Softplus

机器学习 10：激活函数大全

LogSigmoidSwishTanh/双曲正切激活函数TanhShrinkSoftsignReLU函数BReLULeakyReLUPReLURReLUELUSELUCELUGELUSoftmax函数Maxout函数Softplus
SP FA·2023-01-02 07:26

人工智能期末复习：人工神经网络（详细笔记和练习题）

文章目录1.概述2.基本单元-神经元3.激活函数3.1.阶跃函数3.2.Sigmoid函数3.3.TanH函数3.4.ReLU函数3.5.Softplus函数4.多层前馈神经网络5.损失函数5.1.均方误差
北岛寒沫·2022-12-25 14:59

【神经网络与深度学习】各种激活函数+前馈神经网络理论 ① S型激活函数 ② ReLU函数 ③ Swish函数 ④ GELU函数 ⑤ Maxout单元

hard-logistic函数和hard-Tanh函数：（2）ReLU函数带泄露的ReLU【leakyReLU】带参数的ReLU【ParametricReLU或者PReLU】指数线性单元【ELU】ReLU函数的平滑版本【SoftPlus
Bessie_Lee·2022-12-23 13:29

激活函数---Sigmoid、Tanh、ReLu、softplus、softmax

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SigmoidTanHyperbolic(tanh)ReLusoftplussoftmax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？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
dili8870·2022-12-21 09:13

297个机器学习彩图知识点（8）

最近邻分类器2.随机森林3.随机变量4.随机搜索5.召回率6.标量7.PCA8.灵敏度9.S型激活函数10.轮廓系数11.辛普森悖论12.松弛变量13.Softmax激活函数14.Softmax归一化15.softplus
冷冻工厂·2022-12-21 07:10

神经网络 激活函数小结.2022.01

神经网络激活函数小结.2022.01Sigmoid函数H-Sigmoid函数Tanh函数ReLu函数Softplus函数LeakyReLu函数PReLu(Parametric)函数RandomizedLeakyReLu
球场书生·2022-12-12 14:50

深度学习系列之随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

补充在前：实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候，发现有效的激活函数是elu、relu、linear、prelu、leaky_relu、softplus，对应的梯度算法是adam、mom、rmsprop
XOR酸菜鱼·2022-12-10 14:55

推荐系统笔记（十二）：常用激活函数gelu、swish等

汇总有：Identity、Sigmoid、TanH、Softmax、Softsign、Softplus、ReLU、LeakyReLU、RandomizedReLU、SELU、GELU。
甘霖那·2022-12-08 14:20

机器学习笔记之受限玻尔兹曼机(四)推断任务——边缘概率

机器学习笔记之受限玻尔兹曼机——推断任务[边缘概率]引言回顾：场景构建推断任务——边缘概率求解边缘概率与Softplus函数引言上一节介绍了受限玻尔兹曼机中随机变量节点的后验概率，本节将介绍随机变量结点的边缘概率
静静的喝酒·2022-12-06 13:00

自学神经网络系列——7 前馈神经网络前置知识

4python实现（1）与门（2）与非门（3）或门5多层感知机解决异或问题二神经网络结构1常见的激活函数（1）sigmoid激活函数（2）Tanh激活函数（3）Relu激活函数（4）LeakyRelu（5）Softplus
ML_python_get√·2022-12-03 04:26

torch.nn模块之常用激活函数详解

激活函数1.常用的激活函数2.激活函数计算公式及其可视化2.1Sigmoid激活函数2.2Tanh激活函数2.3ReLu激活函数2.4LeakyReLU2.5Softplus激活函数参考资料1.常用的激活函数在
@DWC_DIP·2022-11-24 21:57

神经网络中的激活函数

2.Sigmoid函数3.Tanh函数4.Relu函数5.Softplus函数6.Softmax函数参考1.什么是激活函数？
dzysunshine·2022-11-21 09:34

SGD / Ranger21训练se-resnet18 [ cifar-10 ]

写的是将最新的深度学习组件集成到单个优化器中，以AdamW优化器作为其核心（或可选的MadGrad）、自适应梯度剪裁、梯度中心化、正负动量、稳定权值衰减、线性学习率warm-up、Lookahead、Softplus
故你，·2022-11-20 04:12

NNDL第四章笔记

文章目录NNDL第四章笔记4.1神经元sigmoid型函数logistic函数：Tanh函数：Hard—logistic函数和Hard—Tanh函数ReLU函数带泄露的ReLU和带参数的ReLUELU函数，Softplus
wolf totem·2022-09-29 07:24

交叉熵、GAN loss与softplus

一、交叉熵理解：交叉熵，其用来衡量在给定的真实分布P(x)下，使用非真实分布Q(x)所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。其公式为：KL散度用来衡量两个分布的距离，也称为相对熵:，由于代表数据真实分布，是固定的量，所以优化交叉熵等同于优化KL散度。二、GANloss理解从这个角度理解GANloss：假如判别器为D，真实数据为x，生成数据为。则经过判别器后真实数据和生成数据的概率分布
吃远·2022-08-11 21:40

