Tanh 第5页

面经----深度学习

梯度消失问题主要出现在使用某些特定的激活函数（如Sigmoid或Tanh）或者初始化权重过大或过小的情况下。这些激活函数在输入接近饱和区域时，梯度变得非常小，接近于零。

stay or leave·2023-06-08 13:34

CNN的基本概念、常用的计算公式和pytorch代码

空洞卷积)3.转置卷积(反卷积)4.可分离卷积4.1.空间可分离卷积4.2.深度可分离卷积三、CNN的输入输出尺寸计算公式3.1.卷积层3.2.池化层四、CNN常用的激活函数4.1.Sigmoid4.2.tanh4.3

略知12·2023-06-07 09:51

深度学习激活函数Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax的区别

深度学习中，需要设置门限值激活神经元。神经元的激活状态有两种：1.激活，2.不激活。我们如何设置门限值呢？如果采用固定值，低于某个值则不激活，高于某个值激活，这时的函数图像类似直角脉冲，直角脉冲最像直角脉冲的激活函数为Sigmoid,SigmoidSigmoid的公式它的优点是值域在0，1之间，可反应输入x的变化。缺点也比较明显，如果处于上方或下方的平坦区域，梯度很小，导致梯度和权重的乘积小于1，

PaulHuang·2023-04-21 01:19

《Oracle Database编程指南》13-01：数值函数

超越函数COS、COSH、EXP、LN、LOG、SIN、SINH、SQRT、TAN和TANH精确到36位小数。超越函数ACOS、ASIN、ATAN和ATAN2精确到30位小数。

AT阿宝哥·2023-04-20 13:32

LSTM的结构

RNN和LSTM简略表示RNN层：长方形节点中包含了矩阵乘积、偏置的和、tanh函数的变换。将下面这个公式表示成一个tanh节点。

算法技术博客·2023-04-19 18:32

深度学习

激活函数SigmodSigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}TanhTanh(x)=tanh(x)=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}ReLUReLU(x)=max

BlueFishMan·2023-04-18 13:17

VGG Network

它的主要特点包括使用relu代替tanh函数、针对多个GPU的

liuqiker·2023-04-17 13:59

选用Relu 替代tanh 与sigmoid 的原因

为什么要引入激活函数？如果不用激活函数（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，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者ta

John_Phil·2023-04-14 22:27

[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

tensorflow学习笔记------神经网络优化

常用的激活函数有relu,sigmoid,tanh等。

David_Hdw·2023-04-11 11:00

LeNet-5 神经网络模型分析及其 TensorFlow 实现

但是需要说明的有几点：（1）LeNet-5主要采用tanh和sigmoid作为非线性激活函数，但是目前relu对卷积神经网络更有效（2）LeNet-5采用

csdn-WJW·2023-04-10 20:35

机器学习-猫狗识别（入门案例）

处理流程：数据处理，把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化各层权重W和偏置b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），

NewDay_·2023-04-09 08:45

深度学习调参的技巧

batchsize要合适epoch要合适，观察收敛情况，防止过拟合是否添加batchnomaldropout是否需要激活函数选择：除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh

moletop·2023-04-08 21:50

【概念梳理】激活函数

一、引言常用的激活函数如下：1、Sigmoid函数2、Tanh函数3、ReLU函数4、ELU函数5、PReLU函数6、LeakyReLU函数7、Maxout函数8、Mish函数二、激活函数的定义多层神经网络中

帅气的益达·2023-04-08 16:41

matlab常用函数库

类别函数名意义函数名意义三角函数sin正弦cos余弦tan正切asin反正弦acos反余弦atan反正切atan(x,y)四象限反正切sinh双曲正弦cosh双曲余弦tanh双曲正切acosh反双曲余弦

MarCNDS·2023-04-08 06:24

神经网络激活函数

神经网络激活函数神经网络激活函数的定义为什么神经网络要用激活函数神经网络激活函数的求导Sigmoid激活函数Tanh激活函数Softmax激活函数神经网络激活函数的定义所谓激活函数（ActivationFunction

ProgramStack·2023-04-06 03:28

with tf.Session() as sess、和tf.nn.tanh的用法以及作用

tf.nn.tanh双曲正切曲线一个Session可能会拥有一些资源，例如Variable或者Queue。当我们不再需要该session的时候，需要将这些资源进行释放。

