最近在看 MobileNetV3 的结构特征，又碰到了新的激活函数，查看了其与 ReLU 的联系，联想到之前看到过的 ReLU 的问题，写了这篇文章ReLU 激活函数可以算作是深度学习领域的 GOAT...相比于 Sigmoid 之类的激活函数，稀疏性是 ReLU 的优势。...这时，梯度无法经 ReLU 反向传播至 ReLU 的输入函数。也就是说，这个神经元的参数再也不会更新了。这就是所谓的神经元死亡。...这种异常值可能会使 ReLU 永久关闭，而杀死神经元。由此可见，神经网络中的梯度消失问题是个多元化的问题，不仅仅局限于由于激活函数导数连乘导致的梯度消失。...这个问题是指当出现异常输入时，在反向传播中会产生大的梯度，这种大的梯度会导致神经元死亡和梯度消失。因此，需要根据具体问题选择适当的激活函数。
文章目录 1、什么是人工神经网络 2、什么是神经元 3、什么是激活函数 线性激活函数 Sigmoid激活函数 双曲正切激活函数 修正线性单元（ReLU）激活函数 Leaky ReLU激活函数 Softmax...激活函数 1、什么是人工神经网络 神经网络能够利用多层神经元学习复杂的模式，这些神经元会对数据进行数学变换。...2、什么是神经元 人工神经元（也被称为感知器）是一个数学函数。 它接收一个或多个输入，这些输入乘以被称为“权重”的值并相加。 然后，这个值被传递给一个非线性函数，称为激活函数，以生成神经元的输出。...计算从线性方程开始： 在添加非线性激活函数之前： 3、什么是激活函数 激活函数是神经元应用的一个非线性函数，用于在网络中引入非线性特性。...最佳拟合线性和非线性模型 线性激活函数 直线函数：a是一个常数 值可能会变得非常大 仅线性函数本身无法捕捉复杂的模式 Sigmoid激活函数 是一个非线性函数，因此可以捕捉更复杂的模式 输出值是有界的，
在上一节，我们通过两个浅显易懂的例子表明，人工智能的根本目标就是在不同的数据集中找到他们的边界，依靠这条边界线，当有新的数据点到来时，只要判断这个点与边界线的相互位置就可以判断新数据点的归属。...sigmoid函数的代数式子如下： 其中的字母e表示欧拉常数，它的值约为2.71828。以后面对更复杂的问题时，我们还得使用更复杂的模拟函数，所有这些模拟神经元对电信号进行反应的函数统称为激活函数。...一个神经元会同时接收多个电信号，把这些电信号统一起来，用激活函数处理后再输出新的电信号，如下图： 神经网络算法中设计的神经元会同时接收多个输入参数，它把这些参数加总求和，然后代入用激活函数，产生的结果就是神经元输出的电信号...上图是一个两层网络，每个网络有两个节点，假设从第一次开始输入两个信号，分别是1，0.5： 第一层神经元直接把输入加总后分发到第二层，第二层神经元使用的激活函数是sigmoid, 神经元之间的信号权值如下...第二层的神经元要把第一层传来的信号值加总然后在传给sigmoid激活函数 从第一层第一个节点传给第二层第一个节点的信号值是 1.0 0.9 = 0.9; 第一层第二个节点传给第二层第一个节点的信号值是
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...缺点： 训练过程该函数不适应较大梯度输入，因为在参数更新以后，ReLU的神经元不会再有激活的功能，导致梯度永远都是零。...Leaky ReLUs 该函数用来解决ReLU的缺点，不同的是： f(x)=αx，(x<0) f(x
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...缺点： 训练过程该函数不适应较大梯度输入，因为在参数更新以后，ReLU的神经元不会再有激活的功能，导致梯度永远都是零。...Leaky ReLUs 该函数用来解决ReLU的缺点，不同的是： f(x)=αx，(x<0) f(x)=x，(x>=0) 这里的 α 是一个很小的常数...这是分段线性，但高度非线性（因为有无限数量的线性部分）。 ? 用ReLU激活的深层神经网络工作相似-它们将激活空间分割/折叠成一簇不同的线性区域，像一个真正复杂的折纸。
自定义一个View，必须派生实现基类View的三个构造函数 //Simple constructor to use when creating a view from code View
激活函数原则上可以是任何函数，只要它不是线性的。为什么？如果我们使用线性激活就等于根本没有激活。这样我们的网络将有效地变成一个简单的线性回归模型，无论我们使用多少层和单元。...这是因为线性组合的线性组合可以表示为单个线性方程。 这样的网络学习能力有限，因此需要引入非线性。 经典激活函数 让我们快速浏览一下五个最常用的激活函数。...从科学角度讲这来自于用于激活我们生物大脑中神经元的功能。sigmoid 定义明确的非零导数允许使用梯度下降来训练神经网络。...如果网络的权重达到这样的值，以至于它们在与输入相乘时总是产生负值，那么整个 ReLU 激活单元会不断产生零。如果许多神经元像这样死亡，网络学习能力就会受损。...该函数只是将其输入与此输入处的正态分布的累积密度函数相乘。由于此计算非常慢，因此在实践中经常使用更快的近似值，仅在小数点后第四位有所不同。
