修改forward std::vector<tensor>ReLU::forward(conststd::vector<tensor>&input){// 获取图像信息constintbatch_size=input.size();// 如果是第一次经过这一层if(output.empty()){// 给输出分配空间this->output.reserve(batch_size);for(intb=0;b<batch_size;++b)this->output.emplace_back(newTensor3D...
def forward(x): h1 = relu(np.dot(W1, x) + b1) h2 = np.dot(W2, h1) + b2 return h2 # 测试神经网络 x = np.array([1, 2]) y = forward(x) print(y) 在这个示例中,我们定义了一个简单的神经网络,它包含两个隐藏层和一个输出层。在每个隐藏层中,我们使用ReLU函数作为激活函数。在前向...
defrelu_forward(x): out = x * (x >0)# * 对于 np.ndarray 而言表示 handmard 积,x > 0 得到的 0和1 构成的矩阵returnout, xdefrelu_backward(dout, cache): x = cache dx = dout * (x >=0)returndx 传递回去的 x 作为反向传递时会用到的中间变量也即 cache ...
代码实现:这个里面forward和backward参数是Numpy数组。 mask是由True和False构成的Numpy数组,会把正向传播输入x元素中,<=0的地方保存为True,>0的保存为False。反向传播中会使用正向传播时保存的mask,将dout的mask中元素为true地方设为0。 out[self.mask] = 0,这句话是说,mask为true的地方设为0。 classRelu:def...
在神经网络的层的实现中,一般假定forward()和backward()的参数是NumPy数组。如下代码所示: AI检测代码解析 class Relu: def __init__(self): self.mask = None def forward(self, x): self.mask = (x <= 0) out = x.copy() out[self.mask] = 0 ...
前馈神经网络(Feedforward Neural Network)是一种常见的人工神经网络模型,也被称为多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)。它是一种基于前向传播的模型,主要用于解决分类和回归问题。 前馈神经网络由多个层组成,包括输入层、隐藏层和输出层。它的名称"前馈"源于信号在网络中只能向前流动,即从输入层经过隐藏层最终到达...
def forward(self, x): temp1 = F.relu(x) temp2 = self.alpha * (-1*F.relu(1-torch.exp(x))) return temp1 + temp2 x = torch.linspace(-10, 10, 1000).unsqueeze(0) func = nn.ELU() func2 = ELU() y1 = func(x) y2 = func2(x) ...
在forward阶段，处理逻辑基于斜率slope。leaky relu通过乘以slope对小于0的元素进行修正，而relu则简单地将小于0的元素设置为0。作者通过条件语句区分这两种情况，简洁高效地实现了算子的前向传播。代码实现上，对于leaky relu部分，ncnn分配与输入相匹配的ncnn::Mat，逐元素按照定义执行运算，实现了高效且...
TEST(test_layer, forward_relu) { using namespace kuiper_infer; float thresh = 0.f; std::shared_ptrrelu_op = std::make_shared(thresh); std::shared_ptr> input = std::make_shared>(1, 1, 3); input->index(0) = -1.f; input->index(1) = -2.f; ...
在上面的代码中,LimitedReLU类继承自torch.nn.Module,并定义了构造函数来初始化下限和上限。在forward方法中,我们首先使用PyTorch内建的F.relu函数来计算ReLU,然后使用torch.clamp函数限制输出的范围。这种方法很方便,可以灵活地调整激活函数的输出。 运行结果 ...