ReLU 函数

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神经网络的另一种非线性阶跃函数---ReLU函数

import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=16) # 线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元, 是一种人工神经网络中常用的激活函数(activ…

relu函数为分段线性函数，为什么会增加非线性元素

relu函数为分段线性函数,为什么会增加非线性元素我们知道激活函数的作用就是为了为神经网络增加非线性因素,使其可以拟合任意的函数.那么relu在大于的时候就是线性函数,如果我们的输出值一直是在大于0的状态下,怎么可以拟合非线性函数呢? relu是非线性激活函数题主的疑问在于,为什么relu这种"看似线性"(分段线性)的激活函数所形成的网络,居然能够增加非线性的表达能力. 1.首先什么是线性的网络,如果把线性网络看成一个大的矩阵M.那么输入样本A和B,则会经过同样的线性变换MA,MB…

relu函数是否存在梯度消失问题以及relu函数的死亡节点问题

relu函数是否存在梯度消失问题以及relu函数的死亡节点问题存在,在小于的时候,激活函数梯度为零,梯度消失,神经元不更新,变成了死亡节点. 出现这个原因可能是因为学习率太大,导致w更新巨大,使得输入数据在经过这个神经元的时候,输出值小于0,从而经过激活函数的时候为0,从此不再更新.所以relu为激活函数,学习率不能太大…

ReLU函数的缺陷

ReLU激活功能并不完美. 它有一个被称为 “ReLU 死区” 的问题:在训练过程中,一些神经元会“死亡”,即它们停止输出 0 以外的任何东西.在某些情况下,你可能会发现你网络的一半神经元已经死亡,特别是使用大学习率时. 在训练期间,如果神经元的权重得到更新,使得神经元输入的加权和为负,则它将开始输出 0 .当这种情况发生时,由于当输入为负时,ReLU函数的梯度为0,神经元就只能输出0了. 为了解决这个问题,你可能需要使用 ReLU 函数的一个变体,比如 leaky ReLU.这个函数定义为Le…

CNN卷积层：ReLU函数

卷积层的非线性部分一.ReLU定义 ReLU:全称 Rectified Linear Units)激活函数定义 def relu(x): return x if x >0 else 0 #Softplus为ReLU的平滑版二.传统sigmoid系激活函数 Sigmoid与人的神经反应很相似,在很多浅层模型上发挥巨大作用传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系(Logistic-Sigmoid.Tanh-Sigmoid)被视为神经网络的核心所在. 从数学上来看,非线性的Sigm…

python实现并绘制 sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数，PReLU函数

Python绘制正余弦函数图像 # -*- coding:utf-8 -*- from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import mpl_toolkits.axisartist as axisartist def sigmoid(x): return 1. / (1 + np.exp(-x)) def tanh(x): return (np.exp(x) - np.exp(-x)) / (np.exp(x) + np.ex…

ReLU函数

Rectifier(neural networks) 在人工神经网络中,rectfier(整流器,校正器)是一个激活函数,它的定义是:参数中为正的部分. , 其中,x是神经元的输入.这也被称为ramp function(斜坡函数),类似于电气工程中半波整流. 由来: 2000年由Hahnloser et al等人首次将该激活函数引入动态网络中,具有强烈的生物学动机和数学理论. 此激活函数在 convolutional networks中被广泛应用,比logistic sigmoid更有效和实用.…