实例练习 一、激活函数是什么激活函数是指在多层神经网络中，上
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2024-04-07 08:03:28
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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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修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）是神经网络中最常用的激活函数。它保留了 step 函数的生物学启发（只有输入超出阈值时神经元才激活），不过当输入为正的时候，导数不为零，从而允许基于梯度的学习（尽管在 x=0 的时候，导数是未定义的）。使用这个函数能使计算变得很快，因为无论是函数还是其导数都不包含复杂的数学运算。然而，当输入为负值的时候，ReLU 的学
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2024-03-20 07:42:52
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预训练的用处：规则化，防止过拟合；压缩数据，去除冗余；强化特征，减小误差；加快收敛速度。 标准的sigmoid输出不具备稀疏性，需要用一些惩罚因子来训练出一大堆接近0的冗余数据来，从而产生稀疏数据，例如L1、L1/L2或Student-t作惩罚因子。因此需要进行无监督的预训练。 而ReLU是线性修正，公式为：g(x) = max(0, x)，是purelin的折线版。它的作用是如果计算出的值小于
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2024-03-25 19:55:55
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文章目录一、NumPy通用函数1、什么是通用函数2、常见的一元通用函数如下：3、常见的二元通用函数如下表：二、利用NumPy数组进行数据处理1、将条件逻辑转为数组运算2、数组统计运算3、数组排序(==sort()方法没有返回值==)4、检索数组元素5、唯一化及其他集合逻辑 一、NumPy通用函数1、什么是通用函数通用函数(ufunc)是一种针对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。注意：函
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2024-05-14 15:47:55
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LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference论文：https://arxiv.org/abs/2104.01136代码（刚刚开源）：https://github.com/facebookresearch/LeViT吸取CNN优点！LeViT：快速推理的视觉Transformer,在速度/准确性的权衡
1. 先看下出错的提示2. 出错的代码部分，现在问题是定位不到哪一行代码出问题，反正运行一段时间就进入了 lRetVal = sl_WlanConnect((signed char*)ssid, strlen(ssid), 0, &secParams, 0); 出问题之后进入hard fault static void
FaultISR(void)
{
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2024-06-14 10:04:56
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1、relu优点1、可以使网络训练更快 2、增加网络的非线性 3、防止梯度消失(弥散) 4、使网络具有稀疏性(可以使一些神经元输出为0)激活函数tanh(x)或sigmoid(x)，这些饱和的非线性激活函数比非饱和非线性激活函数relu训练更慢。采用relu的深度卷积神经网络训练时间比等价的tanh单元要快几倍。2、dropout作用：随机将一定比例的神经元置为0。 对于一个有N个节点的神经网络，
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2024-04-08 10:59:57
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REBOL 语言简介本文是一篇针对新用户的技术文档。他给出了一个REBOL的简明概述和一个例子。
Quick FactsREBOL 代表基于相关表达式的对象语言（Relative Expression Based Object Language）.REBOL 发音为"reb-ol" ，和“rebel with a cause”中的一样。REBOL 是一种消息式的语言。他的主要目的
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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greedy、reluctant和possessive量词之间有微妙的区别。greedy量词被看作“贪婪的”，因为它们在试图搜索第一个匹配之前读完（或者说吃掉）整个输入字符串。如果第一个匹配尝试（整个输入字符串）失败，匹配器就会在输入字符串中后退一个字符并且再次尝试，重复这个过程，直到找到匹配或者没有更多剩下的字符可以后退为止。根据表达式中使用的量词，它最后试图匹配的内容是1个或者0个字符。但是，
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2024-07-16 14:43:08
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为什么引入非线性激励函数如果不用激励函数，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，无论你有多少层神经网络，输出的都是输入的线性组合。激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。 以下，同种颜色为同类数据。某些数据是线性可分的，意思是，可以用一条直线将数据分开。比如下图： 这时候你需要通过一定的机器学习的方法，比如感知机算法(perceptron learnin
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2024-04-15 16:13:14
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第二章是Python基础，笔记省略深度学习中常见的各种层卷积的本质是用卷积核的参数来提取数据的特征，通过矩阵点乘运算来得到结果。激活函数层的作用是为网络引入非线性，提升整个网络的表达能力。 Sigmoid函数Sigmoid可以用来做二分类，但计算量较大，且容易出现梯度消失的现象。 ReLU函数计算简单速度快。Leaky ReLUctant函数效果没有ReLU好。Softmax函数用于多分类问题。池
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2024-09-25 15:14:00
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一、 单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。1、在命令行输入数据：》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.825803
ReLU上的花样CNN出现以来，感觉在各个地方，即便是非常小的地方都有点可以挖掘。比如ReLU。ReLU的有效性体现在两个方面：克服梯度消失的问题加快训练速度而这两个方面是相辅相成的，因为克服了梯度消失问题，所以训练才会快。ReLU的起源，在这片博文里，对ReLU的起源的介绍已经很详细了，包括如何从生物神经衍生出来，如何与稀疏性进行关联等等。其中有一段特别精彩的话我引用在下面：几十年的机器学习发展
提要：
VML是Microsoft IE 5.0及其后续版本内嵌的矢量图形实现，虽然MS也提倡日后使用SVG，但是作为一个IE内嵌的标记语言，在某些时候的应用还是比较方便的。本文通过完整的描述一个统计饼图的建立过程，来展现VML在Web方面的魅力。文章通过实现一个JavaScript类，读者能够完整地看到整个饼图的制作过程。
 
曲线： 优点：使用ReLU 得到的SGD 的收敛速度会比sigmoid/tanh 快很多缺点：训练的时候很”脆弱”，很容易就”die”了，就是训练到后面，很多神经元都没用了，就相当于死了Sigmoid、Tanh与ReLU的比较 Softmax作用：用于多分类神经网络输出 - 公式：σ(z)j=ezj∑Kk=1ezk
1. 卷积1.1 什么是卷积例子，f是吃进去的食物，而且还在一直消化，比如十点吃进去，十二点还剩多少，但看f函数是不够的，g函数代表消化了多少。到一般情况，在x时刻吃进去，t时刻还剩多少 可以发现f和g函数里面的自变量相加会消掉其中一个，x+(t-x)=t，这也是判断是不是卷积的一个重要标志。1.2 卷积的意义、价值卷积卷在哪？ **卷积的价值：**对于一个系统，输入不稳定，输出稳定，用卷积求一个
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2024-09-23 11:12:45
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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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