maxout

深度学习核心技术与实践之深度学习基础篇

人体各种神经元本身的构成很相似（2）早期的大脑损伤，其功能可能是以其他部位的神经元来代替实现的（3）神经元具有稀疏激活性，尽管大脑具有高达五百万亿个神经元，但真正同时被激活的仅有1%~4%神经元模型（1）ReLu是一种特殊的Maxout
__如果·2023-12-29 01:39

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

机器学习之激活函数

激活函数目录激活函数一、为什么需要激活函数二、常见的激活函数1.Sigmoid2、tanh3、ReLU4、LeakyReLU5、ELU6、Maxout三、如何选择合适的激活函数一、为什么需要激活函数神经网络单个神经元的基本结构由线性输出
刘不饱·2023-11-26 09:00

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

【学习笔记】Sigmoid, Relu, Swish, Gelus, Maxout等常用激活函数的分析学习

Sigmoid,Relu,Swish,Gelus,Maxout等常用激活函数的分析学习本文主要针对邱锡鹏老师《NNDL》中3.1节中提及的集中激活函数做了一下对比记录，并不较少激活函数本身，只是从发展和优缺点的角度去评价他们
JinyuZ1996·2023-10-24 23:25

【机器学习合集】激活函数合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录综述1.S激活函数(sigmoid&Tanh)2.ReLU激活函数3.ReLU激活函数的改进4.近似ReLU激活函数5.Maxout激活函数6.自动搜索的激活函数Swish综述这些都是神经网络中常用的激活函数
slience_me·2023-10-24 20:33

TensorFlow入门(二十五、单个神经元的扩展——Maxout网络)

Maxout网络的原理Maxout是Goodfellow在2013年提出的一个新的激活函数,与其它的激活函数相比,Maxout是需要参数的,且参数可以通过网络的反向传播得到学习,因此它比其它激活函数有着更好的性能
艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:32

Maxout Networks论文阅读

.MaxoutNetworksarXiv:1302.4389[stat.ML]tensorflow2代码：https://github.com/zhangkaihua88/ML_Paper1.1.摘要maxout
山雾幻华·2023-10-03 12:41

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

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、Mish、Maxout
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)

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-09-27 05:04

激活函数总结（四十一）：激活函数补充(ShiLU、ReLUN)

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-09-27 05:03

激活函数总结（四十四）：激活函数补充(NLSIG、EvoNorms)

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-09-27 05:33

激活函数总结（三十八）：激活函数补充(PDELU、CosLU)

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-09-19 16:54

激活函数总结（三十七）：激活函数补充(PAU、DELU)

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、Mish、Maxout
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)

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-09-19 16:23

激活函数总结（三十五）：激活函数补充(KAF、Siren)

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-09-19 16:53

激活函数总结（二十六）：激活函数补充(Probit、Smish)

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-09-07 09:59

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

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-09-07 09:59

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

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-09-07 09:59

激活函数总结（二十八）：激活函数补充(PSmish、ESwish)

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-09-07 09:27

激活函数总结（十七）：激活函数补充(PELU、Phish)

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-08-23 17:24

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

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、Mish、Maxout
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)

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-08-18 16:45

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

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、Mish、Maxout
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)

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、Mish、Maxout
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)

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、Mish、Maxout
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)

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、Mish、Maxout
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)

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、Mish、Maxout
sjx_alo·2023-08-15 01:24

机器学习-11 BP神经网络

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函数Maxout
so.far_away·2023-06-13 04:12

Maxout Networks

maxoutnetworks指的是在神经网络中的一种隐含层，此层只输出一个神经元的值，即最大值的神经元https://blog.csdn.net/u013230189/article/details/82799469
oword·2023-04-15 09:51

【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

Activation Function 激活函数 ---非饱和激活函数

非饱和激活函数（以ReLU、ReLU6及变体P-R-Leaky、ELU、Swish、Mish、Maxout、hard-sigmoi
Cmy_CTO·2023-04-05 12:26

Dropout，Batch Normalization，Maxout

Dropout浅层理解与实现：原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50413257作者：hjimce1.算法概述我们知道如果要训练一个大型的网络，训练数据很少的话，那么很容易引起过拟合(也就是在测试集上的精度很低)，可能我们会想到用L2正则化、或者减小网络规模。然而深度学习领域大神Hinton，在2012年文献：《Improvingne
sousouweiba·2023-01-19 08:12

神经网络基础2：激活函数

以下将介绍神经网络中常用的几种激活函数：sigmoid、tanh、ReLu、leakyReLu、PReLu、ELU、maxout、softmax，以及它们各自的特性。
yeqiustu·2023-01-16 06:36

激活函数(sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout)

sigmoid函数公式：图像：sigmoid可以将数据压缩到[0,1]范围内，可看作神经元的饱和放电率。在历史上，sigmoid函数非常有用，这是因为它对神经元的激活频率有很好的解释：从完全不激活(0)到求和后的最大频率处的完全饱和（saturated）的激活（1）。然而现在sigmoid激活函数使用较少，主要原因为两点：梯度消失。当神经元的激活在接近0或1时会饱和，导致其导数为0，则梯度为0。在
沉沉沉小姐·2023-01-12 11:44