深度学习基础宝典---激活函数、Batch Size、归一化

❤️给大家推荐一款很火爆的刷题、面试求职网站目录激活函数常见的激活函数及图像1.sigmoid激活函数2.tanh激活函数3.Relu激活函数4.LeakRelu激活函数5.SoftPlus激活函数6.
knighthood2001·2022-08-02 07:27

Pytorch 学习笔记-自定义激活函数

Pytorch学习笔记-自定义激活函数0.激活函数的反向传播1.Relu2.LeakyRelu3.Softplus1.Variable与Function（自动梯度计算）0.本章内容1.pytorch如何构建计算图
@bnu_smile·2022-07-15 07:39

Hard-Mish

:Hard-Mish…场景一:Hard-MishclassMish(nn.Module):@staticmethoddefforward(x):#x*tanh(ln(1+e^x))returnx*F.softplus
weeksooo·2022-06-06 09:54

python人工智能tensorflow常用激活函数Activation Functions

目录前言常见的激活函数种类及其图像1sigmoid(logsig)函数2tanh函数3relu函数4softplus函数tensorflow中损失函数的表达1sigmoid(logsig)函数2tanh
·2022-05-05 12:20

GluonTS 模型预测时间序列

上图左右都是LSTM结构，左右用的数据不一样，一个用的是训练数据，一个用的是预测数据deepar本质就是lstm+softplus。要求数据具有相同的频率、分类特征数量和动态特征数量Gluon
生产队的驴儿·2021-11-15 18:40

【机器学习】基础之概率论与信息论

文章目录引言概率论概率概率分布离散型随机变量和概率质量函数连续型随机变量和概率密度函数边缘概率分布条件概率分布条件概率的链式法则独立性和条件独立性期望、方差和协方差期望方差协方差常用概率分布伯努利分布高斯分布指数分布Laplace\rmLaplaceLaplace分布常用函数sigmoid\rmsigmoidsigmoid函数softplus
Articoder·2021-10-23 18:42

非线性激励函数sigmoid，tanh，softplus，Relu

目前有四种常见的非线性激励函数：sigmoid函数：tanh函数：softplus函数：Relu函数：其对应得函数图像如下：函数种类优点缺点sigmoid函数在整个定义域内可导gradient在饱和区域非常平缓
Efan_w·2020-08-24 18:28

激活函数

为什么需要非线性激活函数常见的激活函数sigmoid激活函数tanh激活函数ReLU激活函数LeakyReLU激活函数P-ReLU激活函数R-ReLU激活函数ELU激活函数Maxout激活函数SoftPlus
CQUPT-Wan·2020-08-24 03:42

tf常见的激活函数（Activation Functions ）汇总

tf常见的激活函数汇总常见的激活函数种类及其图像1sigmoid(logsig)函数2tanh函数3relu函数4softplus函数tensorflow中损失函数的表达1sigmoid(logsig)
Bubbliiiing·2020-08-21 23:05

【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比（你需要的这里都有了！）

激活函数对神经网络的重要性自不必多言，来自丹麦技术大学的CasperHansen通过公式、图表和代码实验介绍了Sigmoid、Tanh、ReLU、Softplus、Softmax、ELU以及更新的LeakyRe
ChaucerG·2020-08-19 03:02

tensorflow--激活函数

激活函数tf.nn.relu()tf.nn.sigmoid()tf.nn.tanh()tf.nn.elu()tf.nn.bias_add()tf.nn.crelu()tf.nn.relu6()tf.nn.softplus
SUNFC·2020-08-19 00:49

Pytorch学习笔记【4】：激活函数

二.激活函数的种类常用的激活函数是四类：1.Relu2.Sigmoid3.Tanh4.Softplus我们来看看他们的图形长什么样子：三.我们用具体代码看看，经过激活函数后，数据都变成了什
strong tyj·2020-08-13 17:58

pytorch学习笔记3--activation function 激活函数

常见的激活函数包括sigmoid、tanh、relu、softplus和softmax函数。二、这些函数的图像这些函数的共同特点就是他们都是非线性函数，下面它们各自
赵 XiaoQin·2020-08-13 10:57

Tensorflow学习之旅（十）——降噪自编码

为什么叫去噪呢，是因为我们在之前输入的数据是加了高斯噪声的，但是我们在学习特征时是不能把噪声也学进去的，所以这里还实现了隐层上用tf.nn.softplus()激活函数？不知道理解是否正确！看代码吧!
btbujhj·2020-08-12 14:24

加性高斯噪声（AGN）去噪自编码器的理解及其TensorFlow实现

网络大体结构如下：流程如下：首先定义权值初始化函数；一、定义自编码class，包括：1、定义参数，网络，costfunction，优化函数，参数重置，包括输入输出隐含层权重等各个参数，激活函数softplus
SHNU_PFH·2020-08-12 14:15

常用激活函数图像

激励函数有很多,不过我们平时要用到的就这几个.relu,sigmoid,tanh,softplus.importtorchimporttorch.nn.functionalasF#激励函数都在这fromtorch.autogradimportVariable
迷茫小码农·2020-08-08 20:28

