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  • 激活函数导数 Sigmoid 函数导数 导数为: Sigmoid(1−Sigmoid) Sigmoid(1 − Sigmoid) Sigmoid(1−Sigmoid) ReLU 函数导数 LeakyReLU函数导数 Tanh 函数梯度 导数为: 1−tanh2(x) 1 − tanh^2(x) 1−tanh2(x)

    激活函数导数

    Sigmoid 函数导数

    导数为:
    Sigmoid(1Sigmoid) Sigmoid(1 − Sigmoid)

    ReLU 函数导数

    在这里插入图片描述

    LeakyReLU函数导数

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    Tanh 函数梯度

    导数为:

    1tanh2(x) 1 − tanh^2(x)

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  • 激活函数的导数

    2019-10-08 19:59:24
    深度学习常用的几种激活函数: ...激活函数的导数: 1. sigmoid函数:(应用范围较小,常用于binary classification) 2.tanh函数 :(性能由于sigmoid) 3.relu函数和leaky relu(收敛速度快,计算快,应用...

    深度学习常用的几种激活函数:

    • sigmoid函数
    • tanh函数 
    • relu函数和leaky relu: max(0,x), max(0.01x, x)

    激活函数的导数:

    1. sigmoid函数:(应用范围较小,常用于binary classification)

    2. tanh函数 :(性能由于sigmoid)

    3. relu函数和leaky relu(收敛速度快,计算快,应用广泛)

     

     

     

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  • 3-6 激活函数的导数

    2019-09-23 12:16:21
    激活函数的导数( Derivatives of activation functions) Sigmoid函数 导数为: tanh函数 导数为: Relu函数 在z=0时,通常给定导数1,0,当然z=0的情况很少。 Leaky Relu函数 在z=0...

    激活函数的导数( Derivatives of activation functions)

    Sigmoid函数

    导数为:

    tanh函数

    导数为:

    Relu函数

    在z=0时,通常给定导数1,0,当然z=0的情况很少。

    Leaky Relu函数

    在z=0时,通常给定导数1,0.01,当然z=0的情况很少。

    转载于:https://www.cnblogs.com/xiaojianliu/articles/9526670.html

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  • sigmoid与tanh的导数

    千次阅读 2018-12-22 23:28:09
    1. sigmoid 函数:f(z) = 1 / (1 + exp( − z)) 导数:f(z)' = f(z)(1 − f(z)) 2.tanh 函数:f(z) = tanh(z) 导数:f(z)' = 1 − (f(z))2

    1. sigmoid

    函数:f(z) = 1 / (1 + exp( − z))

    导数:f(z)' = f(z)(1 − f(z))

    2.tanh

    函数:f(z) = tanh(z)

    导数:f(z)' = 1 − (f(z))2

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  • 激活函数实现--3 Tanh函数实现

    万次阅读 2014-07-18 20:20:11
    2. TANH函数的导数   3.TANH函数的实现 Tanh主要是通过类Tanh来实现的,该类继承自AbstrcactActivation类,主要实现Activating接口和Derivating接口。 Tanh类的定义如下: #ifndef TANH_H #define ...
  • 激活函数(4)tanh函数

