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  • 本文解读了一种“注意力机制下激活函数”,也就是自适应参数化修正线性单元(Adaptively ...我们首先回顾一些最为常见激活函数,包括Sigmoid激活函数、Tanh激活函数和ReLU激活函数,分别如图所示。 Sig...

    本文解读了一种“注意力机制下的激活函数”,也就是自适应参数化修正线性单元(Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit,APReLU)。

    1.激活函数

    激活函数是目前人工神经网络的核心组成部分之一,其作用是进行人工神经网络的非线性化。我们首先回顾一些最为常见的激活函数,包括Sigmoid激活函数、Tanh激活函数和ReLU激活函数,分别如图所示。
    在这里插入图片描述
    Sigmoid激活函数和Tanh激活函数的梯度取值范围分别是(0,1)和(-1,1)。当层数较多时,人工神经网络可能会遭遇梯度消失的问题。ReLU激活函数的梯度要么是零,要么是一,能够很好地避免梯度消失和梯度爆炸的问题,因此在近年来得到了广泛的应用。

    然而,ReLU激活函数依然存在一个缺陷。如果在人工神经网络训练的时候,遇到了特征全部小于零的情况,那么ReLU激活函数的输出就全部为零。这个时候就训练失败了。为了避免这种情况,有学者就提出了leaky ReLU激活函数,不将小于零的特征置为零,而是将小于零的特征乘以一个很小的系数,例如0.1和0.01。

    在leaky ReLU中,这个系数的取值是人工设置的。但是人工设置的系数未必是最佳的,因此何恺明等人提出了Parametric ReLU激活函数(参数化ReLU激活函数,PReLU激活函数),将这个系数设置为一个可以训练得到的参数,在人工神经网络的训练过程中和其他参数一起采用梯度下降法进行训练。然而,PReLU激活函数有一个特点:一旦训练过程完成,则PReLU激活函数中的这个系数就变成了固定的值。换言之,对于所有的测试样本,PReLU激活函数中这个系数的取值是相同的。

    到这里我们就大概地介绍了几种常用的激活函数。这些激活函数存在什么问题呢?我们可以思考一下,如果一个人工神经网络采用上述的某种激活函数,或者是上述几种激活函数的组合,那么这个人工神经网络在训练完成之后,在应用于测试样本时,对全部测试样本所采用的非线性变换是相同的。也就是说,所有的测试样本,都会经历相同的非线性变换。这是一种比较呆板的方式。

    如下图所示,我们如果以左边的散点图表示原始特征空间,以右边的散点图表示人工神经网络所学习得到的高层特征空间,以散点图中的小圆点和小方块代表两种不同类别的样本,以F、G和H表示非线性函数。那么这些样本是通过相同的非线性函数实现原始特征空间到高层特征空间的变换的。也就是说,图片中的“=”意味着,对于这些样本,它们所经历的非线性变换是完全相同的。
    在这里插入图片描述
    那么,我们能不能根据每个样本的特点,单独为每个样本设置激活函数的参数、使每个样本经历不同的非线性变换呢?本文后续所要介绍的APReLU激活函数,就做到了这一点。

    2.注意力机制

    本文所要介绍的APReLU激活函数借鉴了经典的Squeeze-and-Excitation Network(SENet),而SENet正是一种经典的、注意力机制下的深度神经网络算法。SENet的工作原理如下图所示:
    在这里插入图片描述
    这里解释一下SENet所蕴含的思想。对于许多样本而言,其特征图中的各个特征通道的重要程度很可能是不同的。例如,样本A的特征通道1非常重要,特征通道2不重要;样本B的特征通道1不重要,特征通道2很重要;那么在这个时候,对于样本A,我们就应该把注意力集中在特征通道1(即赋予特征通道1更高的权重);反过来,对于样本B,我们应该把注意力集中在特征通道2(即赋予特征通道2更高的权重)。

    为了达到这个目的,SENet通过一个小型的全连接网络,学习得到了一组权重系数,对原先特征图的各个通道进行加权。通过这种方式,每个样本(包括训练样本和测试样本)都有着自己独特的一组权重,用于自身各个特征通道的加权。这其实是一种注意力机制,即注意到重要的特征通道,进而赋予其较高的权重。

