def ReLU(x): """ReLU non-linearity.""" return np.maximum(0, x)代码作用

时间: 2023-11-13 21:14:58 浏览: 189
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这段代码实现了 ReLU（Rectified Linear Unit）非线性激活函数的计算。ReLU 是一种常用的激活函数，它的定义为： $$ ReLU(x) = \max(0, x) $$ 即对于输入 $x$，输出为 $x$ 和 0 中的较大值。这个函数的特点是在 $x > 0$ 时输出等于 $x$，在 $x < 0$ 时输出为 0。ReLU 能够有效地解决神经网络中的梯度消失问题，并且计算速度较快，因此在深度学习中得到了广泛应用。
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opencv-480.jar+opencv-java480(x86,x64)

#23319 support ONNX Split, Slice, Clip (Relu6) and Conv with auto_pad. #23401 support ONNX Sub, PRelu, ConvTranspose. #23613 Reduce Refactor for robustness and potential follow-up improvements. ...

# coding: utf-8 import numpy as np def identity_function(x): return x def step_function(x): return np.array(x > 0, dtype=np.int) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_grad(x): return (1.0 - sigmoid(x)) * sigmoid(x) def relu(x): return np.maximum(0, x) def relu_grad(x): grad = np.zeros(x) grad[x>=0] = 1 return grad def softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # 溢出对策 return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x)) def mean_squared_error(y, t): return 0.5 * np.sum((y-t)**2) def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size) y = y.reshape(1, y.size) # 监督数据是one-hot-vector的情况下，转换为正确解标签的索引 if t.size == y.size: t = t.argmax(axis=1) batch_size = y.shape[0] return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7)) / batch_size def softmax_loss(X, t): y = softmax(X) return cross_entropy_error(y, t)

这是一个包含各种常用神经网络函数的 Python 代码。其中 identity_function 表示恒等函数，step_function 表示阶跃函数，sigmoid 和 sigmoid_grad 表示 sigmoid 函数及其导数，relu 和 relu_grad 表示 ReLU 函数及其...

def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output,x

这段代码定义了一个ReLU函数，该函数的...其中，np.maximum(0, x)使用了NumPy库中的maximum函数，作用是将小于0的值设为0，大于等于0的值保持不变。最终函数返回的是一个元组，包含了处理后的输出output和原始输入x。

def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output,x def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): elif activation_choose == 'relu': return relu(x)

这段代码存在一些问题，其中 activated ... output = np.maximum(0, x) return output 最后，你还需要在代码的开头导入 numpy 库，即添加如下语句： import numpy as np 这样就可以正常运行了。

def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output,input_x

这段代码还是有错误，函数内部使用的变量...其中，np.maximum(0, x)使用了NumPy库中的maximum函数，作用是将小于0的值设为0，大于等于0的值保持不变。最终函数返回的是一个元组，包含了处理后的输出output和原始输入x。

def relu(x): return np.maximum(0, x)

这是一个 ReLU（Rectified Linear Unit）函数，也称为修正线性单元函数。它是一种简单、常用的非线性激活函数，将负数部分截断为 0，保留正数部分不变，因此具有单侧抑制、稀疏激活、快速计算等优点。在神经网络中，...

def relu(x): output=np.maximum(0, input_sum) return output,input_sum

这段代码有一个错误，函数定义的参数是x...其中，np.maximum(0, x)使用了NumPy库中的maximum函数，作用是将小于0的值设为0，大于等于0的值保持不变。最终函数返回的是一个元组，包含了处理后的输出output和原始输入x。

def forward(self,x): x = self.latentfeature(x) x = F.relu(self.bn1(self.fc1(x))) x = F.relu(self.bn2(self.dropout(self.fc2(x)))) x = F.relu(self.bn3(self.dropout(self.fc3(x)))) x = self.fc4(x) return F.log_softmax(x, dim=1) def forward(self,x): x = self.latentfeature(x) x = F.relu(self.bn1(self.fc1(x))) x = F.relu(self.bn2(self.dropout(self.fc2(x)))) x = F.relu(self.bn3(self.dropout(self.fc3(x)))) x = self.fc4(x) return F.log_softmax(x, dim=1)

这段代码是一个神经网络的前向传播过程。具体来说，它包括了一个特征提取器（latentfeature）和4个全连接层（fc1、fc2、fc3和fc4），以及批归一化层和dropout层，最后使用log_softmax进行输出。输入x首先经过特征...

