1.Relu激活函数 Relu激活函数(The Rectified Linear Unit)表达式为:f(x)=max(0,x). 2.tensorflow实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf input_data = tf.constant( [[0, 10, -10],[-1,2,-3]] , dtype = tf.float32 ) output = tf.nn.relu(input…

这是一个来自官网的示例:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py 与之前的MINST手写数字识别全连接网络相比,只是本实例使用antirectifier替换ReLU激活函数. '''The example demonstrates how to write custom layers for Keras. # Keras自定义层编写示范 We build a custom activatio…

RELU 激活函数及其他相关的函数 转载 2016年07月21日 20:51:17 45778 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 更多相关博客请猛戳:http://blog.csdn.net/cyh_24 如需转载,请附上本文链接:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400 日常 coding 中,我们会很自然的使用一些激活函数,比如:sigmoid.ReLU等等.不过好像忘了…

出自 http://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 导语 在深度神经网络中,通常使用一种叫修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU)作为神经元的激活函数.ReLU起源于神经科学的研究:2001年,Dayan.Abott从生物学角度模拟出了脑神经元接受信号更精确的激活模型,如下图:  其中横轴是时间(ms),纵轴是神经元的放电速率(Firing Rate).同年,Attwell等神经科学家通过研究大脑的…

参考:https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先,我们来看一下ReLU激活函数的形式,如下图: 单侧抑制,当模型增加N层之后,理论上ReLU神经元的激活率将降低2的N次方倍,ReLU实现稀疏后的模型能够更好地挖掘相关特征,拟合训练数据.此外,相比于其它激活函数来说,ReLU有以下优势:对于线性函数而言,ReLU的表达能力更强,尤其体现在深度网络中:而对于非线性函数而言,ReLU由于非负区间的梯度为常数,因此不存在梯度…

常见的激活函数有sigmoid.tanh和relu三种非线性函数,其数学表达式分别为: sigmoid: y = 1/(1 + e-x) tanh: y = (ex - e-x)/(ex + e-x) relu: y = max(0, x) 其代码实现如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def tanh(x): return (np.e…

Relu优点: 1.可以使网络训练更快. 相比于sigmoid.tanh,导数更加好求,反向传播就是不断的更新参数的过程,因为其导数不复杂形式简单. 2.增加网络的非线性. 本身为非线性函数,加入到神经网络中可以是网格拟合非线性映射. 3.防止梯度消失. 当数值过大或者过小,sigmoid,tanh的导数接近于0,relu为非饱和激活函数不存在这种现象. 4.使网格具有稀疏性. 由于小于0部分为0,大于0部分才有值,所以可以减少过拟合. softmax作用: 将神经网络的输出变为概率分布. 1.…

训练的时候很”脆弱”,很容易就”die”了,训练过程该函数不适应较大梯度输入,因为在参数更新以后,ReLU的神经元不会再有激活的功能,导致梯度永远都是零. 例如,一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元,更新过参数之后,这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了,那么这个神经元的梯度就永远都会是 0. 如果 learning rate 很大,那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了.   原因: 假设有一个神经网络的输入W遵循某种分布,对于一组固定的参数(样本),w的分布也就是Re…

tf.nn.relu(features, name = None) 计算校正线性:max(features, 0) 参数: features:一个Tensor.必须是下列类型之一:float32,float64,int32,uint8,int16,int8,int64,bfloat16,uint16,half,uint32,uint64 name:操作的名称(可选) 返回: 一个Tensor,与features具有相同的类型…

原文地址:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9276412.html 激活函数: 就是在神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端. 常见的激活函数包括Sigmoid.TanHyperbolic(tanh).ReLu. softplus以及softmax函数. 这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数.那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数呢? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下…