霍迪迪·2023-04-05 11:36

【深度学习】激活函数

目录0激活函数1sigmoid函数2阶跃函数3ReLU函数4LeakyReLU函数5tanh函数0激活函数激活函数（Activationfunctions）是神经网络的必要组成部分。

倔强的大萝卜·2023-04-05 11:30

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 Tanh

看完这篇，你基本上可以自定义前向与反向传播，可以自己定义自己的算子文章目录Tanh公式求导过程优点：缺点：自定义Tanh与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF

jasneik·2023-04-05 11:18

激活函数之tanh介绍及C++/PyTorch实现

深度神经网络中使用的激活函数有很多种，这里介绍下tanh。

fengbingchun·2023-04-05 11:16

【神经网络】激活函数

简介：激活函数作用：加入了非线性因素，解决了线性模型缺陷，使得神经网络可以逼近非线性函数神经网络常用的激活函数：sigmoid，Tanh，relu等，relu最常用1、sigmoid：值域:（0,1）能把输出值压缩到

ZHANGHUIHUIA·2023-04-05 11:12

PyTorch学习笔记：nn.Tanh——Tanh激活函数

PyTorch学习笔记：nn.Tanh——Tanh激活函数torch.nn.Tanh()功能：逐元素应用Tanh函数（双曲正切）对数据进行激活，将元素调整到区间(-1,1)内函数方程：Tanh(x)=tanh

视觉萌新、·2023-04-05 11:34

Python PyTorch2：自动求导、梯度

常用的激活函数：importtorcha=torch.linspace(-10,10,20)#sigmoid函数0~1res=torch.sigmoid(a)print(res)#tanh函数-1~1res

Amazingmonkeys·2023-04-04 22:06

深度学习激活函数的比较和优缺点，sigmoid，tanh，relu

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ActivationFunction。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。如果使用的话，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何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。3.

三不小青年·2023-04-04 13:15

【动手学深度学习】多层感知机

多层感知机多层感知机的基本概念多层感知机从零开始实现流程图多层感知机的简洁实现流程图多层感知机的基本概念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(激活函数)通用近似原理激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh

xyy ss·2023-04-03 13:42

《动手学深度学习》之多层感知机

文章目录多层感知机从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差统计学习理论模型复杂性模型选择验证集KKK折交叉验证权重衰减范数与权重衰减Dropout

QxwOnly·2023-04-03 13:05

《动手学深度学习》（3）多层感知机

目录感知机多层感知机解决XOR问题单隐藏层激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数多类分类多隐藏层总结多层感知机的实现模型选择两种误差验证数据集和测试数据集K折交叉验证总结过拟合和欠拟合模型容量估计模型容量

坚持不懈的小白白·2023-04-03 13:43

机器学习实战项目3--使用keras实现MNIDT数据集手写数字识别

数据集手写识别answer1:1.详见http://www.cnblogs.com/lliuye/p/9486500.html(1)什么是激活函数激活函数（2）常用的线性激活函数有哪些sigmoid函数，tanh

strive鱼·2023-04-03 06:49

小白学Pytorch系列--Torch.nn API Recurrent Layers(8)

nn.RNNCell具有tanh或ReLU非线性的ElmanRNN

发呆的比目鱼·2023-04-02 21:56

循环神经网络（三）（常用循环神经网络，LSTM、GRU，文本生成）

模型定义模型特点用LSTM生成文本门控循环单元网络（GRU）模型定义模型特点References长短期记忆网络（LSTM）模型定义简单循环神经网络（S-RNN）的每一个位置的状态以递归方式计算：ht=tanh⁡

如松茂矣·2023-04-02 11:33

Python搭建神经网络部分常用激活函数及Python包结构

神经网络常用激活函数2.1阶跃函数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

雾岛LYC听风·2023-04-01 14:43

cv学习笔记（3）神经网络数学原理

激活函数如图所示，A表示激活函数，采用双曲正切函数，tanh(1.23)=0.84。归一化函数如图所示，softmax表示归一化指数函数，将2.08和1.81变为0.57和0.43。

砂糖B·2023-03-31 03:48

激活函数 Relu,Gelu,Mish,SiLU,Swish,Tanh,Sigmoid

Relu(RectifiedLinearUnit)Relu(x)=max(0,x)Relu(x)=max(0,x)Relu(x)=max(0,x)fromtorchimportnnimporttorchimportmatplotlibmatplotlib.use('agg')importmatplotlib.pyplotaspltfunc=nn.ReLU()x=torch.arange(start