解释def relu(X): a = torch.zeros_like(X) return torch.max(X, a)

def relu是一个激活函数，其作用是将神经网络中的输入值进行非线性转换，以增加网络的表达能力。函数中先创建一个与输入X形状相同的零张量a，然后使用torch.max函数将X与a逐元素比较，结果保留X和0中的较大值。这样...

def step_function(x): y=x>0 return np.array(y, int) def show_step(x): y=step_function(x) plt.plot(x,y,label='step function') plt.legend(loc="best") plt.show() x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) show_step(x) def sigmoid_function(x): y=(1+np.exp(-x))**(-1) return np.array(y) def show_sigmoid(x): y = sigmoid_function(x) plt.plot(x,y,label='sigmoid function') plt.legend(loc="best") plt.show() show_sigmoid(x) def show_ReLU(x): y= np.where(x > 0, x, 0) plt.plot(x,y,label='relu function') plt.legend(loc="best") plt.show() show_ReLU(x)分析以上代码

以上代码定义了三个常用的激活函数（activation function）：阶跃函数（step function）、Sigmoid 函数和 ReLU 函数。 阶跃函数是最简单的激活函数之一，它将输入值分为两类，输出为 0 或 1。当输入值大于 0 时，...

class NeuralNetwork: def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数和优化

return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 ...

class ReLU(Activation): ''' Rectified linear unit activation function ''' def __init__(self): super(ReLU, self).__init__() def value(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray: #### write your code below #### return。请帮我完成需要填写的代码

The ReLU function applies the element-wise maximum function to each element of the input array x and 0, so that the output value is 0 for all negative values of x and x itself for all non-negative ...

全连接层：矩阵变换，获取对应目标相同的行与列 输入x: 2321616 输入x_row: 28192 超参w：8192100 输出：矩阵乘法 28192 ->8192100 =>2100def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) out = np.dot(x_row, w) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cache def affine_relu_forward(x, w, b): x = x.reshape(x.shape[0], -1) w = np.random.randn(784, 100) b = np.zeros((1, 100)) out, cache = layers.affine_forward(x, w, b) a, fc_cache = layers.affine_forward(x, w, b) out, relu_cache = layers.relu_forward(a) cache = (fc_cache, relu_cache) return out, cacheValueError: shapes (40,6272) and (784,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 784 (dim 0)

这段代码中的注释不太清楚，但是看到输入x的维度为2321616，经过reshape变换后变成了28192行，这个28192可能是由于将输入x分成了28192个样本，每个样本的维度为82。而超参w的维度为8192100，这个维度可能是由于将...

class ReLU(Activation): ''' Rectified linear unit activation function ''' def __init__(self): super(ReLU, self).__init__() def value(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray: #### write your code below ####

好的，下面是对 ReLU 激活函数的实现，你可以把它加入到你的代码中： python class ReLU(Activation): ''' Rectified linear unit activation function ''' ... return np.maximum(0, x)

class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu = nn.ReLU() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 14 * 14, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 32 * 14 * 14) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x

这段代码定义了一个卷积神经网络(ConvNet)的模型，包含了一个卷积层、ReLU激活函数、池化层和两个全连接层。模型的输入是一个4维张量，即(batch_size, channels, height, width)，其中batch_size表示输入数据的数量...

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] X = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(X.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, X) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,X): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,X): if activation_choose == 'relu': return relu(X) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output)

这段代码看起来是用于数据分析和机器学习的，以下是代码的主要功能： 1. 导入必要的包和数据文件(data.xlsx)； 2. 读取数据文件并输出数据信息(data.info())； 3. 绘制数据的相关性热力图(sns.heatmap())； 4. 将...
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