激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。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,同ReLU一样是单边抑制,有宽广的接受域(0,+inf),但是由于指数运算,对数运算计算量大的原因,而不太被人使用.并且从一些人的使
明天也要加油鸭·2023-01-12 11:41

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第三章（含全连接方法实现手写数字识别）（详解）

目录1、张量2、分类问题3、激活函数（1）sigmoid函数（2）Tanh函数（3）ReLU函数（4）SoftMax函数（5）Maxout函数4、模型表示能力5、反向传播算法6、优化算法（1）torch.optim.SGD
ZDA2022·2023-01-07 09:35

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

神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。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,同ReLU一样是单边抑制,有宽广的接受域(0,+inf),但是由于指数运算,对数运算计算量大的原因,而不太被人使用.并且从一些人的使
初识-CV·2023-01-06 20:25

激活函数的性质、表达式及其优劣：Sigmoid -> Tanh -> ReLU -> Leaky ReLU 、PReLU、RReLU 、ELUs-> Maxout

激活函数的性质1.非线性：即导数不是常数。保证多层网络不退化成单层线性网络。这也是激活函数的意义所在。2.可微性：可微性保证了在优化中梯度的可计算性。传统的激活函数如sigmoid等满足处处可微。对于分段线性函数比如ReLU，只满足几乎处处可微（即仅在有限个点处不可微）。对于SGD算法来说，由于几乎不可能收敛到梯度接近零的位置，有限的不可微点对于优化结果不会有很大影响。3.计算简单：正如题主所说，
姬香·2023-01-05 14:25

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
SP FA·2023-01-02 07:26

激活函数之 Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU变形和Maxout

Sigmoid函数Sigmoid函数计算公式sigmoid：x取值范围(-∞，+∞)，值域是(0,1)。sigmoid函数求导这是sigmoid函数的一个重要性质。图像代码#-*-coding:utf-8-*-"""@author:tom""" importnumpyimportmathimportmatplotlib.pyplotasplt defsigmoid(x):  a=[]  forit
奔跑的大西吉·2022-12-26 15:08

maxout网络结构

论文原文地址https://arxiv.org/pdf/1302.4389.pdf1.论文核心算法：利用max操作和多个网络训练的最大值来获得输出值，具体来说，假设输入，即x为一个长度为v的向量，需要提供一个参数k，创建k个结构相同的隐藏层，同时进行计算和训练，权重为k个一系列大小为的权值矩阵，偏置项为k个一系列大小为大小为的偏置向量。设为第j个权值矩阵中第i个隐藏单元的权重向量，为第j个权值矩阵
苏炘·2022-12-26 12:21

【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

文章目录一、常见的三种网络结构二、激活函数（1）S型激活函数logistic函数和Tanh函数：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】四种函数的图像（3）Swish函数（4）GELU函数（5）Maxo
Bessie_Lee·2022-12-23 13:29

神经网络 激活函数小结.2022.01

RandomizedLeakyReLu函数ELU(ExponentialLinearUnits)函数ReLu6函数Swish函数(SiLU)H-Swish函数Mish函数高斯误差线性单元(GELUs)Maxout
球场书生·2022-12-12 14:50

深度学习(七)——Batch Normalization+Pytorch实现

这个问题的解决在之前的工作中，有从尝试新的激活函数角度，如ReLU、Maxout、PReLU等；有从权值初始化方法角度，如Xavier初始化、Kaiming初始
hhhcbw·2022-12-01 07:35

DehazeNet: An End-to-End System for Single ImageHaze Removal（图像去雾2016）

具体来说，Maxout单元层用于特征提取，可以生成几乎所有的与雾向光的特征。我们还在去雾网中提出了
change_lkl·2022-12-01 00:05

深度神经网络，适用于小型脚本文本相关的语音验证

如果没有maxout和dropout技术，训练有素的DNN的EER绝对差2％左右。在隐藏层中将节点数量增加到512并没有太大帮助，而将节点数量减少到128则使得EER更差，为7.0
落雪snowflake·2022-11-30 19:49

常用激活函数：Sigmoid、Tanh、Relu、Leaky Relu、ELU、Mish、Swish等优缺点总结

参考：深度学习—激活函数详解（Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU6及变体P-R-Leaky、ELU、SELU、Swish、Mish、Maxout、hard-sigmoid、hard-swish
@BangBang·2022-11-22 08:08

激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

目录1.ReLU(RectifiedLinearUnit,修正线性单元)ReLU缺点2.ReLU变种LeakyReLU指数线性单元ELUSELU3.Swish4.MaxoutMaxout激活函数5.sigmoid&tanhsigmoid作激活函数的优缺点为什么tanh相比sigmoid收敛更快:6.silu激活函数的作用梯度消失与梯度爆炸激活函数选择参考神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高
mjiansun·2022-11-22 08:37

深度学习-激活函数：饱和激活函数【Sigmoid、tanh】、非饱和激活函数【ReLU、Leaky ReLU、RReLU、PReLU、ELU、Maxout】

深度学习-激活函数：饱和激活函数【Sigmoid、tanh】、非饱和激活函数【ReLU、LeakyReLU、RReLU、PReLU、ELU、Maxout】一、激活函数的定义：二、激活函数的用途1、无激活函数的神经网络
u013250861·2022-11-17 07:42
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