PyTorch基础之激活函数模块中Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU函数讲解（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~激活函数是神经网络中的重要组成部分。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有一个函数关系。如果这个函数我们设置为非线性函数，深层网络的表达能力将会大幅度提升，几乎可以逼近任何函数，这里，我们把这些非线性函数叫做激活函数。激活函数的作用就是给网...
Pytorch学习笔记（5）：torch.nn---网络层介绍（卷积层、池化层、线性层、激活函数层）
前期回顾： Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归Pytorch学习笔记（2）：数据读取机制（DataLoader与Dataset）Pytorch学习笔记（3）：图像的预处理（transfo...
PyTorch: 池化-线性-激活函数层
文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。 nn网络层-池化-线性-激活函数层 池化层 池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大...
【PyTorch】SiLU激活函数
问题方法SiLU激活函数介绍SiLU激活函数介绍import torch from torch import nn class Net(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() self.conv = nn.Conv2...
【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比（你需要的这里都有了！）（三）
11、SELU的特例 SELU激活能够对神经网络进行自归一化（self-normalizing）。这是什么意思？ 首先，我们先看看什么是归一化（normalization）。简单来说，归一化首先是减去均值，然后除以标准差。因此，...
【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比（你需要的这里都有了！）（二）
5、整流线性单元（ReLU） 整流线性单元是我们解决梯度消失问题的方法，但这是否会导致其它问题呢？请往下看。ReLU 的公式如下： ReLU 公式表明：如果输入 x 小于 0，则令输出等于 0；如果输入 x 大于 0，则令输出等于输入。&n...
【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比（你需要的这里都有了！）（一）
简介神经网络为什么需要激活函数：首先数据的分布绝大多数是非线性的，而一般神经网络的计算是线性的，引入激活函数，是在神经网络中引入非线性，强化网络的学习能力。所以激活函数的最大特点就是非线性。 激活函数对神经网络的重要性自不必多言，来自丹麦技术大学的 Casper Hanse...
【Pytorch神经网络理论篇】 07 激活函数+Sigmoid+tanh+ReLU+Swish+Mish+GELU
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...
![Pytorch教程[05]torch.nn---卷积、池化、线性、激活函数层](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/973f57e4d50d4b0985728373f395b24d.png)
Pytorch教程[05]torch.nn---卷积、池化、线性、激活函数层
一、Convolution Layers1.1 nn.Conv2d功能：对多个二维信号进行二维卷积主要参数：• in_channels：输入通道数• out_channels：输出通道数，等价于卷积核个数• kernel_size：卷积核尺寸• stride：步长• padding ：...
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