会员
众包
新闻
博问
闪存
赞助商
HarmonyOS
Chat2DB
所有博客
当前博客
我的博客
我的园子
账号设置
会员中心
简洁模式
...
退出登录
注册
登录
翼下之峰
博客园
首页
新随笔
联系
订阅
管理
2020年3月10日
注意力机制+ReLU激活函数:自适应参数化ReLU激活函数
摘要: 本文首先回顾了一些传统的激活函数和注意力机制,然后解读了一种“注意力机制下的激活函数”,也就是自适应参数化修正线性单元(Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit,APReLU)。 1. 激活函数 激活函数是目前人工神经网络的核心组成部分之一,其作用是进行
阅读全文
posted @ 2020-03-10 00:24 翼下之峰
阅读(883)
评论(0)
推荐(0)
2020年3月1日
注意力机制下的软阈值化:深度残差收缩网络
摘要: 顾名思义,深度残差收缩网络是在“残差网络”基础上的一种改进算法,是由“残差网络”和“收缩”两部分所组成的。其中,残差网络在2016年斩获了ImageNet图像识别竞赛的冠军,目前已经成为了深度学习领域的基础网络;收缩指的是软阈值化,是许多信号降噪算法的关键步骤。在深度残差收缩网络中,软阈值化所需要的
阅读全文
posted @ 2020-03-01 10:43 翼下之峰
阅读(1514)
评论(1)
推荐(3)
注意力机制下的激活函数:自适应参数化ReLU
摘要: 本文在综述传统激活函数和注意力机制的基础上,解读了一种注意力机制下的激活函数,即自适应参数化修正线性单元(Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit,APReLU),希望对大家有所帮助。 1. 激活函数 激活函数是现代人工神经网络的重要组成部分,其作用是实
阅读全文
posted @ 2020-03-01 09:33 翼下之峰
阅读(1758)
评论(0)
推荐(0)
2020年1月29日
10分钟看懂深度残差收缩网络
摘要: 深度残差网络ResNet获得了2016年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖,目前在谷歌学术的引用量已高达38295次。 深度残差收缩网络是深度残差网络的一种的改进版本,其实是深度残差网络、注意力机制和软阈值
阅读全文
posted @ 2020-01-29 10:18 翼下之峰
阅读(28836)
评论(2)
推荐(5)
公告