Rectified Linear Unit (ReLU): Introduction and Uses in Machine Learning
为什么重要：修正线性激活函数或简称 ReLU 是一个分段线性函数，如果输入为正，则直接输出输入，否则输出零。
Theory, Analysis, and Best Practices for Sigmoid Self-Attention
*主要贡献者注意力机制是 Transformer 架构的关键部分。它是一种序列到序列的映射，可将每个序列元素转换为值的加权和。权重通常作为键和查询之间的点积的 softmax 获得。最近的研究探索了 Transformer 中 softmax 注意力机制的替代方案，例如 ReLU 和 S 型激活。在这项研究中，我们重新审视 S 型注意力机制并进行了深入的理论和实证分析。从理论上讲，我们证明具有 S 形注意力机制的变换器是通用函数逼近器，并且……
TRIP REPORT: Thessaloniki - Warsaw via Belgrade and Krakow
旅行报告作者：jsgPrelude。经过一周的旅行，是时候返回华沙了。我的旅行始于上周六，当时我乘火车前往汉萨同盟城市格但斯克。从那里，我乘坐 LOT 航班经华沙飞往布加勒斯特。罗马尼亚首都以阴天和寒冷的天气迎接我，但参观议会宫非常值得一游。在布加勒斯特呆了几天后，我计划前往塞萨洛尼基。然而，罗马尼亚航空公司在冬季暂停了飞往希腊第二大城市的所有航班，所以我不得不修改计划，重新预订飞往雅典的航班。我比原计划提前一天到达那里。虽然没有计划，但将希腊首都添加到我的行程中带来了意想不到的快乐，因为我发现这种即兴的停留为旅行的乐趣增添了额外的刺激。此外，在淡季访问雅典让我能够以比繁忙的夏季更安静的环境体
Comparing ANN and CNN on CIFAR-10: A Comprehensive Analysis
您是否好奇不同的神经网络如何相互叠加？在本博客中，我们将使用流行的 CIFAR-10 数据集深入研究人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 之间的激动人心的比较。我们将分解 ANN 和 CNN 的关键概念、架构差异和实际应用。加入我们，揭秘哪种模型在图像分类任务中占据主导地位以及原因。让我们开始吧！数据集概述 CIFAR-10 数据集是机器学习和计算机视觉任务中广泛使用的数据集。它由 10 个不同类别的 60,000 张 32x32 彩色图像组成，其中有 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。本博客探讨了人
Non-linear Activation Functions for Neural Networks Simplified
激活函数是形成神经元输出的函数。它为预测添加了非线性，并使基于神经网络的预测器比线性模型好得多。我们通常会问自己应该使用哪种激活函数？答案是，这个问题没有一个万能的答案。这取决于具体情况。让我带您了解最常用的激活函数及其优缺点，以帮助您做出更好的决定。我们可以定义自己的激活函数以最好地满足我们的需求，最常用的激活函数是：1. S 型激活函数 2. Tan 双曲激活函数 3. ReLU（整流线性单元） 4. Leaky ReLU 它们每个的样子如下：图片来源：DeepLearning.ai 专业化 1. S 型激活函数 S 型激活函数的范围在 0 到 1 之间。它看起来像我们在不同研究领域中看到
WireLurker: new malware targets Apple users
Neowin报道，已经发现了一种针对Apple Mac计算机和iPhone的新恶意软件。这是第一个可以感染尚未越狱的iPhone的恶意软件。
