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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 [ 

Question? 激活函数是什么? 激活函数有什么用? 激活函数怎么用? 激活函数有哪几种?各自特点及其使用场景? 1.激活函数 1.1激活函数是什么? 激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力.如果没有激活函数,那么该网络仅能够表达线性映射,此时即便有再多的隐藏层,其整个网络跟单层神经网络也是等价的.因此也可以认为,只有加入了激活函数之后,深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力. 那么激活函数应该具有什么样的性质呢? 可微性: 当优化方法是基于梯度的时候,这个性质是必须的. 单调性

https://blog.csdn.net/danyhgc/article/details/73850546 什么是激活函数 为什么要用 都有什么 sigmoid ,ReLU, softmax 的比较 如何选择 1. 什么是激活函数 如下图,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数 Activation Function. 2. 为什么要用 如果不用激励函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合.如果使

所谓激活函数,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?引用https://www.zhihu.com/question/29021768的解释就是: 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

论文参考:Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper) 起源:传统激活函数.脑神经元激活频率研究.稀疏激活性 传统Sigmoid系激活函数 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Sigmoid函数对中央区的信号增益较大,对两侧区的信号增益小,在信号的特征空间映射上,有很好的效果. 从神经科学上来看,中央区酷似神经元

论文参考:Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper) Part 0:传统激活函数.脑神经元激活频率研究.稀疏激活性 0.1  一般激活函数有如下一些性质: 非线性: 当激活函数是线性的,一个两层的神经网络就可以基本上逼近所有的函数.但如果激活函数是恒等激活函数的时候,即f(x)=x,就不满足这个性质,而且如果MLP(多层感知机)使用的是恒等激活函数,那么其实整个网络跟单层神经网络是等价的: 可微性: 当优化方法是基于梯度的时候,就体现了

主体代码 NeutronNetwork.java package com.rockbb.math.nnetwork; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class NeutronNetwork { private List<NeutronLayer> layers; public NeutronNetwork(int[] sizes, double bpFacto

上面我们讲了引入激活函数的意义,激活函数有多种,下面我们拿一种激活函数sigmoid来做示例,其他的类似.sigmoid函数表达式如下: ​ 它的函数曲线图是: ​ 看到上面的函数曲线图,可以看出是一个sigmoid函数的特点就是当输入值从负无穷变到正无穷时,输出值在0和1之间,............. 文章转载自原文:https://blog.csdn.net/qq_44594249/article/details/100561953

附:双曲函数类似于常见的(也叫圆函数的)三角函数.基本双曲函数是双曲正弦"sinh",双曲余弦"cosh",从它们导出双曲正切"tanh" sigmod函数: Relu函数: 综合: @作者:约翰曰不约  为什么通常Relu比sigmoid和tanh强,有什么不同?主要是因为它们gradient特性不同.sigmoid和tanh的gradient在饱和区域非常平缓,接近于0,很容易造成vanishing gradient的问题,减缓收敛速度.va

sigmoid: Relu: 为什么通常Relu比sigmoid和tanh强,有什么不同?主要是因为它们gradient特性不同. 1.sigmoid和tanh的gradient在饱和区域非常平缓,接近于0,很容易造成vanishing gradient的问题,减缓收敛速度.vanishing gradient在网络层数多的时候尤其明显,是加深网络结构的主要障碍之一.相反,Relu的gradient大多数情况下是常数,有助于解决深层网络的收敛问题. 2.Relu的另一个优势是在生物上的合理性,它

在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结.里面使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid.实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少.这些损失函数和激活函数如何选择呢?下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结. 1. 均方差损失函数+Sigmoid激活函数的问题 在讲反向传播算法时,我们用均方差损失函数和Sigmoid激活函数做了实例,首先我们就来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题. 首先我们回顾下Sigmoid激

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神

[转载] ReLU和BN层简析 来源:https://blog.csdn.net/huang_nansen/article/details/86619108 卷积神经网络中,若不采用非线性激活,会导致神经网络只能拟合线性可分的数据,因此通常会在卷积操作后,添加非线性激活单元,其中包括logistic-sigmoid.tanh-sigmoid.ReLU等. sigmoid激活函数应用于深度神经网络中,存在一定的局限性,当数据落在左右饱和区间时,会导致导数接近0,在卷积神经网络反向传播中,每层都需要

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网

神经网络和深度学习这一块内容与机器学习课程里Week4+5内容差不多. 这篇笔记记录了Week4+5中没有的内容. 参考笔记:深度学习笔记 神经网络和深度学习 结构化数据:如数据库里的数据 非结构化数据:hard to understand:如图像.文本 一. 深度学习的优势 算法.硬件计算能力的提高使神经网络运行速度变快 大数据(带labels的)使得神经网络精确度更高 在数据集不多的时候深度学习的优势并不是很明显,但是在大数据的情况下,辅助以好的算法和强计算能力,会使神经网络的运行速度和精确

tensorflow笔记(二)之构造一个简单的神经网络 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7425200.html 前言 这篇博客将一步步构建一个tensorflow的神经网络去拟合曲线,并将误差和结果可视化.博客的末尾会放本篇博客的jupyter notebook,可以下载自己调试调试. 实践--构造神经网络 本次构造的神经网络是要拟合一个二次曲线,神经网络的输入层是一个特征,即只有一个神经元,隐藏层有10个特

Softmax回归(Softmax Regression) 最简单的Softmax回归模型是先将输入层经过一个全连接层得到的特征,然后直接通过softmax 函数进行多分类 输入层的数据$X$传到输出层,在激活操作之前,会乘以相应的权重$W$,并加上偏置变量 $b$,具体如下: $ y_i = {softmax}(\sum_j W_{i,j}x_j + b_i)$ 其中 $ {softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}}$ 对于有 N 个类别的多分

概括:RNN 适用于处理序列数据用于预测,但却受到短时记忆的制约.LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响.门结构可以调节流经序列链的信息流.LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别.语音合成和自然语言处理等. 1. RNN RNN 会受到短时记忆的影响.如果一条序列足够长,那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步. 因此,如果你正在尝试处理一段文本进行预测,RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息.在反向传播期间,RNN 会面临梯度消失的问题. 梯度是用于更新神经网络的权

激活函数的作用主要是引入非线性因素,解决线性模型表达能力不足的缺陷 sigmoid函数可以从图像中看出,当x向两端走的时候,y值越来越接近1和-1,这种现象称为饱和,饱和意味着当x=100和x=1000的映射结果是一样的,这种转化相当于将1000大于100的信息丢失了很多,所以一般需要归一化数据. softplus函数相比于relu函数更加平滑,会保存部分小于零的函数,但是计算量也更大了. relu函数在信号响应上有很多优势,但是仅仅在正向传播中,由于其对负值全部舍去很容易使模型输出全零而无法训

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