Tensorflow.js:使用tanh或sigmoid时处理张量错误，但不使用relu激活函数 - 腾讯云开发者社区

一、实验介绍本实验展示了使用PyTorch实现不同激活函数。计算净活性值，并将其应用于Sigmoid、双曲正切、ReLU和带泄漏的修正线性单元函数。...输出层的神经元根据要解决的问题类型（分类或回归）使用适当的激活函数（如Sigmoid、Softmax等）将最终结果输出。前向传播：信号从输入层通过隐藏层传递到输出层的过程称为前向传播。...（ReLU）函数，将输入张量z应用于ReLU函数的公式，并返回结果。...# 矩阵乘法，请注意 x 和 w 的顺序，与 b 相加时使用了广播机制 z = torch.matmul(x, w) + b 4. 绘制激活函数的图像创建一个图像窗口，并绘制四个子图。...在第一个子图中绘制Sigmoid型激活函数和双曲正切函数的图像。在第二个子图中绘制ReLU型激活函数和带泄漏的修正线性单元函数的图像。添加图例，并显示图像。

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神经网络的激活函数

激活函数能够向神经网络引入非线性因素，使得网络可以拟合各种曲线。没有激活函数时，无论神经网络有多少层，其输出都是输入的线性组合，这样的网络称为感知机，它只能解决线性可分问题，无法处理非线性问题。...tanh 激活函数 Tanh 的函数图像、导数图像： Tanh 函数将输入映射到 (-1, 1) 之间，图像以 0 为中心，在 0 点对称，当输入大概3 时将被映射为 -1 或者 1...由于tanh函数的对称性和输出范围，它在正向传播时能够更好地处理正负输入值，这有助于在反向传播时进行更有效的权重更新，减少迭代次数。...与sigmoid相比，RELU的优势是：采用sigmoid函数，计算量大（指数运算），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。...不要使用sigmoid激活函数，可以尝试使用tanh激活函数对于输出层: 二分类问题选择sigmoid激活函数多分类问题选择softmax激活函数回归问题选择identity激活函数

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01 TensorFlow入门（2）

Implementing Activation Functions： Getting ready：当我们开始使用神经网络时，我们将使用激活函数，因为激活函数是任何神经网络的必需部分。...这是一个hard-Sigmoid函数的版本，计算速度更快，并且不会消失（在零点附近）或爆炸值。当我们在第8章卷积神经网络和第9章循环神经网络中讨论更深层的神经网络时，这将会派上用场。...如果激活函数的范围在0和1之间（sigmoid），则计算图只能输出0和1之间的值。如果激活函数在节点之间并在其间隐藏，那么我们想知道当我们通过它们时，范围可以对我们的张量产生影响。...如果我们的张量被缩放为零，我们将需要使用一个激活函数，保留尽可能多的变化在零附近。这意味着我们想要选择激活函数，如双曲正切（tanh）或softsign。...除了ReLU6，其最大值为6：这些函数在零的左边，并且线性增加到零的右边。在图4中，我们有激活函数sigmoid，双曲正切（tanh）和softsign。

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TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数

TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 1 什么是激活函数激活函数是深度学习，亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分...激活函数作用方式如下公式所示：其中，就是激活函数。为什么要使用激活函数呢？...2 常用激活函数 2.1 sigmoid函数 sigmoid函数可以将整个实数范围的的任意值映射到[0,1]范围内，当当输入值较大时,sigmoid将返回一个接近于1的值,而当输入值较小时,返回值将接近于...2.2 relu函数 Relu（Rectified Linear Units修正线性单元），是目前被使用最为频繁得激活函数，relu函数在x时，输出始终为0。...由于x>0时，relu函数的导数为1，即保持输出为x，所以relu函数能够在x>0时保持梯度不断衰减，从而缓解梯度消失的问题，还能加快收敛速度，还能是神经网络具有稀疏性表达能力，这也是relu激活函数能够被使用在深层神经网络中的原因

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6 种激活函数核心知识点，请务必掌握！

今天红色石头就和大家一起来总结一下常用激活函数 Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout 的关键知识点。...值得一提的是，针对 Sigmoid 函数的这一问题，神经元的输入 x 常会做预处理，即将均值归一化到零值。这样也能有效避免 dW 恒为正或者恒为负。...其饱和区甚至比 Sigmoid 还要大一些，但不明显。...图中，实线代表 ReLU，虚线代表 tanh，ReLU 比 tanh 更快地到达了错误率 0.25 处。...8 如何选择合适的激活函数 1）首选 ReLU，速度快，但是要注意学习速率的调整， 2）如果 ReLU 效果欠佳,尝试使用 Leaky ReLU、ELU 或 Maxout 等变种。

