P13 PyTorch 激活函数1

前言

1959年，生物学家对青蛙神经元（synapse)机制的研究，发现了基本结构,

当多个输入的时候,输出并不是线性的,而是通过激活函数非线性输出.这里

重点研究一些常见的激活函数.

目录：

1： sigmod

2: tanh

3: relu

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一 sigmod

该激活函数在机器学习classfication 里面应用比较多

定义

导数：

( x 为标量）

问题：

1 当x 特别大,或者特别小的时候,梯度接近为0,导致梯度弥散现象（参数无法更新）

2 梯度较小m,当网络层次较深的时候,会导致梯度消失.

当x 为向量时候

梯度

是一个对角矩阵

其中 代表逐元素求导，为向量.

在反向传播算法中,乘以一个向量，通常表示成内哈马达乘积

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二 tanh 函数

该激活函数在RNN 里面应用比较多

定义：

导数：

---

三 RLU 函数

在深度学习中，应用最广的激活函数之一.

优点：

梯度为1

定义

导数

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jan 11 17:18:22 2023

@author: chengxf2
"""

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from  torch.nn  import function as F
def tanh():
    
    a = torch.linspace(-1, 1,10)
    b = torch.tanh(a)
    
    plt.plot(a,b,'go--')
    plt.show()

'''
神经元synapse
'''
def sigmoid():
    
    a = torch.linspace(-100, 100,100)
    
    
    
    b = torch.sigmoid(a)
    
    plt.plot(a,b,'go--')
    plt.show()
    
    
def relc():
    a = torch.linspace(-1, 1,10)
    b = torch.relu(a)
    
    plt.plot(a,b,'go--')
    plt.show()
    
if __name__ == "__main__":
    sigmoid()