Softplus

ValueError: Expected parameter scale (Tensor of shape (2854529,)) of distribution Normal(loc: torch.

正态分布，尺度需要大于0，解决办法scale=F.softplus(scale)Traceback(mostrecentcalllast):Theaboveexceptionwasthedirectcauseofthefollowingexception
zhangfeng1133·2024-09-02 10:44

如何使用Python绘制常见的几种激活函数?

（sigmoid、Tanh、Relu、LeakyRelu、ELU、Softplus、Softmax、Smish）解答：这里八种不同的激活函数，使用了不同的颜色进行了绘制。
神笔馬良·2024-02-20 19:25

Python绘制神经网络中常见激活函数的图形

前言需要绘制的激活函数有sigmoid，tanh，ReLU，softplus，swish共5个函数。
水木的编程那些事儿·2024-02-08 06:14

softplus函数和Rectified Linear Unit (ReLU) 函数的区别是什么？

RectifiedLinearUnit（ReLU）函数是深度学习中最常用的激活函数之一。它非常简单，其定义如下：这意味着：当输入x为正数或零时，函数输出x。当输入x为负数时，函数输出0。ReLU函数的特点非线性：尽管看起来很简单，ReLU是一个非线性函数。这是因为它的输出不是输入的直接比例。稀疏激活：由于任何负输入都会被置零，使用ReLU激活的神经网络通常会在其隐藏层具有稀疏激活。这意味着在任何时
CA&AI-drugdesign·2024-01-29 12:27

【pytorch】pytorch学习笔记（续3）

p41：1.LeakReLU,SELU,softplus2.GPU加速：.to方法p42：不太懂p43：1.visdom，tensorbroadXp44：p45：1.如何检测过拟合？
小白冲鸭·2024-01-26 18:03

深度学习基础回顾

深度学习基础浅层网络VS深层网络深度学习常用的激活函数Sigmoid函数ReLU函数Softplus函数tanh函数归纳偏置CNN适用数据归纳偏置RNN适用数据归纳偏置浅层网络VS深层网络浅层神经网络参数过多
一根老麻花·2023-12-14 19:48

激活函数——Relu,Swish

形式如下:relu公式-----steppedsigmoid-------softplusfunction-------Relfunction其中--------sigmoid下面解释上述公式中的softplus
乔大叶_803e·2023-12-02 14:51

2023-简单点-机器学习中常用的特殊函数，激活函数[sigmoid tanh ]

Leaky-ReluELUSiLu/SwishMish伽玛函数beta函数RefSigmoid值域:【0,1】定义域：【负无穷,正无穷】特殊点记忆：经过[0,0.5]关键点[0,0.5]处的导数是0.025相关导数：softplus
简单点好不好的仓库·2023-11-29 09:31

深度学习激活函数总结（sigmoid，tanh，ReLU，Leaky ReLU，EReLU，PReLU，Softmax，Swish，Maxout，Softplus）

摘要本文总结了深度学习领域最常见的10中激活函数（sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、ELU、PReLU、Softmax、Swith、Maxout、Softplus）及其优缺点。
雪的期许·2023-11-29 00:30

计算机视觉面试题-03

1、简单介绍一下sigmoid，relu，softplus，tanh，RBF及其应用场景这里简单介绍几个激活函数及其应用场景：Sigmoid函数（Logistic函数）：公式：sigma(x)=11+e
普通研究者·2023-11-27 20:26

深度学习——激活函数(Sigmoid/ReLU/Softplus/Swish/Maxout)

激活函数的作用激活函数对于深度学习来说非常的重要，我们假设现在有n个神经元x1,…,xnx_1,\dots,x_nx1,…,xn，其参数为w1,…,wnw_1,\dots,w_nw1,…,wn，偏置为b。z=∑i=1nwixi+bz=\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+bz=i=1∑nwixi+ba=f(z)a=f(z)a=f(z)其中f为激活函数。我们可以发现如果没有激活函数的话，那么神经
weixin_43216017·2023-11-11 01:16

激活函数总结（四十三）：激活函数补充(ScaledSoftSign、NormLinComb)