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深入了解神经网络

尽管使用数值运算为玩具性质的问题搭建神经架构很简单，但当需要构建解决不同领域的复杂问题时，如计算机视觉和自然语言处理，构建一个架构就迅速变得复杂起来。...一些流行的非线性函数如下所示： · sigmoid · tanh · ReLU · Leaky ReLU 3.1.2　非线性激活函数非线性激活函数是获取输入，并对其应用数学变换从而生成输出的函数。...下面会讲解其中几个常用的非线性激活函数。 1．sigmoid sigmoid激活函数的数学定义很简单，如下：图片简单来说，sigmoid函数以实数作为输入，并以一个0到1之间的数值作为输出。...当sigmoid函数的输出值接近于0或1时，sigmoid函数前一层的梯度接近于0，由于前一层的学习参数的梯度接近于0，使得权重不能经常调整，从而产生了无效神经元。...2．tanh 非线性函数tanh将实数值输出为-1到1之间的值。当tanh的输出极值接近-1和1时，也面临梯度饱和的问题。

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TensorFlow.js简介

使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此，可以不需要服务器GPU来训练神经网络。...我们还可以将数组转换为张量: const input = tf.tensor([2,2]); 这会产生数组[2,2]的常量张量。换句话说，我们通过使用tensor函数将一维数组转换为张量。...({units:8, inputShape:2, activation: 'tanh'})) model.add(tf.layers.dense({units:1, activation: 'sigmoid...然后我们应用8个尺寸为5x5的核，将stride等于1，并使用VarianceScaling初始化。之后，我们应用一个激活函数ReLU。...现在，我们只需要使用predict()进行预测： model.predict(eTensor); 函数predict会返回网络中最后一层，通常是softmax激活函数，的值。

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简单的神经网络

一、softmax的基本概念我们之前学过sigmoid、relu、tanh等等激活函数，今天我们来看一下softmax。...先简单回顾一些其他激活函数： Sigmoid激活函数：Sigmoid函数（也称为Logistic函数）是一种常见的激活函数，它将输入映射到0到1之间。...它常用于二分类问题中，特别是在输出层以概率形式表示结果时。Sigmoid函数的优点是输出值限定在0到1之间，相当于对每个神经元的输出进行了归一化处理。...Tanh激活函数：Tanh函数（双曲正切函数）将输入映射到-1到1之间。与Sigmoid函数相比，Tanh函数的中心点在零值附近，这意味着它的输出是以0为中心的。...但它的缺点是在负值区间内梯度为零，这可能导致某些神经元永远不会被激活，即“死亡ReLU”问题。 Softmax函数是一种在机器学习中广泛使用的函数，尤其是在处理多分类问题时。

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TensorFlow ML cookbook 第一章7、8节实现激活功能和使用数据源

上一篇：TensorFlow ML cookbook 第一章5、6节使用矩阵和声明操作实现激活功能准备当我们开始使用神经网络时，我们会定期使用激活函数，因为激活函数是任何神经网络的强制性部分...这是hard-sigmoid函数的一个版本，计算速度更快，不会受到消失（无限小近零）或爆炸值的影响。当我们在第8章卷积神经网络和第9章递归神经网络中讨论更深的神经网络时，这将会派上用场。...这意味着我们要选择一个激活函数，如双曲正切（tanh）或softsign。如果张量全部被调整为正值，那么理想情况下我们将选择一个激活函数来保留正域中的方差。...图4：Sigmoid，双曲正切（tanh）和软标志激活函数在图4中，我们有激活函数sigmoid，双曲正切（tanh）和softsign。这些激活功能都是平滑的，并具有S形状。...如何运行当在配方中使用这些数据集中的一个时，我们将参考本节，并假定数据以前面介绍的方式加载。如果需要进一步的数据转换或预处理，则这些代码将在配方本身中提供。

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NumPyML 源码解析（六）

if N is None else N # 定义激活函数列表 acts = [ (Tanh(), nn.Tanh(), "Tanh"), (Sigmoid...、ReLU、Sigmoid 和 Affine 激活函数以及 Affine 层 from numpy_ml.neural_nets.activations import Tanh, ReLU, Sigmoid...(), nn.Tanh(), "Tanh"), (Sigmoid(), nn.Sigmoid(), "Sigmoid"), (ReLU(), nn.ReLU(), "ReLU...、ReLU、Sigmoid 和 Affine 激活函数以及 Affine 层 from numpy_ml.neural_nets.activations import Tanh, ReLU, Sigmoid...criterion : {'mse', 'entropy', 'gini'} 计算分裂时要使用的错误标准。当`classifier`为False时，有效输入为{'mse'}。