PyTorch-Activation激活函数

NVIDIA-GTX1080软件：Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1一、基础知识1、激活函数作用：神经网络可以描述非线性问题2、relu、sigmoid、tanh、softplus
samylee·2020-08-04 00:08

pytorch 入门--激活函数

激活函数：这里主要是介绍四种，sigmoid,relu,tanh,softplus代码如下：使用包的导入：importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotasplt
hpulfc·2020-08-03 17:41

激活函数

首先提一下激活函数的一般形式，在我平时的学习中，我遇到过的一般是这四种形式，simoid,tanh,ReLu,softplus。
zlc911202·2020-08-01 02:35

【Deep Learning笔记】神经网络的优化解读（看不懂你来打我~！）

1.1sigmoid1.2tanh1.3ReLU函数1.4ReLU函数的变种2Dropout2.1原理2.2实验2.3作者重点分析的一些特点1激活函数1.1sigmoid1.2tanh优缺点：引入更简单更高效的函数：1.3ReLU函数softplus
Li xiang007·2020-07-28 22:18

四种激活函数(Relu Linear Sigmoid Tanh)

https://en.wikipedia.org/wiki/Rectifier_(neural_networks)Rectifier(neuralnetworks)维基百科，自由的百科全书整流器（蓝色）和softplus
搬砖工友·2020-07-28 20:32

神经网络中的激活函数（activation function）-Sigmoid, ReLu, TanHyperbolic(tanh), softmax, softplus

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。
qrlhl·2020-07-28 10:52

深度学习——激活函数总结

在神经网络中常用的激活函数有Sigmoid、Tanh、ReLU、Softplus以及变种函数NoisyReLU、LeakyReLU、Elus、Swish等。
loveliuzz·2020-07-11 11:07

tensorflow随笔-tf.nn.softplus

tf.nn.softplus(features,name=None)解释：这个函数的作用是计算激活函数softplus，即log(exp(features)+1)。使用例子：#!
AI_LX·2020-07-10 20:43

TensorFlow中tf.nn模块

tf.nn.relu(features,name=None)#max(features,0)tf.nn.relu6(features,name=None)#min(max(features,0),6)tf.nn.softplus
weixin_30642305·2020-07-10 06:57

深度学习面试题

答：p553.概率密度的万能近似器答：p67：3.10上面那一段4.简单介绍一下sigmoid，relu，softplus，tanh，RBF及其应用场景答：sigmo
weixin_30242907·2020-07-08 13:55

深度学习--新的激活函数Mish

importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassMish(nn.Module):'''Appliesthemishfunctionelement-wise:mish(x)=x*tanh(softplus
风可。·2020-07-05 17:42

PyTorch学习笔记（三）——激活函数

relu、sigmoid、tanh和softplus。那我们就看看他们各自长什么样啦。importtorc
Le_ander·2020-07-05 08:10

pytorch中的 relu、sigmoid、tanh、softplus 函数

四种基本激励函数是需要掌握的：1.relu线性整流函数（RectifiedLinearUnit,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（activationfunction），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。通常意义下，线性整流函数代指代数学中的斜坡函数，即而在神经网络中，线性整流函数作为神经元的激活函数，定义了该神经元在线性变换之后的的非线性输出结果。换言
主攻·2020-06-29 05:26

tensorflow2.0-自定义层

自定义层无参数的自定义层无参数的自定义层可以使用：keras.layers.Lambda函数customized_spftplus=keras.layers.Lambda(lambdax:tf.nn.softplus
jack_wine·2020-06-29 01:58

tensorflow学习笔记（四）：激活函数

中的激活函数所有激活函数输入和输出的维度是一样的tf.nn.relu()tf.nn.sigmoid()tf.nn.tanh()tf.nn.elu()tf.nn.bias_add()tf.nn.crelu()tf.nn.relu6()tf.nn.softplus
ke1th·2020-06-27 03:39

Tensorflow Python API 翻译（nn）

原文链接该章介绍有关神经网络构建的API激活函数表示在神经网络中，我们有很多的非线性函数来作为激活函数，比如连续的平滑非线性函数（sigmoid，tanh和softplus），连续但不平滑的非线性函数（
chuange6363·2020-06-22 23:36

DeepLearning 知识点整理

importtheanofromkerasimportbackendasKimportkeras.activationsasA#frompylabimport*x=theano.tensor.dmatrix()softmax=theano.function([x],A.softmax(x))softplus
blacklaw0·2020-06-22 18:27

tensorflow常用函数——官方文档索引

nn.htmlNeuralNetworkActivationFunctionstf.nn.relu(features,name=None)tf.nn.relu6(features,name=None)tf.nn.softplus
洋石灰·2020-06-22 09:31

07.18 深度学习常见函数（不定期更新）

softmax:image.pngtanh:image.pngReLu{\displaystylef(x)=x^{+}=\max(0,x)}Softplus(x)=log(1+ex)image.pngsigmoid
archur·2019-12-26 18:58
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