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“‘tanh”激活函数具有奇怪的输出

"tanh"激活函数具有奇怪的输出。"tanh"是一种常用的激活函数，它是双曲正切函数的缩写。它的输出范围在-1到1之间，具有S形曲线的特点。

该激活函数的奇怪输出可能指的是以下情况之一：

梯度消失问题：当输入值较大或较小时，"tanh"函数的导数接近于0，导致梯度消失。这可能导致神经网络在训练过程中难以收敛或梯度无法正确传播。
饱和问题：当输入值较大或较小时，"tanh"函数的输出接近于1或-1，导致神经元饱和。在饱和状态下，神经元的梯度接近于0，导致网络学习能力下降。

为了解决这些问题，可以采用以下方法：

使用其他激活函数：除了"tanh"函数，还有其他常用的激活函数，如ReLU、Leaky ReLU、sigmoid等。这些激活函数在一定程度上可以缓解梯度消失和饱和问题。
批量归一化（Batch Normalization）：通过对每一层的输入进行归一化，可以加速网络的训练过程，提高模型的稳定性和泛化能力。
残差连接（Residual Connection）：在深层神经网络中引入残差连接可以帮助信息的快速传递，减轻梯度消失问题。
梯度裁剪（Gradient Clipping）：限制梯度的范围，防止梯度爆炸或梯度消失。
使用更深的网络结构：深层网络通常具有更强的表达能力，可以更好地处理复杂的输入数据。

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【机器学习每日一问06】为什么LSTM使用sigmoid和tanh作为激活函数

门（输入门，输出门，遗忘门）使用sigmoid，求值（ image.png ）使用tanh。为什么？门是控制开闭的，全开时值为1，全闭值为０。用于遗忘和保留信息。...对于求值的激活函数无特殊要求。能更换吗？门是控制开闭的，全开时值为1，全闭值为０。用于遗忘和保留信息。门的激活函数只能是值域为０到１的，最常见的就是sigmoid。...对于求值的激活函数无特殊要求。能不能把tanh换成relu？不行会造成输出值爆炸。...RNN共享参数矩阵，长程的话相当于多个相乘，最后输出类似于，其中是激活函数，如果有一个大于1的特征值，且使用relu激活函数，那最后的输出值会爆炸。...但是使用tanh激活函数，能够把输出值限制在-1和1之间。这里relu并不能解决梯度消失或梯度爆炸的问题。假设有t=3，最后一项输出反向传播对W求导，。

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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何非线性函数。...非零中心化的输出会使得其后一层的神经元的输入发生偏置偏移（Bias Shift），并进一步使得梯度下降的收敛速度变慢； * 计算时，由于具有幂运算，计算复杂度较高，运算速度较慢。...比 sigmoid函数收敛速度更快； * 相比 sigmoid函数，tanh是以 0为中心的；缺点： * 与 sigmoid函数相同，由于饱和性容易产生的梯度消失； * 与 sigmoid函数相同，由于具有幂运算

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sigmoid和tanh求导的最终结果,以及Sigmoid函数与损失函数求导

实际上BP(Backpropagation，反向传播算法)，就是如此计算的，如果现在有一个三层的神经网络，有输入、一个隐藏层，输出层，我们对损失函数求权重的偏导数，它是一个复杂的复合函数，如果先对第一层的权重求偏导...下面用一个简单的示例来演示一下反向传播求偏导的过程：那么我们会有两个初始的权重矩阵：我们得到了上面的矩阵，现在我们以sigmoid函数作为激活函数，分别来计算每一层网络的激励（假设我们只有一个样本...第二层是隐藏层，激励通过特征值与区中相乘得到，然后取sigmoid函数变换，得到，未变换之前的记为：在上面，我们最后加上了偏置项；接下来第三层是输出层：因为是输出层了，所以不需要再往下计算...，所以不加偏置项；上面的计算流程，从输入到输出，我们也称为前向传播(Forward propagation)。 ...然后，我们根据损失函数，写出损失函数的公式，在这里，只有一个输入，一个输出，所以损失函数写出来较为简单：在这里，m=1; 说明：实际上就是所有的权重的平方和，一般不会将和偏置项相乘的那个放进来

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sigmoid和tanh求导的最终结果,以及Sigmoid函数与损失函数求导

