MNIST手写字识别 ReLU激活函数 规则化 识别率最高可达到97.5

本资源详细解读了经典论文ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks，主要介绍ALexNet的架构、特点、计算流程

本项目的所有代码均已在Python3.6及Pycharm平台调试通过，除了代码外，还提供《卷积神经网络(CNN)详解与代码实现》文档和《Notes on Convolutional Neural Networks》文档，其中：《卷积神经网络(CNN)详解与代码实现》主要从卷积神经网络结构、代码实现流程图以及介绍、代码实现、注意事项、运行结果以及分析、Softmax函数详解与推导、BP算法、CNN的反向求导等方面重点描述，十分详细；代码也增加不少的注释，有助于大家了解；《Notes on Convolutional Neural Networks》是麻省理工Jake Bouvrie写的非常详细。

派托奇的SIREN SIREN-Pytorch实现。 安装 $ pip install siren-pytorch 用法 基于SIREN的多层神经网络 import torch from torch import nn from siren_pytorch import SirenNet net = SirenNet ( dim_in = 2 , # input dimension, ex. 2d coor dim_hidden = 256 , # hidden dimension dim_out = 3 , # output dimension, ex. rgb value num_layers = 5 ,

本资源主要是可视化各种激活函数：Relu，sigmoid ，swish，mish等，只需要依赖numpy，不需要安装pytorch，只是一个简单的demo

不连续激活函数的时滞神经网络的多稳定性

今天小编就为大家分享一篇tensorflow自定义激活函数实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

为了提高卷积神经网络（CNN）在图像隐写分析领域的分类效果，构建了一个新的卷积神经网络模型（steganalysis-convolutional neural networks，S-CNN）进行隐写分析。该模型采用两层卷积层和两层全连接层，减少了卷积层的层数；通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化，避免了模型在训练过程中陷入过拟合；取消池化层，减少嵌入信息的损失，从而提高模型的分类效果。实验结果表明，相比传统的图像隐写分析方法，该模型减少了隐写分析步骤，并且具有较高的隐写分析准确率。

神经网络最全激活函数，包括sigmoid，tanh，ReLU，ELU，PReLU，softplus，liner等激活函数，应有尽有