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

学习[#深度学习继卷积之后—RNN-CSDN博客]之后看会更加理解循环神经网络前向公式zt：t-1时刻的隐层状态(ht-1)乘上对应的隐藏状态权重矩阵(U)再加上t时刻输入的X和权重参数矩阵W相乘就是隐藏层的净输入 ht：对计算的zt添加一个激活函数tanh激活函数这里有个问题为什

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

公式tanh⁡(x)=sinh⁡(x)cosh⁡(x)=ex−e−xex+e−x图像：tanh函数的输出范围是(-1,1)，这意味着无论输入是什么，输出都会被压缩到这个区间内。主要的点是非线性和助于解决梯度爆炸

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

1、Relu函数2、sigmoid函数3、tanh函数

Hey小伙伴们，今天给大家带来一个超级有趣的主题——LSTM算法的基本结构和公式推导！

1.GRU的基本结构和运作原理1.1GRU的基本概念GatedRecurrentUnit(GRU)是一种简化版的循环神经网络(RNN)，它通过引入门控机制来解决长期依赖问题，同时减少参数数量以降低计算复杂度。1.2GRU的结构详解GRU包含两个门控机制：更新门(updategate)和重置门(resetgat

文章目录1LSTM结构整理2LSTM的代码实现2.1初始化和前向传播2.2反向传播3TimeLSTM层的实现3.1TimeLSTM层的结构3.2TimeLSTM层的代码实现3.2.1初始化3.2.2前向传播3.2.3反向传播4使用LSTM对语言模型建模4.1初始化4.2前向计算4.3反向传播4.4其他5在PTB数据集上

ReLU函数最受欢迎的激活函数是修正线性单元（Rectifiedlinearunit，ReLU），因为它实现简单，同时在各种预测任务中表现良好。ReLU提供了一种非常简单的非线性变换。#导入PyTorch库importtorch#从d2l库中导入与PyTorch相关的模块（这里假设d2l是一个外部库或教程中定义的

1.数据准备字符序列“hello”转换为one-hot编码表示：输入:[‘h’,‘e’,‘l’,‘l’]输出:[‘e’,‘l’,‘l’,‘o’]2.初始化参数假设我们使用一个单层的RNN，隐藏层大小为2。初始参数如下：W