    3.自适应参数化修正线性单元(APReLU)激活函数

    APReLU激活函数,在本质上,是SENet和PReLU激活函数的融合。在SENet中,小型全连接网络所学习得到的权重,是用于各个特征通道的加权。APReLU激活函数也通过一个小型的全连接网络获得了权重,进而将这组权重作为PReLU激活函数里的系数,即负数部分的权重。APReLU激活函数的基本原理如下图所示。
    在这里插入图片描述
    我们可以看到,在APReLU激活函数中,其非线性变换的函数形式是和PReLU激活函数一模一样的。唯一的差别在于,APReLU激活函数里对负数特征的权重系数,是通过一个小型全连接网络学习得到的。当人工神经网络采用APReLU激活函数时,每个样本都可以有自己独特的权重系数,即独特的非线性变换(如下图所示)。同时,APReLU激活函数的输入特征图和输出特征图有着相同的尺寸,这意味着APReLU可以被轻易地嵌入到现有的深度学习算法之中。
    在这里插入图片描述

    综上所述,APReLU激活函数使每个样本都可以有自己独特的一组非线性变换,提供了一种更加灵活的非线性变换方式,具有提高模式识别准确率的潜力。

    参考文献

    Zhao M, Zhong S, Fu X, et al. Deep residual networks with adaptively parametric rectifier linear units for fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020, DOI: 10.1109/TIE.2020.2972458.

    https://ieeexplore.ieee.org/document/8998530/

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  • RELU激活函数作用

    万次阅读 2018-05-08 10:30:40
    梯度消失现象:在某些神经网络中,从后向前看,前面层梯度越来越小,后面的层比前面的层学习速率高。 梯度消失原因: sigmoid函数导数图像 导数最大为0.25<...sigmoid激活函数的...

    梯度消失现象:在某些神经网络中,从后向前看,前面层梯度越来越小,后面的层比前面的层学习速率高。
    这里写图片描述
    梯度消失原因:
    这里写图片描述
    sigmoid函数导数图像
    这里写图片描述
    导数最大为0.25<1
    权重初始值通常使用一个高斯分布所以|w|<1,所以 wjσ′(zj)<0.25 ,根据链式法则计算梯度越来越小。由于层数的增加,多个项相乘,势必就会导致不稳定的情况。
    sigmoid激活函数的缺点:
    1.计算量大,反向传播求梯度误差时,求导涉及除法2.反向传播容易出现梯度消失
    解决方法:
    RELU函数 代替sigmoid函数
    Alex在2012年提出的一种新的激活函数。该函数的提出很大程度的解决了BP算法在优化深层神经网络时的梯度耗散问题

    优点:
    ∙ x>0 时,梯度恒为1,无梯度耗散问题,收敛快;
    ∙ 增大了网络的稀疏性。当x<0 时,该层的输出为0,训练完成后为0的神经元越多,稀疏性越大,提取出来的特征就约具有代表性,泛化能力越强。即得到同样的效果,真正起作用的神经元越少,网络的泛化性能越好
    ∙ 运算量很小,训练时间少;
    缺点:
    如果后层的某一个梯度特别大,导致W更新以后变得特别大,导致该层的输入<0,输出为0,这时该层就会‘die’,没有更新。当学习率比较大时可能会有40%的神经元都会在训练开始就‘die’,因此需要对学习率进行一个好的设置。
    由优缺点可知max(0,x) 函数为一个双刃剑,既可以形成网络的稀疏性,也可能造成有很多永远处于‘die’的神经元,需要tradeoff

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  • ReLU激活函数杂谈

    2021-01-06 16:54:30
    简单来说激活函数的作用就是将仿射函数进行非线性化,可以拟合出更多的情况。更详细的解答可以参考知乎激活函数的解释 ReLU函数的梯度问题 首先谈一下sigimoid函数的梯度,通常不选用它是因为sigmoid函数可能有梯度...
  • 本文首先回顾了一些传统的激活函数和注意力机制,然后...激活函数是神经网络核心组成部分之一,其作用是进行人工神经网络非线性化。我们首先回顾一些最为常见的激活函数,包括Sigmoid激活函数、Tanh激活函数和Re...

