几种激活函数的详解及代码实现:sigmoid()、softmax()、tanh()、relu()、leaky_relu()

AI 内容分享(十八):秒懂AI-深度学习四种常用激活函数:Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax Softmax是一种常用的激活函数,主要用于多分类问题中,可以将输入的神经元转化为概率分布。ReLU的输出范围是[0, +∞),而输入值为负数时输出为0,这导致ReLU输出的分布不对称,限制了生成的多样性。Leaky ReLU在输入小于或等于0时,输出一个较小的斜率,避免了完全的“死亡神经元”问题。当输入值小于或等于0时,ReLU的输出为0,导致该神经元失效,这种现象称为“死亡神经元”。与Leaky ReLU不同的是,PReLU的斜率不是固定的,而是可以根据数据进行学习优化。 阅读详情
AI摘要

本文介绍了神经网络中常见的激活函数,包括Sigmoid、Softmax、Tanh、ReLU及Leaky ReLU等,并通过图表展示了这些函数的特点。重点分析了ReLU及Leaky ReLU如何解决梯度消失问题。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

1.sigmoid()函数

# Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数,将变量映射到0,1之间
# 除了输出层是一个二元分类问题外,基本不用Sigmoid函数
def sigmoid(x):
    y = 1/(1+np.exp(-x))
    return y

曲线绘制:

X = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = sigmoid(X)
plt.plot(X, y)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.scatter(0,0.5,marker='*',c='r')
plt
深度学习笔记: Sigmoid激活函数 Sigmoid激活函数是人工神经网络中广泛使用的非线性激活函数之一。它有效地将输入值映射到0和1之间的范围,使其特别适用于输出需要被解释为概率的模型。 阅读详情

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