Tanh 第4页

李沐-动手学深度学习（4）数值稳定性、模型初始化、激活函数

（使每一层的输出和每一层的梯度都是一个均值为0，方差为一个固定数的随机变量）（权重初始用Xavier，激活函数用tanh、relu或变化的sigmoid）一、数值稳定性t在这里表示层。

minlover·2023-09-04 13:48

Keras-LSTM Layer

fromtensorflow.python.keras.layersimportDensefromtensorflow.python.kerasimportSequentialmodel=Sequential()model.add(LSTM(200,input_dim=100,timestep=100,activation=tanh

在努力的Jie·2023-09-02 11:28

深度学习几种常见模型

（1）使用了Relu作为激活函数，比sigmoig和tanh使用的激活函数收敛更快；（2）使用了dropout随机删减神经原，防止过拟合。

邓建雄·2023-09-01 03:48

前向传播与反向传播涉及到的知识点

学习率三、指数衰减学习率——解决lr的选择1.总结经验2.公式引入四、激活函数1.简单模型：最初的理解2.激活函数MP模型3.优秀的激活函数的特点4.常见的激活函数a）Sigmoid（）函数图像特点b）Tanh

孤狼灬笑·2023-08-28 12:48

激活函数总结（十九）：激活函数补充(ISRU、ISRLU)

2.1InverseSquareRootUnit（ISRU）激活函数2.2InverseSquareRootLinearUnit(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

sjx_alo·2023-08-26 13:11

机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法总览

关键词交叉熵，KL散度（相对熵），NLLloss（负对数似然损失），BCELoss，Contrastiveloss，tripletloss，n-pairloss，focallosssigmoid，tanh

noobiee·2023-08-26 11:41

深度学习基础

1.3矩阵1.4张量1.5导数2.numpy常用操作3.梯度下降算法4.反向传播4.1完整的反向传播过程4.2代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数6.1激活函数-Sigmoid6.2激活函数-tanh6.3

@kc++·2023-08-23 20:10

激活函数总结（十七）：激活函数补充(PELU、Phish)

引言2激活函数2.1ParametricExponentialLinearUnit（PELU）激活函数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

sjx_alo·2023-08-23 17:24

激活函数总结（十五）：振荡系列激活函数补充(SQU、NCU、DSU、SSU)

NCU)激活函数2.3DecayingSineUnit(DSU)激活函数2.4ShiftedSincUnit(SSU)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

sjx_alo·2023-08-23 17:23

激活函数总结（十四）：激活函数补充(Gaussian 、GCU、ASU)

激活函数2.2GrowingCosineUnit(GCU)激活函数2.3AmplifyingSineUnit(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

sjx_alo·2023-08-23 17:53

激活函数总结（十六）：激活函数补充(SReLU、BReLU)

2.1S-shapedRectifiedLinearActivationUnit（SReLU）激活函数2.2BipolarRectifiedLinearUnit(BReLU)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

sjx_alo·2023-08-23 17:51

pytorch tensor 初始化_Pytorch - nn.init 参数初始化方法

Pytorch的参数初始化-给定非线性函数的推荐增益值(gainvalue)：nonlinearity非线性函数gain增益Linear/Identity1Conv{1,2,3}D1Sigmoid1Tanh

李無鋒·2023-08-20 13:55

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

激活函数总结（十三）：Tanh系列激活函数补充1引言2激活函数2.1LeCunTanh激活函数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

sjx_alo·2023-08-20 00:06

常用激活函数及其优缺点的总结与比较

文章目录1、sigmoid2、Tanh3、ReLU4、LeakyReLU5、Softmax1、sigmoid优点：将很大范围内的输入特征值压缩到0~1之间，适用于将预测概率作为输出的模型；缺点：1）当输入非常大或非常小的时候

masterleoo·2023-08-19 14:29

梯度爆炸和梯度消失的原因以及解决方法

文章目录1、原因：2、解决方法1、原因：梯度消失和梯度爆炸的根本原因是因为在反向传播过程中，使用链式法则计算时，累积相乘效应导致梯度过大或者过小主要原因有：1）激活函数：例如sigmoid或者tanh激活函数

masterleoo·2023-08-19 14:58

卷积神经网络全解！CNN结构、训练与优化全维度介绍！

卷积操作卷积核与特征映射卷积核大小多通道卷积步长与填充步长填充空洞卷积（DilatedConvolution）分组卷积（GroupedConvolution）2.2激活函数ReLU激活函数优势与劣势LeakyReLUSigmoid激活函数优势与劣势Tanh