    本文首先回顾了一些传统的激活函数和注意力机制,然后解读了一种“注意力机制下的激活函数”,也就是自适应参数化修正线性单元(Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit,APReLU)。

    1.激活函数

    激活函数是神经网络的核心组成部分之一,其作用是进行人工神经网络的非线性化。我们首先回顾一些最为常见的激活函数,包括Sigmoid激活函数、Tanh激活函数和ReLU激活函数,分别如图所示。
    在这里插入图片描述
    Sigmoid激活函数和Tanh激活函数的梯度取值范围分别是(0,1)和(-1,1)。当层数较多时,人工神经网络可能会遭遇梯度消失的问题。ReLU激活函数的梯度要么是零,要么是一,能够很好地避免梯度消失和梯度爆炸的问题,因此在近年来得到了广泛的应用。

    然而,ReLU激活函数依然存在一个缺陷。如果在人工神经网络训练的时候,遇到了特征全部小于零的情况,那么ReLU激活函数的输出就全部为零。这个时候就训练失败了。为了避免这种情况,有学者就提出了leaky ReLU激活函数,不将小于零的特征置为零,而是将小于零的特征乘以一个很小的系数,例如0.1和0.01。

    在leaky ReLU中,这个系数的取值是人工设置的。但是人工设置的系数未必是最佳的,因此何恺明等人提出了Parametric ReLU激活函数(参数化ReLU激活函数,PReLU激活函数),将这个系数设置为一个可以训练得到的参数,在人工神经网络的训练过程中和其他参数一起采用梯度下降法进行训练。然而,PReLU激活函数有一个特点:一旦训练过程完成,则PReLU激活函数中的这个系数就变成了固定的值。换言之,对于所有的测试样本,PReLU激活函数中这个系数的取值是相同的。
    在这里插入图片描述
    到这里我们就大概地介绍了几种常用的激活函数。这些激活函数存在什么问题呢?我们可以思考一下,如果一个人工神经网络采用上述的某种激活函数,或者是上述几种激活函数的组合,那么这个人工神经网络在训练完成之后,在应用于测试样本时,对全部测试样本所采用的非线性变换是相同的。也就是说,所有的测试样本,都会经历相同的非线性变换。这是一种比较呆板的方式。

    如下图所示,我们如果以左边的散点图表示原始特征空间,以右边的散点图表示人工神经网络所学习得到的高层特征空间,以散点图中的小圆点和小方块代表两种不同类别的样本,以F、G和H表示非线性函数。那么这些样本是通过相同的非线性函数实现原始特征空间到高层特征空间的变换的。也就是说,图片中的“=”意味着,对于这些样本,它们所经历的非线性变换是完全相同的。
    在这里插入图片描述
    那么,我们能不能根据每个样本的特点,单独为每个样本设置激活函数的参数、使每个样本经历不同的非线性变换呢?本文后续所要介绍的APReLU激活函数,就做到了这一点。

    2.注意力机制

    本文所要介绍的APReLU激活函数借鉴了经典的Squeeze-and-Excitation Network(SENet),而SENet正是一种经典的、注意力机制下的深度神经网络算法。SENet的工作原理如下图所示:
    在这里插入图片描述
    这里解释一下SENet所蕴含的思想。对于许多样本而言,其特征图中的各个特征通道的重要程度很可能是不同的。例如,样本A的特征通道1非常重要,特征通道2不重要;样本B的特征通道1不重要,特征通道2很重要;那么在这个时候,对于样本A,我们就应该把注意力集中在特征通道1(即赋予特征通道1更高的权重);反过来,对于样本B,我们应该把注意力集中在特征通道2(即赋予特征通道2更高的权重)。

    为了达到这个目的,SENet通过一个小型的全连接网络,学习得到了一组权重系数,对原先特征图的各个通道进行加权。通过这种方式,每个样本(包括训练样本和测试样本)都有着自己独特的一组权重,用于自身各个特征通道的加权。这其实是一种注意力机制,即注意到重要的特征通道,进而赋予其较高的权重。

