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。...为了缓解 ReLU 问题，有人提出了对 ReLU 的一些升级。Leaky ReLU 对于负值具有很小但非零的斜率，可确保神经元不会死亡。...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。
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...这样，即修正了数据分布，又保留了一些负轴的值，使得负轴信息不会全部丢失。
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...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。...在机器学习中，人们经常试图从有限离散数据点（即100K图像）的数据集中学习，并且在这些情况下，只需学习这些数据点的分隔就足够了。...一般来说，我们不想要一个非常平滑的函数近似，它可以精确匹配每个数据点，并且过拟合数据集，而不是学习一个在测试集上可正常工作的可泛化表示。
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。...注意最后一层输出层是不用加激活函数的。其实，输入数据x也可以不是一个列向量，而是包含整个训练数据batch的一个矩阵，矩阵中的每一列还是代表一个训练数据样本。...那么问题来了，这些函数的组合对数据的表达力怎么样？是不是任何函数都能通过神经网络进行建模？
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。
因此正式由于激活函数的存在，深度神经网络才具有了强大的非线性学习能力。接下来我们就来盘点一下当前有哪些流行的激活函数吧，这是一件非常有意义的事，希望你能接着读下去。 1....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。...从曲线图中看到，其两侧的导数逐渐趋近于0，即： 。我们将具有这种性质的激活函数叫作软饱和激活函数。具体的，饱和又可分为左饱和与右饱和。...缺点：该导数在正负饱和区的梯度都会接近于0值(仍然具有软饱和性)，会造成梯度消失。还有其更复杂的幂运算。 3. ReLU 函数表达式： 函数图像： ?...ELU 函数表达式： ? ELU表达式 函数图像： ? ELU激活函数 导数：当时，，当时，。 特点：融合了sigmoid和ReLU，左侧具有软饱和性，右侧无饱和性。
在了解激活函数的类型之前，让我们先了解一下人工神经元的工作原理。 在人工神经网络中，我们有一个输入层，用户以某种格式输入数据，隐藏层执行隐藏计算并识别特征，输出是结果。...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...它产生的输出值介于0和1之间。输出值通常被视为概率。它经常用于二分类。计算速度较慢，并且在图形上，Sigmoid具有以下转换行为： Sigmoid激活函数存在“梯度消失”问题。...它是一个S形曲线，通过原点，并且在图形上，Tanh函数具有以下的变换行为： Tanh激活函数的问题在于它运算速度较慢且梯度消失问题仍然存在。让我们借助Python程序来说明Tanh函数的使用。
输入层: 即输入 x 的那一层 输出层: 即输出 y 的那一层 隐藏层: 输入层和输出层之间都是隐藏层 激活函数 激活函数用于对每层的输出数据进行变换, 进而为整个网络结构结构注入了非线性因素。...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。...Sigmoid函数来表示其被激活的概率，接近1的值表示高度激活，而接近0的值则表示低激活。...由于tanh函数的输出均值是0，这与许多样本数据的分布均值相近，因此在训练过程中，权重和偏差的更新可以更快地接近最优值。...由于ReLU在正值区间内具有不变的梯度（即梯度为1），它有助于维持信号的传播，使得基于梯度的优化算法（如SGD、Adam等）能够更有效地更新网络权重。
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...torch.nn.Softmin() 1.22.21.Softmax torch.nn.Softmax() 1.22.22.LogSoftmax torch.nn.LogSoftmax()1.22.Linear常用激活函数...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。...1.22.11.Sigmoid torch.nn.Sigmoid()Sigmoid是将数据限制在0到1之间。
，那么我们很容易想到用多个感知器来进行组合，以便获得更大的分类问题，好的，下面我们上图，看是否可行： 好的，我们已经得到了多感知器分类器了，那么它的分类能力是否强大到能将非线性数据点正确分类开呢~我们来分析一下...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~...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。
