ReLu（修正线性单元）、sigmoid和tahh的比较

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ReLu（修正线性单元）、sigmoid和tahh的比较

不多说,直接上干货! 最近,在看论文,提及到这个修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU). Deep Sparse Rectifier Neural Networks ReLu(Rectified Linear Units)修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU) 激活函数实现–4 Rectified linear函数实现Rectified Linear Units ReLU 和sigmoid 函数对比 ReLU为什么比Sigmoid效果好…

修正线性单元(Rectified linear unit，ReLU）

修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU) Rectified linear unit 在神经网络中,常用到的激活函数有sigmoid函数f(x)=11+exp(−x).双曲正切函数f(x)=tanh(x),今天要说的是另外一种activation function,rectified linear function,f(x)=max(0,x), The rectifier is, as of 2015, the most popular activation func…

感知机和线性单元的C#版本

本文的原版Python代码参考了以下文章: 零基础入门深度学习(1) - 感知器零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降在机器学习如火如荼的时代,Python大行其道,几乎所有的机器学习的程序都是Python写的. .Net的机器学习库有,但是非常少,Tensorflow也暂时并不支持.Net. 写这篇文章的目的,也只是想尝试一下,通过将Python的源代码改写成Net来更加深入的理解感知机的原理. 毕竟在改写的时候,每一行代码都必须研究一下,很多知识是无法混过去的. 感知机的模型其…

用线性单元（LinearUnit）实现工资预测的Python3代码

功能:通过样本进行训练,让线性单元自己找到(这就是所谓机器学习)工资计算的规律,然后用两组数据进行测试机器是否真的get到了其中的规律. 原文链接在文尾,文章中的代码为了演示起见,仅根据工作年限来预测工资,参数是一维的,最后绘制的图也是平面图.本着学习的态度,我将代码改为能根据两个参数来预测工资,两个参数分别是工作年限和级别,并且用3D图绘制出拟合的效果.原作者的代码是适用于Python2.7的,我的代码适用于Python3,谨供参考. 注意:绘图代码需要安装matplotlib. 代码: #!…

（2）Deep Learning之线性单元和梯度下降

往期回顾在上一篇文章中,我们已经学会了编写一个简单的感知器,并用它来实现一个线性分类器.你应该还记得用来训练感知器的『感知器规则』.然而,我们并没有关心这个规则是怎么得到的.本文通过介绍另外一种『感知器』,也就是『线性单元』,来说明关于机器学习一些基本的概念,比如模型.目标函数.优化算法等等.这些概念对于所有的机器学习算法来说都是通用的,掌握了这些概念,就掌握了机器学习的基本套路. 线性单元是什么? 感知器有一个问题,当面对的数据集不是线性可分的时候,『感知器规则』可能无法收敛,这意味着我们永…

关于逻辑回归是否线性？sigmoid

from :https://www.zhihu.com/question/29385169/answer/44177582 逻辑回归的模型引入了sigmoid函数映射,是非线性模型,但本质上又是一个线性回归模型,因为除去sigmoid映射函数关系,其他的步骤,算法都是线性回归的.可以说,逻辑回归,都是以线性回归为理论支持的.这里讲到的线性,是说模型关于系数一定是线性形式的加入sigmoid映射后,变成: 如果分类平面本身就是线性的,那么逻辑回归关于特征变量x,以及关于系数都是线性的如果分类平面是…

[PyTorch 学习笔记] 3.3 池化层、线性层和激活函数层

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的池化层.线性层和激活函数层. 池化层池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大 kernel 的感受野. 另外一点值得注意:pooling 也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避…

[DeeplearningAI笔记]神经网络与深度学习3.2_3.11(激活函数)浅层神经网络

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.2 神经网络表示对于一个由输入层,隐藏层,输出层三层所组成的神经网络来说,输入层,即输入数据被称为第0层,中间层被称为第1层,输出层被称为第2层.所以这个神经网络被称为两层神经网络,我们不把输入层当做一个标准的层. 3.3 计算神经网络的输出对于输入层的输入,我们把输入看做是一个矩阵,对于第一层的第一个神经元结点,计算\(W^T*x+b\) 3.4 多个样本例子中的向量化上一节讨论的是对于单个样本我们使用神经网络表示的方法,现在我…

第十五节，卷积神经网络之AlexNet网络详解(五)

原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很多,我认为还是有必要自己亲自动手写一篇关于AlexNet相关的博客,从而巩固我的理解. 一介绍 Alex…

Deep Learning基础--26种神经网络激活函数可视化

在神经网络中,激活函数决定来自给定输入集的节点的输出,其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为.正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化,激活函数需要是可微分(或者至少是几乎完全可微分的).此外,复杂的激活函数也许产生一些梯度消失或爆炸的问题.因此,神经网络倾向于部署若干个特定的激活函数(identity.sigmoid.ReLU 及其变体). 下面是 26 个激活函数的图示及其一阶导数,图的右侧是一些与神经网络相关的属性. 1. Step 激活函数 Step 更倾向于理论而不是…