TechLead KrisChang·2023-08-19 09:39

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

激活函数补充1引言2激活函数2.1Absolute激活函数2.2Bipolar激活函数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

sjx_alo·2023-08-18 16:45

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

激活函数补充1引言2激活函数2.1Identity激活函数2.2LogSigmoid激活函数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

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)

系列激活函数补充1引言2激活函数2.1Softmin激活函数2.2Softmax2d激活函数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

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)

十二）：三角系列激活函数补充1引言2激活函数2.1Sinusoid激活函数2.2Cosine激活函数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

sjx_alo·2023-08-18 16:14

第八课：(2)二分类神经网络&torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播

文章目录二、二分类神经网络：逻辑回归1二分类神经网络的理论基础2tensor实现二分类神经网络的正向传播3ReLU，Tanh,阶跃函数sign，Sigmoid函数tanhReLU阶跃函数:符号函数sign4

xiao52x·2023-08-15 07:55

激活函数总结（八）：基于Gate mechanism机制的激活函数补充(GLU、SwiGLU、GTU、Bilinear、ReGLU、GEGLU)

2.2SwiGLU激活函数2.3GTU激活函数2.4Bilinear激活函数2.5ReGLU激活函数2.6GEGLU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

sjx_alo·2023-08-15 01:55

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

激活函数总结（六）：ReLU系列激活函数补充1引言2激活函数2.1RReLU激活函数2.2CELU激活函数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

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)

系列激活函数补充1引言2激活函数2.1HardShrink激活函数2.2SoftShrink激活函数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

sjx_alo·2023-08-15 01:24

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

2.1Softsign激活函数2.2Threshold(Unitstepactivationfunction)激活函数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

sjx_alo·2023-08-15 01:54

激活函数总结（一）：ReLU及其变体

激活函数介绍（一）1引言2常用激活函数介绍2.1Sigmoid激活函数2.2Tanh激活函数2.3ReLU激活函数2.4LeakyReLU激活函数2.5ParametricReLU（PReLU）激活函数

sjx_alo·2023-08-08 02:00

牛顿迭代法解超越方程

牛顿迭代法解超越方程L=gT22πtanh(2πLd)L=\frac{gT^2}{2\pi}tanh(\frac{2\pi}{L}d)L=2πgT2tanh(L2πd)方程：f(L)=L−gT22πtanh

小孟的CDN·2023-08-04 06:09

激活函数

blog.csdn.net/kangyi411/article/details/78969642Sigmoid\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}求导为\sigma(x)(1-\sigma(x))tanh

reeuq·2023-08-02 11:06

多层感知机

没有激活函数的话，多个全连接层等同一个全连接层效果，因为全连接层等同一个矩阵，两个矩阵相乘还是矩阵，所有中间需要特殊处理激活函数激活函数是按元素进行操作sigmoid激活函数将输入投影到（0，1）区间Tanh

他是一个俗人啊·2023-07-29 06:54

逻辑斯特回归

，回归是连续的下载数据集train=True：下载训练集逻辑斯蒂函数保证输出值在0-1之间能够把实数值映射到0-1之间导函数类似正态分布其他饱和函数sigmoidfunctions循环神经网络经常使用tanh

Yuerya.·2023-07-29 04:29

饱和（非饱和）激活函数

1.什么是饱和（非饱和）激活函数若h(x)满足：，则h(x)称为饱和激活函数，例如sigmoid和tanh，否则为非饱和激活函数，例如Relu及其变体。

S0ybean·2023-07-28 14:30

机器学习&&深度学习——多层感知机

多层感知机解决XOR隐藏层线性模型可能会出错在网络中加入隐藏层从线性到非线性通用近似定理激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数多类分类解决XOR

布布要成为最负责的男人·2023-07-27 19:33

机器学习中的数学——激活函数（七）：Softmax函数

von Neumann·2023-07-27 00:51

深度学习常用的激活函数

各种激活函数总结目录一、sigmoid二、tanh!