C语言 深度探究具有不定参数的函数 ✨博主介绍 前言 C语言 stdarg.h 示例 ta的原理 函数传参数的本质 _INTSIZEOF(n) 其他宏 练习 实现printf 点击直接资料领取 ✨博主介绍...，但是C语言却支持不定参数的函数，这里我深究一下里面的原理，并且学会它的使用，自己简单实现一个简单的printf函数。...注：这里使用的IDE为 vs2022 至于如何实现不定参数的函数呢？...运行结果： ta的原理 函数传参数的本质 C语言是最接近汇编的一门语言，函数传参的本质到底是什么，简单一句话 ——将参数压栈，如何你有汇编的经历的话，就知道如果要给一个过程传入参数就需要你提前将传入的参数压入栈中...那么我有理由相信 va_list就是 char 我们这个唯一的缺点就是只解决这一个函数的特例，无法自定义，如果有函数可以帮我们求出 偏移量就好了。
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。...非线性有助于使图形看起来像这样： 它使模型更加通用，适应各种数据并区分输出。 非线性函数的主要术语有： 微分：y轴相对于x轴变化的变化，它也被称为斜率。 单调函数：完全不增加或不减少的函数。...范围：[0到无穷大） 函数及其导数都是单调的。 问题是，所有负值立即变为零，这降低了模型适应数据的能力。...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
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
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。
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。...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。...但是就这么一个函数，它具有很多良好的性质，大神写了一篇paper啊（有兴趣自己去找）。为什么这么简单的一个函数如此厉害呢？要清楚背后的思想其实还真不是一两句话能说清楚。...函数elu的特点是大于0的部分为线性函数，小于0的部分为非线性函数。左侧具有软饱和，右侧无饱和性。怎么理解饱和性呢？我后面知道了再告诉大家 =* =。Elu对于输出的均值接近于0，所以收敛的更快。
导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位，对于常用的函数如sigmoid，tanh，ReLU，不少读者都已经非常熟悉。但是你是否曾想过这几个问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数可以做激活函数？...从这里可以清晰的看到，如果没有激活函数，整个函数将是一个线性函数： ? 因此对激活函数最基本的要求是必须是非线性的。在早期，普遍使用的是sigmoid函数和tanh函数。...什么样的函数可以做激活函数 前面已经说过，为保证非线性，激活函数必须为非线性函数，但仅仅具有非线性是不够的。神经网络在本质上是一个复合函数，这会让我们思考一个问题：这个函数的建模能力有多强？...什么样的函数是好的激活函数 反向传播算法计算误差项时每一层都要乘以本层激活函数的导数。...如果对各种激活函数深入的比较和分析感兴趣，可以阅读文献[11]。 常用的激活函数 下表列出了Caffe中支持的激活函数和它们的导数： ? 感兴趣的读者可以分析它们的实现细节。
relu激活函数： ReLU(x)=max(0, x) GeLU激活函数： GeLU=x\Phi(x)=x\int_{-\infty}^{x}\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac...Swish激活函数： Swish=x\cdot sigmoid(\beta x) 我们不难发现，激活函数就是对x乘以一些数，以对某些值进行约束。...GLU（Gated Linear Unit），其一般形式为： GLU(x)=\sigma (Wx+b) \otimes (Vx+c) 这里的 可以是 函数，也可以是其它的一些激活函数，其相关变体如下...： 在PaLM论文中使用了SwiGLU激活函数。...在FFN中，即FC-激活函数-FC中，一般定义如下： 在T5论文中没有使用偏置项，也就是： 同理可得： 结合激活函数+未使用偏置项+GLU就得到： 这就是PaLM中的激活函数了，
前言 本篇博客的目的是根据业务目标，为大家提供关于在构建神经网络时，如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。...如果大家还没了解激活函数，可以参考：神经元和激活函数介绍 你需要解决什么问题？ 和所有机器学习一样，业务目标决定了你应该如何评估是否成功。 你想预测数值吗？...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对示例属于该类别的信心程度。 损失函数 二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值，这些值的总和为1。 所以这可以被推断为概率分布。 损失函数 交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...总结 以下表格总结了上述信息，以便您能够快速找到适用于您用例的最终层激活函数和损失函数。 参考： 人工智能学习指南
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