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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x0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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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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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.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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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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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

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x0时一阶导数为1。

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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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一文概览深度学习中的激活函数

本文从激活函数的背景知识开始介绍，重点讲解了不同类型的非线性激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish，并详细介绍了这些函数的优缺点。...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 < 0 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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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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一文概览深度学习中的激活函数

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 < 0 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。...总之，最好使用 ReLU，但是你可以使用 Leaky ReLU 或 Parametric ReLU 实验一下，看看它们是否更适合你的问题。 5.6 Swish ?

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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 < 0 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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