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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

三、多层感知机及模型优化

文章目录前言一、多层感知机1.1隐藏层1.1.1什么叫隐藏层1.1.2为什么需要隐藏层1.2激活函数1.2.1ReLU函数1.2.2Sigmoid函数1.2.3tanh函数1.3多层感知机的代码实现二、

穆_清·2023-06-23 05:45

深度学习--常见激活函数的实现

跃阶函数公式优点缺点应用场景代码实现效果图Sigmoid函数与代码实现公式Sigmoid函数优点Sigmoid函数缺点代码实现效果图ReLu公式优点缺点代码效果图LeakyReLU公式优点缺点代码效果图tanh

码上有前·2023-06-20 13:55

logits 与 pre-logits

pre-logits就是一个全连接层+tanh激活函数。举个例子importtorchimporttorch.nnasnnclassNet(nn.

Enzo 想砸电脑·2023-06-16 20:31

pytorch深度学习框架—torch.nn模块（二）

pytorch深度学习框架—torch.nn模块（二）激活函数pytorch中提供了十几种激活函数，常见的激活函数通常为S形激活函数（Sigmoid）双曲正切激活函数(Tanh)和线性修正单元（ReLu

程序小旭·2023-06-14 06:57

机器学习-11 BP神经网络

BP神经网络神经网络介绍前馈神经网络BP神经网络BP神经网络的核心思想误差反向传播算法BP网络结构反馈神经网络自组织神经网络神经网络相关概念激活函数Sigmoid函数tanh双曲正切函数ReLU函数LeakyRuLU

so.far_away·2023-06-13 04:12

权重初始化方法

随机初始化深度模型中一般都能用，但有缺陷：随机数生成其实也是在均值为0、方差为1的高斯分布中采样，当神经网络的层数增多，激活函数（tanh）的输出值越接近0，会导致梯度非常接近0，然后梯度消失pre-train

卖女孩的潇火柴·2023-06-12 08:11

Pytorch学习二——Sequential和Module

Module来定义上面的神经网络定义神经网络方式一：Sequential#Sequentialseq_net=nn.Sequential(nn.Linear(2,4),#PyTorch中的线性层，wx+bnn.Tanh

水果篮子~·2023-06-11 21:42

Keras中 LSTM 模型解读

其中，四个黄色的小矩形就是普通神经网络的隐藏层结构，其中第一、二和四的激活函数是sigmoid，第三个的激活函数是tanh。

彭祥.·2023-06-09 09:01

NLP学习笔记五-simple RNN

就是我们需要学习的参数矩阵，ht−1h_{t-1}ht−1是我们上个单元得到的向量，xtx_{t}xt是当前单元输入的词向量，当前词向量xtx_{t}xt和h_{t-1}拼接，之后和矩阵A相乘，在经过tanh

Mr Gao·2023-06-09 06:37

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

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