我是胡歌·2023-03-29 04:35

李沐-动手学深度学习（八）多层感知机

常用的激活函数时Sigmoid、Tanh、ReLU。使用Softmax来处理多类分类。超参数为隐藏层数，和各个隐藏层大小。1、感知机比线性回归多了个激活函数，激活函数有很多种选择。

minlover·2023-03-28 14:51

Pytorch_第九篇_神经网络中常用的激活函数

各种常用的激活函数早期研究神经网络常常用sigmoid函数以及tanh函数（下面即将介绍的前两种），近几年常用ReLU函数以及L

沁泽呀·2023-03-24 11:46

深度学习干货总结（一）

欢迎关注本人的微信公众号AI_Engine1.三者是什么关系2.机器学习四象限3.传统机器学习与深度学习4.M-P神经元模型5.sgn阶跃函数与sigmoid激活函数6.tanh激活函数：tanh(x)

AI_Engine·2023-03-22 17:27

应该知道的训练GAN的技巧

1.generator的最后一层替代sigmoid而用tanh2.Wesamplepointsfromthelatentspaceusinganormaldistribution(G

明月工作坊·2023-03-16 16:56

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

激活函数和损失函数-Question

ReLU、Sigmoid、Tanh。作用：非线性变换。2.ReLU、Sigmoid、Tanh函数和导数。

魏鹏飞·2023-03-11 10:27

matlab tanh导数,谁知道tanh(x)的二阶导数-tanh-数学-郝啪韭同学

概述：本道作业题是郝啪韭同学的课后练习，分享的知识点是tanh，指导老师为詹老师，涉及到的知识点涵盖：谁知道tanh(x)的二阶导数_-tanh-数学，下面是郝啪韭作业题的详细。

肥西老母鸡·2023-03-10 16:25

神经网络中的激活函数

文章目录为什么要使用激活函数常用的激活函数如何选择激活函数ReLU激活函数的优点及局限性为什么Sigmoid和Tanh会导致梯度消失的问题为什么Tanh收敛速度⽐Sigmoid快？

1 + 1=王·2023-03-01 07:07

深度学习--激活函数

二、激活函数的种类1.Relu函数2.Leaky_Relu函数3.sigmoid函数4.tanh函数前言深度学习模型中网络层中经常会用的激活函数，是神经网络不可或缺的一部分。

于追梦丶·2023-02-25 08:24

深度学习激活函数

在神经网络中，常用的激活函数（activationfunction）有以下几种：1、sigmoid函数2、双曲正切函数tanh()3、修正线性函数rectifiedlinearfunctionf(x)=

Yaphat·2023-02-25 08:53

CANN-AICPU算子开发

算子举例：在网络模型中被用作激活函数的算子：tanh、ReLU、Sigmoid等1.1张量（Tensor）Tensor是算子中的数据，包括输入数据与输出数据，Tensor

有多大的思想，才有多大的能量·2023-02-17 18:11

【Python--torch（激活函数说明+代码讲解）】激活函数（sigmoid/softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh）

【Python–torch】激活函数(sigmoid/softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh)文章目录【Python--torch】激活函数(sigmoid/softmax/ELU

笃℃·2023-02-17 12:26

计算机视觉与深度学习-全连接神经网络（中）

1.1Sigmoid函数1.2tanh(x)函数与sigmoid类似，局部梯度特性不利于网络梯度流的反向传递。sigmoid和tanh局部特性不好，很少用他们，除非作为输出层，不在用作隐层。

@Wufan·2023-02-07 12:04

pytorch_lesson13.5 Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）解决激活函数sigmoid or tanh/relu梯度不均匀的问题

文章目录前言一、Xavier方法1.Xavier初始化参数方法基础理论2.Xavier初始化参数执行方法2.1PyTorch实现Xavier均匀分布的参数创建Sigmoid激活函数tanh激活函数2.2PyTorch

斯外戈的小白·2023-02-07 11:47

Pytorch 之torch.nn初探--第1关：torch.nn.Module

就你叫Martin？·2023-02-07 11:12

Xavier参数初始化方法和Kaiming参数初始化方法详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2023-02-07 11:59

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