    千次阅读 2019-06-12 20:24:13
    tanh函数 双曲正切激活函数,函数解析式: ...tanh函数及其导数的几何图像如下图: tanh读作Hyperbolic Tangent,它解决了Sigmoid函数的不是zero-centered输出问题,然而,梯度消失(gra...
  • 微信公众号:python宝关注可了解更多python相关知识。若有问题或建议,请公众号留言;内容目录一、激活函数简介二、Sigmoid三、tanh四、...
  • 基本激活函数及其导数绘图(导数部分使用pytorch自动求导) 本文包括激活函数有: 1.sigmoid 2.tanh 3.relu 4.leakyrelu 5.elu 准备绘图函数 %matplotlib inline import torch import numpy as np import ...
  • tanh函数形状与sigmoid函数相似,从表达式和图形都可以看出,不同点是tanh函数的导函数的极值为1,对于解决梯度消失问题更有帮助,因此,它常被用做神经网络隐藏层的激活函数。需要注意的是,神经网络模型是通过加入...
  •  $tanh$是双曲函数一个,$tanh()$为双曲正切。在数学中,双曲正切“$tanh$”是由基本双曲函数双曲正弦和双曲余弦推导而来。 $$tanhx=\frac{sinhx}{coshx}=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}$$  其曲线如下图所...
  • 激活函数   实际中的很多事情并不能简单的用线性关系的组合来描述。...特点:①sigmoid函数的导数取值范围在【0,0.25】之间,在深度网络中,需要用链式法则多次求导,导数为多个在【0,0。25】之间的数相乘,结果
  • 因写大论文需要,在知网上别人论文中扣下来清晰度不够,其他网页上截屏下来可能包含水印,同时也比较难找全。因此参考CSDN博客资料,自己画出来用于论文书写。 import math import numpy as np import matplotlib....
  • 显然,当输⼊为负数时,ReLU函数的导数为0;当输⼊为正数时,ReLU函数的导数为1。尽管输⼊为0 时ReLU函数不可导,但是我们可以取此处的导数为0。绘制ReLU函数的导数图像: sigmoid函数 sigmoid函数可以将元素的值...
  • Sigmoid函数的导数范围是(0,0.25], Tanh函数的导数是(0,1]。 由于RNN中会执行很多累乘,小于1的小数累乘会导致梯度越来越接近于0,出现梯度消失现象。 Tanh与Sigmoid相比,梯度更大,收敛速度更快并且出现梯度消失...
  • 文章目录sigmoid特点缺点sigmoid导数tanh特点导数Relu导数优点缺点Leaky Relu(PRelu)导数特点ELU导数特点SELU导数特点SoftMax导数特点 本人博客: https://xiaoxiablogs.top sigmoid f(z)=11+e−z f(z)=\frac1{1+e^{-...
  • 为什么呢,因为有一个在结构上基本上相同函数:tanh函数,能够做到完美替代,且运算速率要比sigmoid函数快多。 图2 为 tanh函数,拥有sigmoid移位并比例放大之后效果,在运行速率及运行效果上都比sigmoid好,...
  • bp神经网络

    2019-11-07 10:23:47
    import numpy as np 定义tanh函数 ...tanh函数的导数 def tan_deriv(x): return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x) sigmoid函数 def logistic(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) sigmoid函数的导数 def logis...
  • Sigmoid/Tanh/ReLu激活函数的优缺点

    千次阅读 2020-04-15 13:52:49
    激活函数的作用 引入非线性,增强神经网络的表达...单从激活函数的导数来说,看激活函数的“死区”范围,即导数接近于0的区间。Sigmoid和Tanh仅0附近一小段范围非死区;即使是Relu仍有一半的死区。 此外,梯度不仅包...
  • 本文实例为大家分享了...# tanh函数的导数 def tan_deriv(x): return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x) # sigmoid函数 def logistic(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # sigmoid函数的导数 def logistic_derivative(x)
  • [TOC] 关于深度学习的一些理解...sigmoid和tanh函数的导数都是原函数的函数。这样,我们一旦计算原函数的值,就可以用它来计算出导数的值。 二、循环神经网络层 1)LSTM t.manual_seed(1000) inp...
  • 本文实例为大家分享了python实现神经网络算法及应用的具体代码,供大家参考,具体内容如下首先用python实现简单地神经网络算法:import numpy as np# 定义tanh函数def tanh(x):return np.tanh(x)# tanh函数的导数def...
  • 各种非线性激活函数的优缺点: Sigmoid: 现在吴恩达几乎从来不用sigmoid激活函数了,但是吴恩达会用sigmoid的一个例外场合是进行二元分类时。 缺点:  1、Sigmoid容易饱和,并且当输入非常大或者非常小的时候...
  • BP神经网络

    2019-06-24 09:54:46
    流程 code import numpy as np # 定义tanh函数 ...# tanh函数的导数 def tan_deriv(x): return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x) # sigmoid函数 def logistic(x): return 1 / (1 + np....
  • python神经网络实现之BP神经网络

    千次阅读 2018-10-14 14:20:37
    直接上代码,BP神经网络的一般形式: -- coding: utf-8 -- “”" Created on Sun Oct 14 10:41:33 2018 @author: fang “”" -- coding:utf-8 -- ...tanh函数的导数 def ...
  • 依旧根据麦子学院彭亮老师的机器学习课程,并加上自己的理解进行代码巩固。一. NN.py:# coding=utf-8 import numpy as np ... return 1.0 - np.tanh(x) * np.tanh(x) #tanh函数的导数 def logist...
  • 供大家参考,具体内容如下首先用Python实现简单地神经网络算法: import numpy as np# 定义tanh函数def tanh(x):return np.tanh(x)# tanh函数的导数def tan_deriv(x):return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x)# sigmoid...
  • 本文实例为大家分享了python实现神经网络算法及应用的具体代码,供大家参考,具体内容如下首先用python实现简单地神经网络算法:import numpy as np# 定义tanh函数def tanh(x):return np.tanh(x)# tanh函数的导数def...

空空如也

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