【深度学习系列】手写数字识别卷积神经--卷积神经网络CNN原理详解(一)

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

经典的CNN网络模型概述

接下来几天,将把自己最近读的关于图片分类的经典网络模型论文整理一遍.大概做个摘要.这些论文都是在imagenet上1.2 million数据训练出来的. 由于从这些预训练的网络训练的deep feature有良好的泛化能力,可以应用到其他不同的CV问题,而且比传统的hand-craft feature要好,所以得到广泛应用. 从AlexNet论文说起,ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. 在ImageNe…

线性整流函数（ReLU）

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(activation function),通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数.比较常用的线性整流函数有斜坡函数,以及带泄露整流函数 (Leaky ReLU),其中为神经元(Neuron)的输入.线性整流被认为有一定的生物学原理[1],并且由于在实践中通常有着比其他常用激活函数(譬如逻辑函数)更好的效果,而被如今的深度神经网络广泛使用于诸如图像识别等计算机视…

深度学习的激活函数：sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU、softsign 、softplus、GELU

深度学习的激活函数 :sigmoid.tanh.ReLU .Leaky Relu.RReLU.softsign .softplus.GELU 2019-05-06 17:56:43 wamg潇潇阅读数 652更多分类专栏: python机器学习深度学习版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89887655 [ …

激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: \[ \begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x, & {x\gt 0} \end{cases} \end{equation} \] ReLU公式近似推导:: \[ \begin{align} f(x) &=\sum_{i=1}^{\inf}\sigma(x-i+0.…

【机器学习】激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382939 神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: ReLU公式近似推导:: 下面解释上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑, 同ReLU一样是单边抑制,有宽广的接受域(0,+inf), 但是由于指数运算,对数运算计算量大的原因,…

激活函数ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU

“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”. sigmoid和tanh是“饱和激活函数”,而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”.使用“非饱和激活函数”的优势在于两点: 1.首先,“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题. 2.其次,它能加快收敛速度. Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]的范围 σ(x) = 1 / (1 + exp(−x)) tanh函数需要讲一个实值输入压缩至 [-1, 1]的范围 tanh(x)…

[转]激活函数ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU

“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”. sigmoid和tanh是“饱和激活函数”,而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”.使用“非饱和激活函数”的优势在于两点: 1.首先,“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题. 2.其次,它能加快收敛速度. Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]的范围 σ(x) = 1 / (1 + exp(−x)) tanh函数需要讲一个实值输入压缩至 [-1, 1]的范围 tanh(x)…

ReLU激活函数：简单之美

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…

深度学习面试题05：激活函数sigmod、tanh、ReLU、LeakyRelu、Relu6

目录为什么要用激活函数 sigmod tanh ReLU LeakyReLU ReLU6 参考资料为什么要用激活函数在神经网络中,如果不对上一层结点的输出做非线性转换的话,再深的网络也是线性模型,只能把输入线性组合再输出(如下图),不能学习到复杂的映射关系,因此需要使用激活函数这个非线性函数做转换. 返回目录 sigmod Sigmod激活函数和导函数分别为对应的图像分别为: 对应代码为: Sigmod(x)的缺点: ①输出范围在0~1之间,均值为0.5,需要做数据偏移,不方便…

激活函数：Sigmod&tanh&Softplus&Relu详解

什么是激活函数? 激活函数(Activation functions)对于人工神经网络模型去学习.理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用. 它们将非线性特性引入到我们的网络中.其主要目的是将A-NN模型中一个节点的输入信号转换成一个输出信号.该输出信号现在被用作堆叠中下一个层的输入. 如果我们不运用激活函数的话,则输出信号将仅仅是一个简单的线性函数.线性函数一个一级多项式.现如今,线性方程是很容易解决的,但是它们的复杂性有限,并且从数据中学习复杂函数映射的能力更小. 一个没有激活函数的…

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

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(activation function),通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数.…

DeepLearning学习（1）--多层感知机

想直接学习卷积神经网络,结果发现因为神经网络的基础较弱,学习起来比较困难,所以准备一步步学.并记录下来,其中会有很多摘抄. (一)什么是多层感知器和反向传播 1,单个神经元神经网络的基本单元就是神经元,一个神经元就是处理输入并输出的小玩意,下面是一个图 , 可以看到每一个输入都有自己的权重,权重和输入的值相乘,然后加上一个偏置b之后在经过一个函数f得到输出y,这个f就是激活函数,激活函数的作用是将非线性引入神经元的输出.因为大多数现实世界的数据都是非线性的,我们希望神经元能够学习非线性的函…

[CS231n-CNN] Training Neural Networks Part 1 : activation functions, weight initialization, gradient flow, batch normalization | babysitting the learning process, hyperparameter optimization

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/ Introduction to neural networks -Training Neural Network ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________…