激活函数 订阅
所谓激活函数(Activation Function),就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。 展开全文
所谓激活函数(Activation Function),就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。
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外文名
Activation Function
领    域
神经网络
中文名
激活函数
激活函数什么是激活函数
激活函数(Activation functions)对于人工神经网络 [1]  模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如图1,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数。引入激活函数是为了增 加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后,无非还是个矩阵相乘罢了。
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  • 这篇文章用来整理一下入门深度学习过程中接触到的四种激活函数,下面会从公式、代码以及图像三个方面介绍这几种激活函数,首先来明确一下是哪四种: Sigmoid函数 Tahn函数 ReLu函数 SoftMax函数 激活函数的作用 ...
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  • 神经网络只是由两个或多个线性网络层叠加,并不能学到新的东西,简单地堆叠网络层,不经过非线性激活函数激活,学到的仍然是线性关系。 但是加入激活函数可以学到非线性的关系,就具有更强的能力去进行特征提取。 ...
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    2020-12-18 19:48:24
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  • 在用Keras来实现CNN等一系列网络时,我们经常用ReLU作为激活函数,一般写法如下: from keras import layers from keras import models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), ...
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    在实现多层感知机代码实现中使用了ReLU激活函数: ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=max(x,0) 形状大概是这样的 这里根据几个问题来进行回答解释 为什么要使用激活函数呢? 简单来说激活函数的作用就是将...
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  • 21种激活函数的对比

    2019-06-09 14:21:42
    激活函数描述和对比,帮助了解激活函数的效果和作用。
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    2018-06-11 19:09:11
    卷积神经网络中的激活函数代码(matlab),可运行,不用去工具箱里添加文件了
  • 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中,我们回答了3个关键的问题: 为什么需要激活函数? 什么样的函数能用作激活函数? 什么样的函数是好的激活函数? 这...
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  • 激活函数

    千次阅读 2019-06-25 10:48:09
    1、激活函数激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 sigmoid和tanh是“饱和激活函数”,而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。 使用“非饱和激活函数”的优势在于两点: 1....

    1、激活函数

    “激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。

     

    sigmoid和tanh是“饱和激活函数”,而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。

    使用“非饱和激活函数”的优势在于两点:

        1.首先,“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。

        2.其次,它能加快收敛速度。

        Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]的范围

        σ(x) = 1 / (1 + exp(−x))

        tanh函数需要讲一个实值输入压缩至 [-1, 1]的范围

        tanh(x) = 2σ(2x) − 1

    ReLU

        ReLU函数代表的的是“修正线性单元”,它是带有卷积图像的输入x的最大函数(x,o)。ReLU函数将矩阵x内所有负值都设为零,其余的值不变。

     

    ReLU 的缺点:

    训练的时候很”脆弱”,很容易就”die”了

    例如,一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元,更新过参数之后,这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了,那么这个神经元的梯度就永远都会是 0.

    如果 learning rate 很大,那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了。

     

    ELUs

        ELUs是“指数线性单元”,它试图将激活函数的平均值接近零,从而加快学习的速度。同时,它还能通过正值的标识来避免梯度消失的问题。根据一些研究,ELUs分类精确度是高于ReLUs的。

     

    Leaky ReLUs

        ReLU是将所有的负值都设为零,相反,Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零斜率。Leaky ReLU激活函数是在声学模型(2013)中首次提出的。以数学的方式我们可以表示为:

     

     

     

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  • BP神经网络Matlab实现,带GUI界面,多种数据选择,多种激活函数选择。主要是熟悉各种参数对神经网络的影响。相关介绍http://blog.csdn.net/hoho1151191150/article/details/79570281
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    2019-05-06 18:46:49
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