实际上BP(Backpropagation，反向传播算法)，就是如此计算的，如果现在有一个三层的神经网络，有输入、一个隐藏层，输出层，我们对损失函数求权重的偏导数，它是一个复杂的复合函数，如果先对第一层的权重求偏导...我们得到了上面的矩阵，现在我们以sigmoid函数作为激活函数，分别来计算每一层网络的激励（假设我们只有一个样本，输入是x1,x2,输出是y）；第一层是输入，激励就是样本的特征值；记为: ?...第二层是隐藏层，激励通过特征值与区中相乘得到，然后取sigmoid函数变换，得到 ? ，未变换之前的记为 ? ： ? 在上面，我们最后加上了偏置项；接下来第三层是输出层： ? ...然后，我们根据损失函数，写出损失函数的公式，在这里，只有一个输入，一个输出，所以损失函数写出来较为简单：在这里，m=1; ? 说明： ?...更多激活函数知识参考文献：https://www.jianshu.com/p/22d9720dbf1a

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最近流行的激活函数

一般激活函数有如下一些性质：非线性：当激活函数是线性的，一个两层的神经网络就可以基本上逼近所有的函数。...但如果激活函数是恒等激活函数的时候，即f(x)=x，就不满足这个性质，而且如果MLP使用的是恒等激活函数，那么其实整个网络跟单层神经网络是等价的；可微性：当优化方法是基于梯度的时候，就体现了该性质...；单调性：当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函数； f(x)≈x：当激活函数满足这个性质的时候，如果参数的初始化是随机的较小值，那么神经网络的训练将会很高效；如果不满足这个性质，那么就需要详细地去设置初始值...；输出值的范围：当激活函数输出值是有限的时候，基于梯度的优化方法会更加稳定，因为特征的表示受有限权值的影响更显著；当激活函数的输出是无限的时候，模型的训练会更加高效，不过在这种情况小，一般需要更小的...所以，出现了另一种激活函数：ReLU ReLU f(x)=max(0,x) 优点：使用 ReLU得到的SGD的收敛速度会比 sigmoid/tanh 快。

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最近流行的激活函数

一般激活函数有如下一些性质：非线性：当激活函数是线性的，一个两层的神经网络就可以基本上逼近所有的函数。...但如果激活函数是恒等激活函数的时候，即f(x)=x，就不满足这个性质，而且如果MLP使用的是恒等激活函数，那么其实整个网络跟单层神经网络是等价的；可微性：当优化方法是基于梯度的时候，就体现了该性质...；输出值的范围：当激活函数输出值是有限的时候，基于梯度的优化方法会更加稳定，因为特征的表示受有限权值的影响更显著；当激活函数的输出是无限的时候，模型的训练会更加高效，不过在这种情况小，一般需要更小的...所以，出现了另一种激活函数：ReLU ReLU f(x)=max(0,x) 优点：使用 ReLU得到的SGD的收敛速度会比 sigmoid/tanh 快。...ReLU其实是分段线性的，所以有人会质疑，对于一个固定大小的神经网络，ReLU网络可能不具有更平滑+有界的激活函数（如tanh）的表达。

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激活函数其实并不简单：最新的激活函数如何选择？

双曲正切 (tanh) 的形状与 sigmoid 非常相似，但它的值介于 -1 和 1 之间，而不是介于 0 和 1 之间。因此，它的输出更多地以零为中心，这有助于加速收敛，尤其是在训练初期。...然而，sigmoid 和 tanh 都有一个问题：它们都是饱和函数。当输入非常大或非常小时，斜率接近于零，使得梯度消失并且学习变慢。因此就出现额非饱和激活。...它采用了所有世界中最好的：负值的非零梯度消除了神经元死亡问题，就像在leaky ReLU中一样，负值使输出更接近于零，就像在tanh中一样，最重要的是，ELU在零附近是平滑的，这加速收敛。...这意味着每一层的输出将大致具有等于 0 的平均值和等于 1 的标准偏差，这有助于防止梯度消失或爆炸问题，并允许构建深度网络。...你可能已经注意到GELU也具有所有这些性质，我们稍后将讨论的最后一次激活函数也是这样。看来这就是激活研究的发展方向。 Mish Mish 激活是迄今为止讨论中的最新的发现。

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激活函数的入门讲解

在实际的神经网络中，我们不能直接使用逻辑回归，必须在其外面再套上一个函数，我们称之为激活函数。激活函数非常重要，没有激活函数，神经网络的智商永远高不起来。...我们这里先简单介绍一种激活函数，sigmoid激活函数。作用：把逻辑回归的z映射到[0,1]之间。其中图像的横坐标为z，纵坐标为y，y值即表示为我们最终的预测结果。

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