Hilbob·2023-07-25 17:49

龙曲良 Tensorflow —— 随机梯度下降（自用）-4

目录一、梯度下降二、激活函数及其梯度2.1最简单的阶梯激活函数2.2sigmoid/logistic（tf.sigmoid）2.3tanh（tf.tanh）2.4ReLU（tf.nn.relu）三、损失函数及其梯度四

清园暖歌·2023-07-24 20:03

动手学深度学习——多层感知机（原理解释+代码详解）

目录一、多层感知机1.隐藏层1.1线性模型可能会出错1.2在网络中加入隐藏层1.3从线性到非线性1.4通用近似定理2.激活函数2.1ReLU函数2.2sigmoid函数2.3tanh函数3.小结二、多层感知机的从零开始实现

緈福的街口·2023-07-23 23:47

神经网络求解线性方程组,人工神经网络激活函数

这个激活函数不一定是sigmoid，常见的有sigmoid、tanh、relu等。（2）对于二分类问题，输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。

阳阳2013哈哈·2023-07-23 05:26

深度学习笔记(二)——激活函数原理与实现

出现原因：由于sigmoid和tanh容易出现梯度消失，为了训练深层神经网络，需要一个激活函数神经网络，它看起来和行为都像一个线性函数，但实际上是一个非线性函数，允许学习数据中的复杂关系。

没有顶会的咸鱼·2023-07-20 16:18

学习笔记

学习笔记softmaxsigmod1/1+exp(-x)交叉熵损失函数Relu激活函数相较于sigmoid和tanh，Relu的主要优势是计算效率高且不会出现梯度消失问题ReLu函数是一个通用的激活函数

Xy_42f4·2023-07-18 18:23

常见的激活函数（Sigmoid，tanh双曲正切，ReLU修正线性单元，Leaky ReLU函数）

激活函数在神经元之间作为信息传递的隐射函数，是为了将我们神经元这样的线性模型进行非线性转换的重要存在，使得我们最终的神经网络模型才能够表达出强大的非线性数据拟合能力。这里简单几种常见的激活函数。一、Sigmoid函数表达式为：导函数为：sigmoid是神经网络中很入门的一种激活函数，在以前得到了广泛使用，但是随着后来的学习发展，发现sigmoid的收敛速度很慢，而且因为本身的表达式不能很好的将神经

Guapifang·2023-07-16 12:49

强化学习调参技巧一： DDPG算法训练动作选择边界值_分析解决

1.原因：选择动作值只在-11之间取值actor网络输出用tanh，将动作规范在[-1,1]，然后线性变换到具体的动作范围。

汀、人工智能·2023-07-16 10:30

tensorflow softmax输出只有0或1

:21:52HaHa_33阅读数：1658softmax层输出理应是0~1的小数，一旦只输出0或1，那表明模型对自己的判断相当“自信”可供参考的改善措施如下：1、使用非线性的激活函数，比如relu或者tanh2

菜的真真实实·2023-07-16 07:33

关于吴恩达深度学习总结(一)

sigmoidfunction（sigmoid函数）四、yhat五、参数的更新规则六、w，b的导数七、向量化logistic回归八、激活函数1.sigmoidfunction（sigmoid函数）2.tanh

南阳北海·2023-07-16 03:16

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解0.前言1.常用激活函数1.1Sigmoid激活函数1.2Tanh激活函数1.3ReLU激活函数1.4线性激活函数1.5Softmax激活函数

盼小辉丶·2023-07-15 08:59

各种激活函数, 图像, 导数及其特点

文章目录sigmoid特点缺点sigmoid导数tanh特点导数Relu导数优点缺点LeakyRelu(PRelu)导数特点ELU导数特点SELU导数特点SoftMax导数特点本人博客:https://

小夏refresh·2023-07-14 23:02

Pytorch基本使用—激活函数

常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等。1.2性质激活函数是神经网络中的一种重要组件，它的作用是引入非线性特性，使得神经网络能够学习和表示更加复杂的函数关系。

白三点·2023-07-14 14:50

详解Python中常用的激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU等)

目录一、激活函数定义二、梯度消失与梯度爆炸1.什么是梯度消失与梯度爆炸2.梯度消失的根本原因3.如何解决梯度消失与梯度爆炸问题三、常用激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.LeakyReLU5

·2023-07-14 10:15

Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling

传统的循环单元：tanh

big_matster·2023-07-14 07:32

深度卷积网络的实际应用

、AlexNet1.3、VGG2、残差网络3、Inception网络（Inceptionnetwork）4、迁移学习5、数据增强1、三种经典的深度卷积网络1.1、LeNet-5使用sigmoid函数和tanh

Q渡劫·2023-07-14 02:14

scratch lenet(9): C语言实现tanh的计算

文章目录1.目的2.tanh⁡(x)\tanh(x)tanh(x)的naive实现2.1数学公式2.2naive实现3.tanh⁡(x)\tanh(x)tanh(x)的快速计算3.1Maple中的近似公式

baiyu33·2023-06-23 14:46

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