在卷积神经网络（CNN）中，卷积层主要负责提取图像的特征，而激活函数则用于为神经网络引入非线性因素，使其能够更好地解决复杂的问题。一、激活函数的作用        1.非线性建模：激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。在卷积层中，卷积操作是线性的，

前言本专栏更新神经网络的一些基础知识；案例代码基于pytorch；欢迎收藏+关注，本人将会持续更新。神经网络1、什么是神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简写为ANN）也简称为神经网络（NN），是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。高中学生物的时候，我们可

LLaMA系列用的FFN层现在是SwishGLU，这里Swish是个激活函数，GLU是个线性单元，二者合起来是SwishGLU。FFNTransformer中原始的FFN长这样：\[FFN(x)=ReLU(xW_1+b_1)W_2+b_2\]两个线性层中间夹了个relu激活函数写成模型代码就是：x=up_proj(x)x=relu(x)x=down_proj(x)或者

在香橙派部署yolov5模型时，需要转化两次模型，一次在PC端转为onnx文件，一次在UbuntuPC上转为rknn文件，详情请看这篇博客：香橙派Pi5Plus(RK3588)部署yolov5模型（不讲环境搭建，只讲步骤）_rk3588yolov-CSDN博客https://blog.csdn.net/Z0603013xxx/article/details/1427372661.出现置信度

一：机器学习和深度学习对比（一）传统机器学习什么是传统机器学习？传统机器学习是指一系列能够从数据中学习规律，并根据这些规律进行预测和决策的算法。它通常包括以下几种类型的算法：线性回归和逻辑回归：用于解决回归和分类问题----可以认为：逻辑回归是在线性回归基础上加上sigmod方法

Sigmoid函数简介Sigmoid函数是一种常用的激活函数，其定义为： ​这个函数将任意实数值映射到0和1之间，因此特别适合用于二分类问题，输出可以被解释为概率。Sigmoid函数的特性范围：Sigmoid函数的输出值在(0,1)之间。单调性：随着输入 x的增加，输出值单调递增。中心对称：在 x=0

第一部分：基本含义神经网络（NeuralNetwork）是一种模仿人脑神经元连接方式的机器学习模型，用于处理复杂的非线性问题。通过大量的参数和层级结构，神经网络可以学习数据中的特征，应用于分类、回归等任务。机器学习和人类实现人生巅峰的例子对比：如果把人比作神经网络，一次次摔倒就是

文章目录1.Sigmoid激活函数2.Softmax激活函数3.ReLU激活函数4.LeakyReLU激活函数5.ELU激活函数6.Tanh激活函数激活函数（ActivationFunction）是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。它在神经网络中扮演着至关重要的角色，主

 1人工神经网络全连接神经网络2激活函数隐藏层激活函数由人决定输出层激活函数由解决的任务决定：二分类：sigmoid多分类：softmax回归：不加激活（恒等激活identify）2.1sigmoid激活函数x为加权和小于-6或者大于6，梯度接近于0，会出现梯度消失的问题即使取值[-6

    结论直接看——激活函数的选择方式        神经网络主体分为输入层、隐藏层和输出层三个模块。一般情况下，输入层只负责对数据的输入，并不做任何的变换。故而，激活函数的选择只涉及隐藏层和输出层两个模块。     神经网络主体图激

     BP神经网络每种传递函数都有自己的特点，输入输出值不同，线性和非线性不同，对于有些模型，需要做出有针对性的调整，需要自定义传递函数，这是修改的原因之一，有些模型，数据有一定的物理意义，或者其他特殊要求，有些因子需要单独处理，这个时候也需要自定义传递函数，这是修改的原因

我们从Sigmoid函数的定义出发，逐步推导出这一公式。让我们详细说明这个推导过程。1.Sigmoid函数的定义首先，Sigmoid函数定义为：σ(x

上一章我们学习了感知机。关于感知机，既有好消息，也有坏消息。好消息是，即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性。上一章已经介绍过，即便是计算机进行的复杂处理，感知机（理论上）也可以将其表示出来。坏消息是，设定权重的工作，即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之激活函数激活函数基本概念分类常见的激活函数2.Tanh/双曲正切激活函数3.ReLU激活函数4.Softmax激活函数PyTorch中如何使用1.线性激活函数2.非线性激活函数SigmoidTanhReLULeakyReLUParametricReLU(PReLU)使用激

        神经网络和深度学习是现代机器学习的重要组成部分，它们在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了显著的成功。本文将详细介绍神经网络和深度学习的基本函数概念，并通过一个简单的例子来展示如何使用Python和Keras库构建一个神经网络模型。1、前置库

Sigmoid激活函数是一种广泛应用于机器学习和深度学习中的非线性函数，特别是在二分类问题中。它的作用是将一个实数值映射到(0,1)区间，使得输出可以被解释为概率值，这在处理二分类问题时非常有用。Sigmoid函数的定义Sigmoid函数的数学表达式为：

今天学的有些小兴奋，终于解锁了很多熟悉但不明就里的术语。天呢，原来ReLU是“修正线性单元”的意思！RectifiedLinearUnit！但是呢，也有不大对付的地方：好几个地方前言不搭后语。容我一一道来。今天就顺序边读边记：线性模型（linearmodel）==把模型输入的特征x乘上一个权重，再加

神经网络/深度学习1.综述        动机：建立软件模仿大脑应用：语音识别到计算机视觉到文本（自然语言过程NLP）        传统机器学习：线性回归，逻辑回归2.需求预测        层：一层可以有多个/一个神经元，以相同或相似特征作为输出，输出几个数字   

目录一、学习资料二、学习笔记（一）线性模型1、考虑周期性2、修改模型（二）模型变形之分段线性曲线1、分段线性直线2、分段线性曲线的图像和表达式（机器学习第一步：写出带有未知数的函数）（1）如何构成（2）如何表达（3）如何改进3、分段线性曲线的损失（机器学习第二步：定义损失）4、分段

在本节提到线性模，我第一反应是我学过的线性代数。曾经学过的简单的数学概念如线性方程被演化成了复杂而强大的工具，用于解决现实世界中的预测问题。这里不仅解释了线性模型的基础原理，还探讨了如何通过添加非线性组件如ReLU函数或Sigmoid函数，将模型提升到一个新的层次。线性模型的局

引入上一篇文章中我们了解了机器学习中最基本的模型线性模型（Linearmodels），由于其过于简单（只能调整其斜率w与截距b）无法反映真实数据中多数折线或曲线情况这种限制称为模型偏差（modelbias）。下文介绍：如何构建更复杂，误差更小的函数解决问题。注：此处的bias与线性模型中的b不同。

一.深度学习继续上一篇文章的深度学习的定义把w跟b更新的方向结合起来，就是一个向量，就是红色的箭头，再计算一次微分，再决定要走什么样的方向，把这个微分的值乘上学习率，再乘上负号，我们就知道红色的箭头要指向那里，就知道如何移动w跟b的位置，一直移动，期待最后可以找出一组不错的

官方学习文档：https://linklearner.com/activity/16/14/55往期task01链接：https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/141535616李宏毅老师对应视频课程可供食用：https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT/?p=3机器学习基础线性模型        w跟b的值上期ta

机器学习一、线性模型（一）概念把输入的特征x乘上一个权重，再加上一个偏置得到预测的结果，这样的模型称为线性模型（linearmodel）。（二）分段线性曲线（piecewiselinearcurve）局限性：Linearmodelshaveseverelimitation:ModelBias,soweneedamoreflexiblemodel!分段线性曲

1、Relu函数2、sigmoid函数3、tanh函数