    3.自适应参数化修正线性单元(APReLU)激活函数

    APReLU激活函数,在本质上,是SENet和PReLU激活函数的融合。在SENet中,小型全连接网络所学习得到的权重,是用于各个特征通道的加权。APReLU激活函数也通过一个小型的全连接网络获得了权重,进而将这组权重作为PReLU激活函数里的系数,即负数部分的权重。APReLU激活函数的基本原理如下图所示。
    在这里插入图片描述
    我们可以看到,在APReLU激活函数中,其非线性变换的函数形式是和PReLU激活函数一模一样的。唯一的差别在于,APReLU激活函数里对负数特征的权重系数,是通过一个小型全连接网络学习得到的。当人工神经网络采用APReLU激活函数时,每个样本都可以有自己独特的权重系数,即独特的非线性变换(如下图所示)。同时,APReLU激活函数的输入特征图和输出特征图有着相同的尺寸,这意味着APReLU可以被轻易地嵌入到现有的深度学习算法之中。
    在这里插入图片描述
    综上所述,APReLU激活函数使每个样本都可以有自己独特的一组非线性变换,提供了一种更加灵活的非线性变换方式,具有提高模式识别准确率的潜力。

    参考文献

    Zhao M, Zhong S, Fu X, et al. Deep residual networks with adaptively parametric rectifier linear units for fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020, DOI: 10.1109/TIE.2020.2972458.

    https://ieeexplore.ieee.org/document/8998530/

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  • 本文在回顾一些经典激活函数和注意力机制基础上,解读...激活函数是目前人工神经网络核心组成部分之一,其作用是进行人工神经网络非线性化。我们首先回顾一些最为常见的激活函数,包括Sigmoid激活函数、Tanh激...

    本文在回顾一些经典激活函数和注意力机制的基础上,解读了一种“注意力机制下的新型激活函数”,名为“自适应参数化修正线性单元”(Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit,APReLU)。

    1.激活函数

    激活函数是目前人工神经网络的核心组成部分之一,其作用是进行人工神经网络的非线性化。我们首先回顾一些最为常见的激活函数,包括Sigmoid激活函数、Tanh激活函数和ReLU激活函数,分别如图所示。

    Sigmoid激活函数和Tanh激活函数的梯度取值范围分别是(0,1)和(-1,1)。当层数较多时,人工神经网络可能会遭遇梯度消失的问题。ReLU激活函数的梯度要么是零,要么是一,能够很好地避免梯度消失和梯度爆炸的问题,因此在近年来得到了广泛的应用。

    然而,ReLU激活函数依然存在一个缺陷。如果在人工神经网络训练的时候,遇到了特征全部小于零的情况,那么ReLU激活函数的输出就全部为零。这个时候就训练失败了。为了避免这种情况,有学者就提出了leaky ReLU激活函数,不将小于零的特征置为零,而是将小于零的特征乘以一个很小的系数,例如0.1和0.01。

    在leaky ReLU中,这个系数的取值是人工设置的。但是人工设置的系数未必是最佳的,因此何恺明等人提出了Parametric ReLU激活函数(参数化ReLU激活函数,PReLU激活函数),将这个系数设置为一个可以训练得到的参数,在人工神经网络的训练过程中和其他参数一起采用梯度下降法进行训练。然而,PReLU激活函数有一个特点:一旦训练过程完成,则PReLU激活函数中的这个系数就变成了固定的值。换言之,对于所有的测试样本,PReLU激活函数中这个系数的取值是相同的。

    到这里我们就大概地介绍了几种常用的激活函数。这些激活函数存在什么问题呢?我们可以思考一下,如果一个人工神经网络采用上述的某种激活函数,或者是上述几种激活函数的组合,那么这个人工神经网络在训练完成之后,在应用于测试样本时,对全部测试样本所采用的非线性变换是相同的。也就是说,所有的测试样本,都会经历相同的非线性变换。这是一种比较呆板的方式。

    如下图所示,我们如果以左边的散点图表示原始特征空间,以右边的散点图表示人工神经网络所学习得到的高层特征空间,以散点图中的小圆点和小方块代表两种不同类别的样本,以F、G和H表示非线性函数。那么这些样本是通过相同的非线性函数实现原始特征空间到高层特征空间的变换的。也就是说,图片中的“=”意味着,对于这些样本,它们所经历的非线性变换是完全相同的。