我们将是否激活神经元的函数称为激活函数(activation function f)，它代表了轴突接收到冲激信号的频率。...我们之前在线性分类器中看到，分类器具有判断score好坏的能力，在神经元中也是一样，我们通过激活与否来得到神经元的输出，再通过一个恰当的损失函数就能将一个神经元转化成线性分类器了。 ...2.3 几种常见的激活函数 Sigmoid. Sigmoid 非线性激活函数的形式是σ(x)=1/(1+e−x)，其图形如上图左所示。...因为神经元可以协同作用表达出不同的函数来对数据进行表示。...- 我们讨论了几种实际使用的激活函数，其中ReLU是最常用的选择 - 我们介绍了神经网络，其中神经元是通过全连接层来组织的，全连接层中相邻层的神经元两两连接，同一层的神经元互相不连接 - 我们发现这种层级的结构使得神经网络只要进行矩阵乘法和激活函数就可以计算了
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。
Sigmoid激活函数 函数表达式： 函数图像： ? Sigmoid激活函数 导数： 优点：Sigmoid激活函数是应用范围最广的一类激活函数，具有指数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。...另外，Sigmoid函数的输出均大于0，使得输出不是0均值，这称为偏移现象，这会导致后一层的神经元将得到上一层输出的非0均值的信号作为输入。 2. TanH 函数表达式： 函数图像： ?...这让我们能够直接以监督的方式训练深度神经网络，而无需依赖无监督的逐层预训练。 缺点：随着训练的推进，部分输入会落入硬饱和区，导致对应权重无法更新。这种现象被称为“神经元死亡”。...与Sigmoid类似，ReLU的输出均值也大于0，偏移现象和神经元死亡会共同影响网络的收敛性。 4. Leaky ReLU & PReLU 函数表达式和导数： ?...优点：SoftPlus可以作为ReLu的一个不错的替代选择，可以看到与ReLU不同的是，SoftPlus的导数是连续的、非零的、无处不在的，这一特性可以防止出现ReLU中的“神经元死亡”现象。
因此，整个结构就像一个互相连接的神经元网络。 我们有人工神经元，这些神经元通过这些激活函数被激活。激活函数是一个执行计算的函数，提供一个可能作为下一个神经元输入的输出。...02 Pytorch激活函数的类型 让我们来看一下不同的Pytorch激活函数： · ReLU激活函数 · Leaky ReLU激活函数 · Sigmoid激活函数 · Tanh激活函数 · Softmax...它是一个非线性函数，图形上ReLU具有以下转换行为： ReLU是一种主流的激活函数，因为它是可微分且非线性的。如果输入是负数，则其导数变为零，导致神经元“死亡”，无法进行学习。...Leaky ReLU激活函数或LReLU是另一种类似于ReLU的激活函数，它解决了“死亡”神经元的问题，图形上Leaky ReLU具有以下转换行为： 这个函数非常有用，因为当输入为负数时，函数的导数不为零...Softmax函数与其他激活函数不同，它被放置在最后以对输出进行归一化。
人脑可以看做是一个生物神经网络，由众多的神经元连接而成。各个神经元传递复杂的电信号，树突接收到输入信号，然后对信号进行处理，通过轴突输出信号。...，即先对输入求和，再对其激活 这个流程就像，来源不同树突(树突都会有不同的权重)的信息, 进行的加权计算, 输入到细胞中做加和，再通过激活函数输出细胞值。...我们使用多个神经元来构建神经网络，相邻层之间的神经元相互连接，并给每一个连接分配一个强度 w，机器学习的目的就是求这些 w 值。...而且，该激活函数并不是以 0 为中心的，所以在实践中这种激活函数使用的很少。sigmoid函数一般只用于二分类的输出层。...在神经网络的前向传播过程中，每个隐藏层的神经元都会对其输入执行线性变换（通过权重和偏差），然后应用激活函数。
Pytorch的22个激活函数1.22.Linear常用激活函数 1.22.1.ReLU torch.nn.ReLU() 1.22.2.RReLU torch.nn.RReLU() 1.22.3.LeakyReLU...这里a是固定值，LeakyReLU的目的是为了避免激活函数不处理负值（小于0的部分梯度为0），通过使用negative slope，其使得网络可以在传递负值部分的梯度，让网络可以学习更多的信息，在一些应用中确实有较大的益处...需要注意的是：上述激活函数（即ReLU、LeakyReLU、PReLU）是尺度不变（scale-invariant）的。...ELU不同于ReLU的点是，它可以输出小于0的值，使得系统的平均输出为0。因此，ELU会使得模型收敛的更加快速，其变种（CELU , SELU）只是不同参数组合ELU。...这也是在60年代和70年代阻止人们使用反向传播的原因，因为当时的科研人员主要使用的是Binary的神经元，即输出只有0和1，脉冲信号。