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梳理 | Pytorch中的激活函数

理想的激活函数应该通过使用线性概念处理非线性关系，并且应该可微分，以减少错误并相应地调整权重。所有的激活函数都存在于torch.nn库中。...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...) Output： tensor([1., 0., 3., 0.]) 2.2 Leaky ReLU激活函数 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。...梯度消失是一个重要问题，当大量输入被馈送到神经网络并且隐藏层数增加时，梯度或导数接近于零，从而导致神经网络的不准确性。让我们通过一个Python程序来说明Sigmoid函数的使用。

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10个深度学习最常用的激活函数（原理及优缺点）

Sigmoid 激活函数 Sigmoid 函数的图像看起来像一个 S 形曲线。函数表达式如下：在什么情况下适合使用 Sigmoid 激活函数呢？ Sigmoid 函数的输出范围是 0 到 1。...Tanh / 双曲正切激活函数 tanh 激活函数的图像也是 S 形，表达式如下： tanh 是一个双曲正切函数。tanh 函数和 sigmoid 函数的曲线相对相似。...ReLU 激活函数 ReLU 激活函数图像如上图所示，函数表达式如下： ReLU 函数是深度学习中较为流行的一种激活函数，相比于 sigmoid 函数和 tanh 函数，它具有如下优点：当输入为正时，...ReLU 函数中只存在线性关系，因此它的计算速度比 sigmoid 和 tanh 更快。当然，它也有缺点： Dead ReLU 问题。当输入为负时，ReLU 完全失效，在正向传播过程中，这不是问题。...但是在反向传播过程中，如果输入负数，则梯度将完全为零，sigmoid 函数和 tanh 函数也具有相同的问题；我们发现 ReLU 函数的输出为 0 或正数，这意味着 ReLU 函数不是以 0 为中心的函数

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深度学习领域最常用的10个激活函数，一文详解数学原理及优缺点

Sigmoid 激活函数 ? Sigmoid 函数的图像看起来像一个 S 形曲线。函数表达式如下： ? 在什么情况下适合使用 Sigmoid 激活函数呢？...这意味着可以找到任意两个点的 sigmoid 曲线的斜率；明确的预测，即非常接近 1 或 0。 Sigmoid 激活函数有哪些缺点？...tanh 激活函数的图像也是 S 形，表达式如下： ? tanh 是一个双曲正切函数。tanh 函数和 sigmoid 函数的曲线相对相似。但是它比 sigmoid 函数更有一些优势。 ?...ReLU 函数中只存在线性关系，因此它的计算速度比 sigmoid 和 tanh 更快。当然，它也有缺点： Dead ReLU 问题。当输入为负时，ReLU 完全失效，在正向传播过程中，这不是问题。...但是在反向传播过程中，如果输入负数，则梯度将完全为零，sigmoid 函数和 tanh 函数也具有相同的问题；我们发现 ReLU 函数的输出为 0 或正数，这意味着 ReLU 函数不是以 0 为中心的函数

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激活函数 | 深度学习领域最常用的10个激活函数，详解数学原理及优缺点

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深度学习最常用的10个激活函数！（数学原理+优缺点）

Sigmoid 激活函数 Sigmoid 函数的图像看起来像一个 S 形曲线。函数表达式如下：在什么情况下适合使用 Sigmoid 激活函数呢？ Sigmoid 函数的输出范围是 0 到 1。...Tanh / 双曲正切激活函数 tanh 激活函数的图像也是 S 形，表达式如下： tanh 是一个双曲正切函数。tanh 函数和 sigmoid 函数的曲线相对相似。...ReLU 激活函数 ReLU 激活函数图像如上图所示，函数表达式如下： ReLU 函数是深度学习中较为流行的一种激活函数，相比于 sigmoid 函数和 tanh 函数，它具有如下优点：当输入为正时...ReLU 函数中只存在线性关系，因此它的计算速度比 sigmoid 和 tanh 更快。当然，它也有缺点： Dead ReLU 问题。当输入为负时，ReLU 完全失效，在正向传播过程中，这不是问题。...但是在反向传播过程中，如果输入负数，则梯度将完全为零，sigmoid 函数和 tanh 函数也具有相同的问题；我们发现 ReLU 函数的输出为 0 或正数，这意味着 ReLU 函数不是以 0 为中心的函数

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Python人工智能 | 四.TensorFlow基础之Session、变量、传入值和激励函数

