tanh范围在-1到1之间,且zero-center,但比sigmoid要好,但仍有饱和时梯度消失问题。 relu比sigmoid和tanh好,导数易计算收敛速度快,不会饱和。唯一问题就是x小于0时梯度为0,可能会导致许多神经元死亡。使用时尤其注意lr的设置 Leaky_ReLu及ReLu变种,maxout可以试试。 通常使用ReLu,及其变种,PReLU and RReLU 效果挺好。
fc_1 = tf.nn.relu(tf.matmul(image_raw, fc_w1) + fc_b1)# drop-out层drop_out = tf.nn.dropout(fc_1, drop_pro) fc_2 = weights_with_loss([1024,10], stddev=0.01, wl=0.0) fc_b2 = biasses([10])returntf.matmul(drop_out, fc_2) + fc_b2 128x128x3原图训练过程 在验证集上的...
初始化 第4节笔记:01.神经网络和深度学习 W4.深层神经网络 3.1 两层神经网络 模型结构:LINEAR -> RELU -> LINEAR -> SIGMOID 权重:np.random.randn...(n_h, n_x)*0.01 b1 = np.zeros((n_h, 1)) W2 = np.random.randn(n_y, n_h)*0.01 b2 = np.zeros...n_h, 1)) assert(W2.shape ...
50 conv_b1=tf.Variable(tf.random_normal([10]))#从正态集中选出10个偏执 51 #先使用2维卷积函数,再使用relu激励函数, 52 relu_feature_map=tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x_tf,conv_w1,strides=[1,1,1,1],padding="SAME")+conv_b1) 53 #池化层,使用maxpooling 54 max_pool1=tf.nn.max_pool(r...
self.layers['Conv1'] = Convolution(self.params['W1'], self.params['b1'], conv_param['stride'], conv_param['pad']) self.layers['Relu1'] = Relu() self.layers['Pool1'] = Pooling(pool_h=2, pool_w=2, stride=2) self.layers['Affine1'] = Affine(self.params['W2'], self.param...
9rsrbVUH&b0e2{YTEG%;$GGzKUKEim;R6r>F@Q-}9JR-< zOPpQI>W0Vt6&7d?~$d&}chKTr_rELu}...Vv@ zD6ztDG|W|%xq)xqSx%bU1f>fF#;p9g=Hnjph>Pp$ZHaHS@-DkHw#H&vb1gARf4A*zm3Z75QQ6l...xbyF1TW zj+~cdjbcMgY$zTOq6;ODaxzNA@PZIXX(-=cT8DBd;9ihfqqtbDr9#gXGtK24BPxjZ z9+Xp>...
REXROTH5811151100V581-5/2SR-024DC-I1-1P22-LBX-PA-X-C-T1 parkerPGP505B0070CK1H2ND5D3C-505A0070XB1D3B1B1 JungJLB6K 贝加莱B&R极速报价8MSA4...REXROTH0821301008LUBRIFICATORELUB.T4... HoneywellGSAB40CSafetySwitches SIEMENSMORSETTOMOLLASEZ.COLT.4P.TI2,5MMQ, MURR7000-12101-2540300 BaluffBMF003...
第二步:构造初始化的self.params用于存放权重参数,初始化权重参数w1,b1, w2, b2 第三步:构造loss函数,前向传播求得loss,反向传播计算各个权重的梯度值 前向传播: 第一步:对输入的X进行第一次的前向传播,包括x * w + b 线性变化和relu激活层函数np.maximum(0, x) ...
其中X(0)∈R∣U∣×dX(0)∈R∣U∣×d是由正态分布[3]随机初始化的用户嵌入,WF(l),W(l)R∈Rd×dWF(l),W(l)R∈Rd×d是可学习参数。ti∈Rdti∈Rd是由随机分布初始化的嵌入时间区间。DD是用户嵌入的维度。σ(⋅)=ReLU(x)=max(0,x)σ(⋅)=ReLU(x)=max(0,x)是激活函数...
P8J8fJeEWRLvPrsbFrOTJFvNDreuf5ivMCXYaiMbyG9VSuS2rvdUfq8Mi7cIrFGiVsqreLUOd9sEq4RWKzbXYbCyC4sib4tX8HeK-irmq4U75jbBD3EqM5k-Vdxp2xB1ljuIPbKyBmRuHWsgRzJe-QPFh55jb2O4lpKPLyBADVguK6O45HCrJS1JbWJtBUsRV8Eyt0ltgAohpxvHBlLuIcUW8mzXMkm7ryshddSQfYi2UbdAhp3tcWFtDPfQ3aKaW5lvqhM79NB03NalnMUyH...