就好像下图，直线无论在平面上如果旋转，都不可能完全正确的分开三角形和圆形点： 既然是非线性问题，总有线性方程不能正确分类的地方~ 那么抛开神经网络中神经元需不需要激活函数这点不说，如果没有激活函数，...仅仅是线性函数的组合解决的问题太有限了，碰到非线性问题就束手无策了.那么加入激活函数是否可能能够解决呢？...在上面线性方程的组合过程中，我们其实类似在做三条直线的组合，如下图： 下面我们来讲一下激活函数，我们都知道，每一层叠加完了之后，我们需要加入一个激活函数（激活函数的种类也很多，如sigmod等等~...能不能解决一开始的非线性分类问题不清楚，但是至少说明有可能啊，上面不加入激活函数神经网络压根就不可能解决这个问题~ 同理，扩展到多个神经元组合的情况时候，表达能力就会更强~对应的组合图如下：（现在已经升级为三个非线性感知器在组合了...2.引入ReLu的原因 第一，采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。
注：吴恩达的Machine Learning课程在讲完线性回归和Logistic回归后，立即开讲神经网络，这和其它的机器学习课程有点不同，比如《机器学习实战》这本书就讲了很多算法而没有涉及神经网络。...激活函数基本上可以分为两种类型： 线性激活函数 非线性激活函数 线性激活函数 正如你所见，该函数是一条直线或称为线性的。因此，函数的输出不会被限制在任何范围之间。...方程式：f(x) = x 范围：（负无穷到正无穷大） 它不利于满足神经网络的数据的复杂性及数据的各种参数。 非线性激活函数 非线性激活函数是最常用的激活函数。...ReLU（整流线性单位）激活函数 ReLU是目前世界上使用最多的激活函数，因为它几乎用于所有的卷积神经网络或深度学习中。...这就是为什么我们在机器学习和深度学习的几乎每个部分都会使用到微分。 图： 激活函数备忘单 图： 激活函数的微分
2015 年 11 月，wikipedia的用户 Laughinthestocks 首次引入了“激活函数表”。从那时开始到现在，维基百科页面已经发生了 391 次更改。...在本文中，我通过自己写的一个程序来挖掘截至 2022 年 4 月 22 日时维基百科页面历史中的每个唯一激活函数。...本文还提供了针对激活函数的适当研究论文的附加链接，如果没有或者在无法找到特定研究论文的情况下，提供了相关的相关论文。 例如：通常人们会将 tanh 用于 FNN，将 ReLU 用于 CNN。...如果我们包括 Identity Activation 函数，这个列表将包含 42 个激活函数，这里面肯定有没有见过的。...url=http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98b.pdf 激活函数的wikipedia页面： https://en.wikipedia.org/wiki
来源：DeepHub IMBA本文多图，建议阅读5分钟在本文中，我通过自己写的一个程序来挖掘截至 2022 年 4 月 22 日时维基百科页面历史中的每个唯一激活函数。...2015 年 11 月，wikipedia的用户 Laughinthestocks 首次引入了“激活函数表”。从那时开始到现在，维基百科页面已经发生了 391 次更改。...在本文中，我通过自己写的一个程序来挖掘截至 2022 年 4 月 22 日时维基百科页面历史中的每个唯一激活函数。...本文还提供了针对激活函数的适当研究论文的附加链接，如果没有或者在无法找到特定研究论文的情况下，提供了相关的相关论文。 例如：通常人们会将 tanh 用于 FNN，将 ReLU 用于 CNN。...如果我们包括 Identity Activation 函数，这个列表将包含 42 个激活函数，这里面肯定有没有见过的。
激活函数饱和问题 一个激活函数 h (...n ) h(n) ，当n趋近于正无穷，激活函数的导数趋近于0...，称之为右饱和；当n趋近于负无穷，激活函数的导数趋近于0，称之为左饱和。...当一个函数既满足左饱和又满足右饱和的时候我们称之为饱和。 不满足上述两个条件的，称为不饱和激活函数。...常见的激活函数，依照饱和或不饱和划分如下： 饱和激活函数： sigmoid tanh 不饱和激活函数： ReLU Leaky ReLU PReLU Swish Mish 常用激活函数 sigmoid
今天简单认识一下什么激活函数以及都有那些激活函数。...反正我开始学的时候总是分不清。如果你也不清楚，一定要去看看哦~！ 先简单说一下，激活函数是干什么的。首先从数学的角度理解一下，激活函数首先也是个函数，什么是函数呢？简单说给一个x，得到一个y。...那么从神经网络的角度，通常我们通过权重和输入的乘积求和再加偏置项，得到的结果，输入给激活函数，这样就把线性变为非线性，我们知道神经网络最初的设计是为了求解分类问题，既然分类，我们就要找到一个区分不同类的线...相比于用一个超级复杂的线性组合去逼近那个理想中的分隔线，倒不如用一个非线性，较平滑的曲线来分割平面。这就是激活函数的作用。最后要说一下激活函数一般要满足，非线性，可微分，还要具有单调性。...其实也不用去纠结这个，因为在实际工程中，根据不同的work，都回去试不同的激活函数，那个好就用那个，所以你只要知道有哪些激活函数，然后在什么时候用，最后拿着去用就OK啦！
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