    那么,我们能不能根据每个样本的特点,单独为每个样本设置激活函数的参数、使每个样本经历不同的非线性变换呢?本文后续所要介绍的APReLU激活函数,就做到了这一点。

    2.注意力机制

    本文所要介绍的APReLU激活函数借鉴了经典的Squeeze-and-Excitation Network(SENet),而SENet正是一种经典的、注意力机制下的深度神经网络算法。SENet的工作原理如下图所示:

    这里解释一下SENet所蕴含的思想。对于许多样本而言,其特征图中的各个特征通道的重要程度很可能是不同的。例如,样本A的特征通道1非常重要,特征通道2不重要;样本B的特征通道1不重要,特征通道2很重要;那么在这个时候,对于样本A,我们就应该把注意力集中在特征通道1(即赋予特征通道1更高的权重);反过来,对于样本B,我们应该把注意力集中在特征通道2(即赋予特征通道2更高的权重)。

    为了达到这个目的,SENet通过一个小型的全连接网络,学习得到了一组权重系数,对原先特征图的各个通道进行加权。通过这种方式,每个样本(包括训练样本和测试样本)都有着自己独特的一组权重,用于自身各个特征通道的加权。这其实是一种注意力机制,即注意到重要的特征通道,进而赋予其较高的权重。

    3.自适应参数化修正线性单元(APReLU)激活函数

    APReLU激活函数,在本质上,是SENet和PReLU激活函数的融合。在SENet中,小型全连接网络所学习得到的权重,是用于各个特征通道的加权。APReLU激活函数也通过一个小型的全连接网络获得了权重,进而将这组权重作为PReLU激活函数里的系数,即负数部分的权重。APReLU激活函数的基本原理如下图所示。

    我们可以看到,在APReLU激活函数中,其非线性变换的函数形式是和PReLU激活函数一模一样的。唯一的差别在于,APReLU激活函数里对负数特征的权重系数,是通过一个小型全连接网络学习得到的。当人工神经网络采用APReLU激活函数时,每个样本都可以有自己独特的权重系数,即独特的非线性变换(如下图所示)。同时,APReLU激活函数的输入特征图和输出特征图有着相同的尺寸,这意味着APReLU可以被轻易地嵌入到现有的深度学习算法之中。

    综上所述,APReLU激活函数使每个样本都可以有自己独特的一组非线性变换,提供了一种更加灵活的非线性变换方式,具有提高模式识别准确率的潜力。

    参考文献

    Zhao M, Zhong S, Fu X, et al. Deep residual networks with adaptively parametric rectifier linear units for fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020, DOI: 10.1109/TIE.2020.2972458.

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  • 卷积神经网络之relu激活函数的理解

    千次阅读 2019-04-23 15:05:19
    激活函数的目的:神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。 relu激活函数如图所示: relu激活函数的优势: (1)反向传播时,可以避免梯度...
  • Sigmoid和Relu激活函数的对比

    千次阅读 2019-07-10 00:20:17
    深度学习笔记(4)——Sigmoid和Relu激活函数的对比https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/64127103 Relu是一个非常优秀的激活哈数,相比较于传统的Sigmoid函数,有三个作用: 1. 防止梯度弥散 2. ...
  • 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能力 Sigmoid/Tanh/ReLu激活函数的优缺点 这三个激活函数都没能解决梯度消失 梯度弥散就是梯度消失。 一种很流行的说法是Relu解决了梯度消失的问题,其实并不是这样...
  • Relu激活函数

    2018-11-25 10:49:27
    线性整流单元 原函数   导数   在神经元中,x 可以作为 输入。既:  ReLu 一般作用: 大多数输出层 在不确定使用那个激活函数的情况下 ...
  • ReLU激活函数

