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 [ 

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

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

“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)

“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

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 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

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.

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

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.

为什么引入激活函数? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机(Perceptron)了. 正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数,这样深层神经网络就有意义了(不再是输入的线性组合,可以逼近任意函数).最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数,输出有界,很容易充当下一层输入(以及一些人的生物解释balab

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

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

概述:在前期的文章中,我们用TensorFlow完成了对手写数字的识别,得到了94.09%的识别准确度,效果还算不错.在这篇文章中,笔者将带领大家用GAN模型,生成我们想要的手写数字. GAN简介 对抗性生成网络(GenerativeAdversarial Network),由 Ian Goodfellow 首先提出,由两个网络组成,分别是generator网络(用于生成)和discriminator网络(用于判别).GAN网络的目的就是使其自己生成一副图片,比如说经过对一系列猫的图片的学习,g

sigmoid .tanh .ReLu tanh 函数或者双曲正切函数是总体上都优于 sigmoid 函数的激活函数. 基本已经不用 sigmoid 激活函数了,tanh 函数在所有场合都优于 sigmoid 函数. 但有一个例外:在二分类的问题中,对于输出层,因为y的值是 0 或 1,所以想让y值介于 0 和 1 之间,而不是在-1 和+1 之间.所以需要使用 sigmoid 激活函数. sigmoid 函数和 tanh 函数两者共同的缺点是,在z特别大或者特别小的情况下,导数的梯度或者函数的

CS231n课程笔记翻译:神经网络笔记1(上) 一.常用激活函数 每个激活函数(或非线性函数)的输入都是一个数字,然后对其进行某种固定的数学操作.下面是在实践中可能遇到的几种激活函数: ———————————————————————————————————————— 左边是Sigmoid非线性函数,将实数压缩到[0,1]之间.右边是tanh函数,将实数压缩到[-1,1]. ———————————————————————————————————————— 1.Sigmoid sigmoid非线性函

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 1.激活函数(Activation functions) sigmoid函数和tanh函数两者共同的缺点是,在z特别大或者特别小的情况下,导数的梯度或者函数的斜率会变得特别小,最后就会接近于0,导致降低梯度下降的速度. Relu和Leaky ReLu相对于Sigmoid和tanh函数的优点如下: 第一,在的区间变动很大的情况下,激活函数的导数或者激活函数的斜率都会远大于0,在程序实现就是一个if-else语句,而sigmoi

目录 1. 背景 2. 深度学习中常见的激活函数 2.1 Sigmoid函数 2.2 tanh函数 2.3 ReLU函数 2.4 Leaky ReLu函数 2.5 ELU(Exponential Linear Units)函数 3. 小结 Reference 文章来源于夏飞-聊一聊深度学习的activation function: 文章核心内容未作改变,部分排版会有少许变化: 1. 背景   深度学习的基本原理是基于人工神经网络,信号从一个神经元进入,经过非线性的activation funct

这是一篇水货写的笔记,希望路过的大牛可以指出其中的错误,带蒟蒻飞啊~ 一.    梯度消失/梯度爆炸的问题 首先来说说梯度消失问题产生的原因吧,虽然是已经被各大牛说烂的东西.不如先看一个简单的网络结构, 可以看到,如果输出层的值仅是输入层的值与权值矩阵W的线性组合,那么最终网络最终的输出会变成输入数据的线性组合.这样很明显没有办法模拟出非线性的情况.记得神经网络是可以拟合任意函数的.好了,既然需要非线性函数,那干脆加上非线性变换就好了.一般会使用sigmoid函数,得到,这个函数会把数据压缩到开