神经网络-非线性激活

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了神经网络-非线性激活。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

ReLU

神经网络-非线性激活,神经网络,深度学习,pytorch

import torch
from torch import nn

input = torch.tensor([[1, -0.5],
                      [-1, 3]])
input = torch.reshape(input, (-1, 1, 2, 2))
print(input.shape) # torch.Size([1, 1, 2, 2])     .shape = .size()

class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()
        self.relu1 = nn.ReLU()

    def forward(self, input):
        output = self.relu1(input)
        return output

tudui = Tudui()
output = tudui(input)
print(output) # tensor([[[[1., 0.],[0., 3.]]]])

Result

神经网络-非线性激活,神经网络,深度学习,pytorch

Sigmoid

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

'''input = torch.tensor([[1, -0.5],
                      [-1, 3]])
input = torch.reshape(input, (-1, 1, 2, 2))
print(input.shape) # torch.Size([1, 1, 2, 2])     .shape = .size()'''

dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)
class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.sigmoid1 = nn.Sigmoid()

    def forward(self, input):
        output = self.sigmoid1(input)
        return output

tudui = Tudui()
writer = SummaryWriter('./logs_relu')
step = 0
for data in dataloader:
    imgs, targets = data
    writer.add_images('input', imgs, step)
    output = tudui(imgs)
    writer.add_images('output', output, step)
    step += 1

writer.close()

神经网络-非线性激活,神经网络,深度学习,pytorch

目的:引入非线性特征,非线性越多,才能训练出符合各种曲线,符合各种特征的模型,泛化能力好

下面是ReLU的结果

神经网络-非线性激活,神经网络,深度学习,pytorch文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-816180.html

到了这里,关于神经网络-非线性激活的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 高斯误差线性单元激活ReLU以外的神经网络

    高斯误差线性单位(GELU)激活函数由加州大学伯克利分校的Dan Hendrycks和芝加哥丰田技术研究所的Kevin Gimpel于2018年引入。激活函数是触发神经元输出的“开关”,随着网络的深入,其重要性也随之增加。最近几周,机器学习社区中的一些讨论使GELU重新成为人们关注的焦点。

    2024年02月16日
    浏览(40)
  • [深度学习入门]什么是神经网络?[神经网络的架构、工作、激活函数]

      在大多数资料中,神经网络都被描述成某种 正向传播的矩阵乘法 。而本篇博文 通过将神经网络描述为某种计算单元 ,以一种更加简单易懂的方式介绍神经网络的功能及应用。   广义上讲,神经网络就是要 在输入数据中找寻某种规律 ,就像这个经典的例子: 手写数

    2024年02月17日
    浏览(51)
  • 【深度学习】2-1 神经网络 - 激活函数

    将输入信号的总和转换为输出信号,一般称为激活函数(activation function)。激活函数作用在于决定如何来激活输入信号的总和。 对激活函数,一般要求: 非线性 :为提高模型的学习能力,如果是线性,那么再多层都相当于只有两层效果。 可微性 :有时可以弱化,在一些点

    2024年02月09日
    浏览(39)
  • 深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

    多层感知器模型框架 MLP模型框架 MLP实现多分类预测 Keras Keras是一个用Python编写的用于神经网络开发的应用接口,调用开接口可以实现神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等常用深度学习算法的开发 特点: 集成了深度学习中各类成熟的算法,容易安装和使用,样例丰富

    2024年01月24日
    浏览(40)
  • 李沐《动手学深度学习》线性神经网络 线性回归

    李沐《动手学深度学习》预备知识 张量操作及数据处理 李沐《动手学深度学习》预备知识 线性代数及微积分 教材:李沐《动手学深度学习》 线性回归基于的 假设 : 假设自变量和因变量之间的关系是线性的,这里通常允许包含观测值的一些噪声; 假设任何噪声都比较正常

    2024年01月21日
    浏览(96)
  • 《动手学深度学习》——线性神经网络

    参考资料: 《动手学深度学习》 样本: n n n 表示样本数, x ( i ) = [ x 1 ( i ) , x 2 ( i ) , ⋯   , x d ( i ) ] x^{(i)}=[x^{(i)}_1,x^{(i)}_2,cdots,x^{(i)}_d] x ( i ) = [ x 1 ( i ) ​ , x 2 ( i ) ​ , ⋯ , x d ( i ) ​ ] 表示第 i i i 个样本。 预测: y ^ = w T x + b hat{y}=w^Tx+b y ^ ​ = w T x + b 表示单个样本的预

    2024年02月12日
    浏览(57)
  • 动手学深度学习(二)线性神经网络

    推荐课程:跟李沐学AI的个人空间-跟李沐学AI个人主页-哔哩哔哩视频 目录 一、线性回归 1.1 线性模型 1.2 损失函数(衡量预估质量) 二、基础优化算法(梯度下降算法) 2.1 梯度下降公式 2.2 选择学习率 2.3 小批量随机梯度下降 三、线性回归的从零开始实现(代码实现) 3.1

    2024年02月14日
    浏览(49)
  • 计算机视觉与深度学习 | 非线性优化理论:图优化、高斯牛顿法和列文伯格-马夸尔特算法

    ===================================================== github:https://github.com/MichaelBeechan CSDN:https://blog.csdn.net/u011344545 ===================================================== 计算机视觉与深度学习 | SLAM国内外研究现状 计算机视觉与深度学习 | 视觉惯性SLAM的基础理论 计算机

    2024年02月08日
    浏览(53)
  • Pytorch深度学习-----神经网络之线性层用法

    PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装 Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类 Pytorch深度学习------TensorBoard的使用 Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用(ToTensor,Normalize,Resize ,Compose,RandomCrop) Pytorch深度学习------torchvision中dataset数据集的使用(CIFAR10) Pytorch深度学习--

    2024年02月14日
    浏览(37)
  • 动手学深度学习-pytorch版本(二):线性神经网络

    参考引用 动手学深度学习 神经网络的整个训练过程,包括: 定义简单的神经网络架构、数据处理、指定损失函数和如何训练模型 。经典统计学习技术中的 线性回归 和 softmax 回归 可以视为线性神经网络 1.1 线性回归 回归 (regression) 是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建

    2024年02月12日
    浏览(52)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包