2.2NormLinComb激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-09-27 05:34

激活函数总结（四十二）：激活函数补充(SSFG、Gumbel Cross Entropy)

2.2GumbelCrossEntropy激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-09-27 05:04

激活函数总结（四十一）：激活函数补充(ShiLU、ReLUN)

2.2ReLUN激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-09-27 05:03

激活函数总结（四十四）：激活函数补充(NLSIG、EvoNorms)

2.2EvoNorms激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-09-27 05:33

机器学习笔记11—机器学习/深度学习之激活函数及python代码实现

之激活函数1、概述2、激活函数性质3、常用的激活函数3.1Sigmoid函数(Logistic函数）3.2Tanh函数3.3ReLU函数3.4LeakyReLU函数3.5PReLU函数3.6ELU函数3.7Softplus
珞沫·2023-09-23 05:07

激活函数总结（三十八）：激活函数补充(PDELU、CosLU)

2.2CosLU激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-09-19 16:54

激活函数总结（三十七）：激活函数补充(PAU、DELU)

2.2DELU激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-09-19 16:53

激活函数总结（三十六）：激活函数补充(ARiA、m-arcsinh)

2.2modifiedarcsinh激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-09-19 16:23

激活函数总结（三十五）：激活函数补充(KAF、Siren)

2.2Siren激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-09-19 16:53

YOLOv5算法改进（18）— 更换激活函数（SiLU、ReLU、ELU、Hardswish、Mish、Softplus等）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。激活函数在神经网络中起到引入非线性因素的作用。如果不使用激活函数，神经网络的每一层都只会做线性变换，多层输入叠加后仍然是线性变换。然而，线性模型的表达能力通常不够，因此激活函数的作用就显现出来了。激活函数通过对线性变换的输出进行非线性映射，引入了非线性因素，从而增强了神经网络的表达能力。在YOLOv5中，使用了不同的激活函数。本节课就简单介绍一下常见的激活函数并
小哥谈·2023-09-19 02:47

ONNX算子：Softplus

Softplus算子获取一个输入数据（张量）并生成一个输出数据（张量），并将Softplus函数应用于张量元素。
NoNNus·2023-09-16 11:01

激活函数总结（二十六）：激活函数补充(Probit、Smish)

2.2Smish激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十七）：激活函数补充(Multiquadratic、InvMultiquadratic)

2.2InvMultiquadratic激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十九）：激活函数补充(CoLU、ShiftedSoftPlus)

2.2ShiftedSoftPlus激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十八）：激活函数补充(PSmish、ESwish)

2.2ESwish激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-09-07 09:27

激活函数总结（十九）：激活函数补充(ISRU、ISRLU)

ISRLU)激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-08-26 13:11

激活函数总结（十七）：激活函数补充(PELU、Phish)

2.2Phish激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-08-23 17:24

激活函数总结（十四）：激活函数补充(Gaussian 、GCU、ASU)

ASU)激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-08-23 17:53

Lnton羚通算法算力云平台【PyTorch】教程：torch.nn.Softplus

torch.nn.Softplus原型CLASStorch.nn.Softplus(beta=1,threshold=20)参数beta(int)–Softplus里β\betaβ值，默认为1.threshold
LNTON羚通科技·2023-08-22 17:24

激活函数总结（十三）：Tanh系列激活函数补充(LeCun Tanh、TanhExp)

2.2TanhExp激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-08-20 00:06

激活函数总结（十一）：激活函数补充(Absolute、Bipolar、Bipolar Sigmoid)

2.3BipolarSigmoid激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-08-18 16:45

激活函数总结（十）：激活函数补充(Identity、LogSigmoid、Bent Identity)

2.3BentIdentity激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-08-18 16:45

激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充(Softmin、Softmax2d、Logsoftmax)

2.3Logsoftmax激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-08-18 16:15

激活函数总结（十二）：三角系列激活函数补充(Sinusoid、Cosine、Arcsinh、Arccosh、Arctanh)

2.3Arc系列激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-08-18 16:14

激活函数总结（六）：ReLU系列激活函数补充(RReLU、CELU、ReLU6)