数据流图是一个有向图，使用节点（一般用圆形或方形描述，表示一个数学操作或数据输入的起点和数据输出的终点）和线（表示数字、矩阵或Tensor张量）来描述数学计算。...激励函数相当于一个过滤器或激励器，它把特有的信息或特征激活，常见的激活函数包括softplus、sigmoid、relu、softmax、elu、tanh等。...对于隐藏层，我们可以使用relu、tanh、softplus等非线性关系；对于分类问题，我们可以使用sigmoid（值越小越接近于0，值越大越接近于1）、softmax函数，对每个类求概率，最后以最大的概率作为结果...0.880797 ] 其中Sigmoid函数为：这是传统神经网络中最常用的激活函数之一，优点是它输出映射在(0,1)内，单调连续，非常适合用作输出层，并且求导比较容易。...relu函数是目前用的最多也是最受欢迎的激活函数。公式和函数图像如下：由图可知，relu在x时是硬饱和，由于当x>0时一阶导数为1。

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深度学习激活函数TensorFlow版本

好久没更新了，Busy with postgraduate life 今天上课摸个鱼简单写一点最近在看一本《TensorFlow计算机视觉原理与实战》书中的第四章介绍了很多深度学习的激活函数，...其中有一些激活函数是在pytorch中常见的，但是有一些激活函数是第一次见到，所以还是记录一下比较常见的： Sigmoid output=tf.nn.sigmoid(input,name='sigmoid...='tanh') 4.ReLu output=tf.nn.relu(input,name='relu') 5.Leaky ReLu output=tf.nn.leaky_relu(input,alpha...表示待激活的张量 def prelu(inp,name): with tf.variable_scope(name,reuse=tf.AUTO_REUSE) as scope: # 根据输入数据的最后一个维度来定义参数性状特征...pos=tf.nn.relu(inp) # 得到正半轴为0 负半轴为ax的激活结构 neg=alpha*(inp-abs(inp))*0.5 # 将两部分激活结果相加

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一文速学-让神经网络不再神秘，一天速学神经网络基础-激活函数（二）

常用的激活函数1.Sigmoid函数关于Sigmoid函数，与人工智能算法有过接触的小伙伴估计都有使用到过这个函数，无论是作为启发函数还是作为数据处理的归一化函数，该函数的功能都十分好用。...Sigmoid非线性激活函数的数学表达式为：其中e是纳皮尔常数，其值为2.7182...优点输出范围有界： Sigmoid 函数的输出范围在 0 到 1 之间，这使得它在表示概率或概率分布时很有用。...缺点数值稳定性：当输入值较大或较小时，Softmax 函数中的指数运算可能导致数值溢出或下溢。为了解决这个问题，通常会在计算 Softmax 时进行数值稳定性处理，例如通过减去输入向量中的最大值。...总结大家使用激活函数的时候如果有条件的话，尽量都选择用一遍，选择效果最好的函数再进行微调。如果拿不定主意的话就先选ReLU 或其变种。...避免使用 Sigmoid 和 Tanh，尽管 Sigmoid 和 Tanh 激活函数在一些情况下仍然有用，但它们容易引发梯度消失问题，并且在深度网络中不如 ReLU 及其变种效果好。

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【深度学习】你该会的精选面试题（二）

(n_in,n_out) * stdev # stdev为高斯分布的标准差，均值设为0 Xavier初始法，适用于普通激活函数 (tanh,sigmoid)：stdev = np.sqrt(n) He初始化...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或者relu之类的激活函数.1. sigmoid函数在-4到4的区间里，才有较大的梯度。...第五题 Sigmoid、Tanh、ReLu这三个激活函数有什么缺点或不足，有没改进的激活函数。...解析： sigmoid、Tanh、ReLU的缺点在121问题中已有说明，为了解决ReLU的dead cell的情况，发明了Leaky Relu，即在输入小于0时不让输出为0，而是乘以一个较小的系数，从而保证有导数存在...同样的目的，还有一个ELU，函数示意图如下。 ? 还有一个激活函数是Maxout，即使用两套w,b参数，输出较大值。

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入门 | 一文概览深度学习中的激活函数

非线性激活函数有 Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish 等。下文中将详细介绍这些激活函数。 ? 非线性激活函数 4. 为什么人工神经网络需要非线性激活函数？...神经网络使用 Sigmoid 激活函数进行反向传播时，输出接近 0 或 1 的神经元其梯度趋近于 0。这些神经元叫作饱和神经元。因此，这些神经元的权重不会更新。...与 Sigmoid 函数类似，Tanh 函数也使用真值，但 Tanh 函数将其压缩至-1 到 1 的区间内。与 Sigmoid 不同，Tanh 函数的输出以零为中心，因为区间在-1 到 1 之间。...你可以将 Tanh 函数想象成两个 Sigmoid 函数放在一起。在实践中，Tanh 函数的使用优先性高于 Sigmoid 函数。负数输入被当作负值，零输入值的映射接近零，正数输入被当作正值。...为了解决 ReLU 激活函数中的梯度消失问题，当 x 时，我们使用 Leaky ReLU——该函数试图修复 dead ReLU 问题。下面我们就来详细了解 Leaky ReLU。

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