    千次阅读 2018-03-15 10:29:42
    最初期线性激活函数(y=x)和阶跃激活函数(-1/1,0/1)就不说了Sigmod和Tanh: 中央区域信号增益大,两侧信号增益小,从生物学角度看,中央区域类似神经元兴奋态,两侧酷似神经元抑制态。因为在训练神经网络时...
  • 本文在综述一些常用激活函数和注意力机制理论基础上,...激活函数是目前人工神经网络核心组成部分之一,其作用是进行人工神经网络非线性化。我们首先回顾一些最为常见的激活函数,包括Sigmoid激活函数、Tanh...
  • 1.relu激活函数 提出的原因: Relu = max(x, 0)的思想: relu的主要贡献在于: 存在的一些缺点: 2.针对relu的一个不足:输出不是以0为中心,如何解决 3 batch normalization 3.1 BatchNorm的作用是什么呢? ...
  • 本文在回顾一些经典激活函数和注意力机制基础上,解读...激活函数是目前人工神经网络核心组成部分之一,其作用是进行人工神经网络非线性化。我们首先回顾一些最为常见的激活函数,包括Sigmoid激活函数、Tanh激...
  • 什么是激活函数如下图,在神经元中,输入 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 Activation Function。2. 为什么要用如果不用激励函数,每一层输出都是上层...
  • Relu是一个非常优秀的激活哈数,相比较于传统Sigmoid函数,有三个作用: 1. 防止梯度弥散 2. 稀疏激活性 3. 加快计算 首先我们看下sigmoid和relu的曲线 然后可以得到sigmoid导数 以及relu的导数 ...
  • 本文在综述一些经典激活函数和注意力机制理论基础上,解读...激活函数是目前人工神经网络核心组成部分之一,其作用是进行人工神经网络非线性化。我们首先回顾一些最为常见的激活函数,包括Sigmoid激活函数、Ta...
  • 激活函数的作用2.sigmod3.Relu4.tanh5.LeakyRelu 1.激活函数的作用 关于神经网络中的激活函数的作用,通常都是这样解释:如果不使用激活函数的话,神经网络的每层都只是做线性变换,多层输入叠加后也还是线性变换。...
  • 激活函数------sigmoid、tanh和ReLU激活函数的作用常见的三种激活函数 激活函数的作用 激活函数的主要作用是在神经网络中引入非线性因素。 常见的三种激活函数 这三种激活函数的公式分别为: sigmoid:f(x)=11+e−xf...
  • 激活函数的作用 可以想象,如果没有激活函数,下一层的输入总是上一层的输出,无论多少层网络,都是线性函数,线性函数的逼近能力是非常有限的,无法拟合现实中这些没有规律的非线性复杂函数。举个例子: ...
  • 为什么要使用激活函数,激活函数的作用

    千次阅读 多人点赞 2019-04-17 15:57:34
    激活函数的作用:激活函数是用来加入非线性因素的,因为线性模型的表达能力不够。 3.常见的激活函数 3.1.Sigmoid函数 3.2.tanh函数 3.3.Relu函数 总结: 1.如果没有激活函数会怎么样? 1. 对于y=ax+b 这样的...
  • ReLU函数

    千次阅读 2019-05-21 11:03:37
    1.非线性激励函数 引入非线性函数作为激励函数,这样深层神经网络就有意义了,不再是输入的线性组合,可以逼近任意函数. 2.选择ReLU作为激活函数 ...relu函数的作用就是增加了神经网络各层之间的非线性关系 ...
  • 【神经网络】激活函数的作用及常用激活函数ReLu、Sigmoid
  • Funnel ReLU ...比如:ReLU,PReLU,sigmoid等激活函数。详情可看:https://blog.csdn.net/yx868yx/article/details/106583017 FReLU是专门为视觉任务设计,概念上很简单:ReLU对激活值为非正部分用0
  • 激活函数的作用

    2019-11-14 09:15:48
    激活函数的作用 激活函数的主要作用就是加入非线性因素,以解决线性模型表达能力不足的缺陷,在整个神经网络起到至关重要的作用。在神经网络中常用的激活函数有Sigmoid、Tanh和relu等。 二 Sigmod函数 1 函数介绍 ...
  • 激活函数对模型学习、理解非常复杂和非线性函数具有重要作用激活函数可以引入非线性因素。如果不使用激活函数,则输出信号仅是一个简单线性函数。线性函数一个一级多项式,线性方程复杂度有限,从数据中...
  • 什么是激活函数如下图,在神经元中,输入 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 Activation Function。2. 为什么要用如果不用激励函数,每一层输出都是上层输入线性函数,无论...

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