2.3ReLU6激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-08-15 01:25

激活函数总结（五）：Shrink系列激活函数补充(HardShrink、SoftShrink、TanhShrink)

2.3TanhShrink激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-08-15 01:24

激活函数总结（七）：激活函数补充(Softsign、Threshold、Sinc)

2.3Sinc激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus
sjx_alo·2023-08-15 01:54

记录：自回归 模型在记忆 全随机序列 的潜变量 统计量爆炸现象

在24层模型+softplus4注意力激活函数的测试中，从统计量1800降低到100以内。2023/5/26更新原优化器是Lion，学习率1e-4。
ONE_SIX_MIX·2023-06-18 06:48

[chapter 25][PyTorch][激活函数与GPU加速]

前言：这里面主要介绍一下常用的激活函数与GPU加速目录tanH函数sigmoid函数relu函数leakyRelu函数tf.nn.selu扩展型指数线性单元GPU加速softplus激活函数numpy傅里叶变换一
明朝百晓生·2023-04-12 08:25

A.深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等

1.激活函数激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征；激活函数决定一个神经元是否应该被激活，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关；激活函数对输入信息进行非线性变换，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元。激活函数的作用如果不用激活函数，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，最终的输出都是输入的线性组合。激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任
汀、人工智能·2023-04-12 01:12

机器学习之sigmoid函数

这是第一次写个人博客类似东西，主要来说说看sigmoid函数，sigmoid函数是机器学习中的一个比较常用的函数，与之类似的还有softplus和softmax等函数，这里也就不说，先来看看sigmoid
truezero·2023-04-08 17:48

Python搭建神经网络部分常用激活函数及Python包结构

stepfunction2.2sigmoid函数2.3ReLU函数(RectifiedLinearUnit---线性整流函数)2.4SoftMax函数（归一化指数函数）2.5Tanh双曲正切函数2.6TSwish函数2.7Softplus
雾岛LYC听风·2023-04-01 14:43

为什么神经网络无法用解析解来解？

对于类似于sigmoid、tanh还有什么softplus之类奇奇怪怪的激活函数来说，以及类似交叉熵之类的损失函数来说，前向推断直接求导之后等于0，求极值，这个方程是超越方程，没有解析解。
asasasaababab·2023-03-12 14:39

2.3 PyTorch 激励函数(relu/sigmoid/tanh/softplus的实现)

本文内容是根据莫烦Python网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了,同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图,可在此专栏查看,想观看视频可直接去他的网站,源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,有兴趣的可以去我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持
孤柒「一起学计算机」·2023-02-05 16:16

Relu激活函数及其变种

ReLU(RectifiedLinearUnit,修正线性单元)ReLU公式近似推导::下面解释上述公式中的softplus,NoisyReLU.softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑,同ReLU
AI剑客·2023-01-12 11:48

激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

ReLU(RectifiedLinearUnit,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,NoisyReLU.softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑
明天也要加油鸭·2023-01-12 11:41

深度学习基本部件-激活函数详解

激活函数概述前言激活函数定义激活函数性质Sigmoid型函数Sigmoid函数Tanh函数ReLU函数及其变体ReLU函数LeakyReLU/PReLU/ELU/Softplus函数Swish函数激活函数总结参考资料本文分析了激活函数对于神经网络的必要性
嵌入式视觉·2023-01-11 06:08

机器学习中的数学——激活函数（十）：Softplus函数

分类目录：《机器学习中的数学》总目录相关文章：·激活函数：基础知识·激活函数（一）：Sigmoid函数·激活函数（二）：双曲正切函数（Tanh函数）·激活函数（三）：线性整流函数（ReLU函数）·激活函数（四）：LeakyReLU函数·激活函数（五）：ELU函数·激活函数（六）：ParametricReLU（PReLU）函数·激活函数（七）：Softmax函数·激活函数（八）：Swish函数·激活
von Neumann·2023-01-08 00:43

激活函数详解（ReLU/Leaky ReLU/ELU/SELU/Swish/Maxout/Sigmoid/tanh）

ReLU(RectifiedLinearUnit,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,NoisyReLU.softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑
初识-CV·2023-01-06 20:25
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