torch.nn.Conv2dtorch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 卷积操作，输入矩阵大小 (N, Cin, H, W)，输入矩阵大小N, Cout, Hout, Wout)参数说明in_channels (int)
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2024-06-08 16:13:23
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CNN学习笔记：激活函数激活函数 激活函数又称非线性映射，顾名思义，激活函数的引入是为了增加整个网络的表达能力（即非线性）。若干线性操作层的堆叠仍然只能起到线性映射的作用，无法形成复杂的函数。常用的函数有sigmoid、双曲正切、线性修正单元函数等等。 使用一个神经网络时，需要决定使用哪种激活函数用隐藏层上，哪种用在输出节点上。 比如，在神经网路的前向传播中，这两步会使用
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2024-04-03 19:32:18
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目录Softmax函数的FPGA实现查表法CORDIC算法的简介泰勒级数展开法多项式拟合法：参考文献Transformer模型中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attenion和Feed Forward Neural Network（多层向前神经网络）组成。一个基于Transformer的可训练的神经网
激活函数选择首先尝试ReLU,速度快,但要注意训练的状态.如果ReLU效果欠佳,尝试Leaky ReLU或Maxout等变种。尝试tanh正切函数(以零点为中心,零点处梯度为1)sigmoid/tanh在RNN（LSTM、注意力机制等）结构中有所应用，作为门控或者概率值.在浅层神经网络中，如不超过4层的，可选择使用多种激励函数，没有太大的影响激活函数的作用加入非线性因素充分组合特征下面说明一下为什
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2024-04-21 16:56:54
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1. 梯度爆炸问题我最近研究多层LSTM在时序业务场景中的应用，如果基于Keras框架实现的时候，激活函数使用Relu，训练速度比较快而且效果也好，但是基于Tensorflow框架实现的时候，如果把激活函数由默认tanh换成Relu时，训练过程中出现了如下问题： 深度学习模型训练中途出现cost突然变大，或许几经周折降下来，不过大多数还是暴涨，出现了“nan”。cost: 0.00532
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2024-03-21 11:23:53
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第1关：实现全连接层的反向传播任务描述本关任务：实现全连接层的反向传播。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：神经网络的反向传播；全连接层的反向传播。本实训内容可参考《深度学习入门——基于 Python 的理论与实现》一书中第5章的内容。神经网络的反向传播在之前的实训中，我们学习了神经网络通过反向传播来计算每个参数的梯度，同时反向传播的核心思想是求导的链式法则，即：∂x∂l=∂f(x)∂l⋅∂x∂
Pytoch中提供了多种激活函数，也包含在nn模块中，激活函数类和功能，常用的激活函数对应的类和功能如下：层对应的类功能torch.nn.Sigmoid()Sigmoid激活函数.Tanh()Tanh激活函数.Relu()Relu激活函数.Softplus()Softplus激活函数Sigmoid()激活\函数：f(x)=ex−e
原创
2022-08-18 07:43:49
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文章目录pytorch基础（二）激活函数SoftMaxDataLoader独热编码（使用scatter插值）Dropout权重衰减优化器SGDMomentumNAGAdam保存模型与加载模型保存模型保存整个模型只保存模型的参数保存的模型文件中带超参数保存多个模型到文件使用fine-tuning预训练模型加载模型加载整个模型加载模型参数GPU训练获取gpu对象判断是否有gpu将tensor放到gp
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2024-07-16 14:47:55
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文章目录全连接层激活函数MLP（多层感知机）和SVM（支持向量机）激活函数回归 和 分类softmax回归损失函数常见的目标检测模型池化层残差网络batch、epoch、iteration的含义目标检测算法总结：R-CNN，SSD，YOLO超参数一次卷积会让图片变小CPU GPU数据增强mAP 全连接层1x1的卷积层可以当做全连接层用！全连接层，是每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提
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2024-05-29 22:35:55
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循环神经网络（RNN）人脑因为某种机制的存在，从来不会从头开始思考。当你阅读这篇文章时，你会根据你对以前的词意的理解来理解每个单词。你从来不会把所有东西都扔掉，再从头开始思考。由于这种机制的存在，我们的大脑变得无比高效。算法其实就是模拟我们人类思维的一种真实映射。不管是RNN，还是LSTM它们都是基于人类思维的一种数学表现形式。但传统神经网络不能做到这一点，这似乎是一个很大的缺陷。例如，想象一下你
1. softmax回归介绍在logistic回归一章中，我们解决的是二分类任务，如果不仅有两个分类，多分类任务怎么办？在n分类任务中，我们最后的网络应该输出四个值，分别代表不同种类的值，我们现在要做的是将神经网络的输出值转化为对应每种类别的概率，就像LR一样。此时我们需要一个softmax激活函数，它到底是怎样处理的呢？请看下面公式： 在公式1-1中， 是我们
# 如何实现mysql自建函数 if
## 整体流程
首先，我们需要创建一个自定义函数，让它在满足条件时返回某个值，不满足条件时返回另一个值。这个过程可以用以下步骤来展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建数据库 |
| 2 | 创建存储过程 |
| 3 | 创建自定义函数 |
| 4 | 调用自定义函数 |
## 具体步骤
### 步骤1：创建数
原创
2024-06-15 05:15:03
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张量torch.Tensor 是这个包的核心类。如果设置它的属性 .requires_grad 为 True，那么它将会追踪对于该张量的所有操作。当完成计算后可以通过调用 .backward()，来自动计算所有的梯度。这个张量的所有梯度将会自动累加到.grad属性.要阻止一个张量被跟踪历史，可以调用 .detach() 方法将其与计算历史分离，并阻止它未来的计算记录被跟踪。为了防止跟踪历史记录(和
一。线性神经元：实现输入信息的完全传导（仅为概念基础） 由于激活函数是线性结构，多层神经网络可以用单层表达，因此神经网络层数的增加并不会增加网络的复杂性，因此只用于概念，实际不会使用二。线性阈值神经元 1.输出和输入都是二值的 2.每个神经元都有固定的阈值θ 3.每个神经元都从带全激活突触接受信息 4.抑制突触对任意激活突触有绝对否决权 5.每次汇总带全突触和，若>θ则不存在抑制，如<
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2024-08-01 21:17:00
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目录1. 什么是激活函数2. 激活函数作用3. 常见的几种激活函数3.1 Sigmoid激活函数3.2 step function（阶跃函数）3.3 Tanh(双曲正切函数)激活函数3.4 ReLU函数3.5 Leaky ReLU函数（PReLU）3.6 ELU (Exponential Linear Units) 函数4. 如何选择合适的激活函数参考资料： 1. 什么是激活函数f(z)函数会把
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2024-08-21 10:42:28
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激活函数1 激活函数作用2 激活函数类型2.1 softmax（一般只用于最后一层进行分类,准确说应该叫分类函数了）2.2 Sigmoid2.3 tanh 函数（the hyperbolic tangent function，双曲正切函数）：2.4 ReLU 1 激活函数作用激活函数（Activation functions）对于人工神经网络 [1] 模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具
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2024-03-18 20:15:43
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【 tensorflow中文文档：tensorflow 的激活函数有哪些】激活函数可以分为两大类 ：饱和激活函数： sigmoid、 tanh非饱和激活函数: ReLU 、Leaky Relu 、ELU【指数线性单元】、PReLU【参数化的ReLU 】、RReLU【随机ReLU】相对于饱和激活函数，使用“非饱和激活函数”的优势在于两点：
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2024-03-21 09:47:47
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什么是激活函数？ 激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。其主要目的是将A-NN模型中一个节点的输入信号转换成一个输出信号。该输出信号现在被用作堆叠中下一个层的输入。如果我们不运用激活函数的话，则输出信号将仅仅是一个简单的线性函数。线性函数一个一级多项式。现如今，线性方程
神经网络之激活函数(Activation Function) 补充：不同激活函数(activation function)的神经网络的表达能力是否一致？ 激活函数理论分析对比 n)件事：为什么需要激活函数？激活函数都有哪些？都长什么样？有哪些优缺点？怎么选用激活函数？ 本文正是基于这些问题展开的，欢迎批评指正！ (此图并没有什么卵用，纯属为了装x …)Why use activati
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2024-08-30 16:06:40
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在本文中，作者对包括 Relu、Sigmoid 在内的 26 种激活函数做了可视化，并附上了神经网络的相关属性，为大家了解激活函数提供了很好的资源。在神经网络中，激活函数决定来自给定输入集的节点的输出，其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化，激活函数需要是可微分（或者至少是几乎完全可微分的）。此外，复杂的激活函数也许产生一些梯度消失或爆炸
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2024-02-11 08:47:22
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