神经网络常见激活函数的偏导数

最新推荐文章于 2023-05-23 20:58:03 发布
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分类专栏： 神经网络 文章标签： 深度学习
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一、sigmoid的偏导数计算公式
g’(z)=a(1-a)
二、tanh的偏导数计算公式
g’(z)=1-a^2
三、relu的偏导数计算公式
g’(z)= 0(z<0),1(z>=0)
四、leaky relu的偏导数计算公式
g’(z)= 0.01(z<0),1(z>=0)

MATLAB算法实战应用案例精讲-【神经网络】激活函数：Swish（附python代码实现）
qq_36130719的博客
12-22 1804
Swish是谷歌在17年提出的一个激活函数，形式非常简单，几乎就是 sigmoid 和 ReLU 的拼凑，具备无上界有下界、平滑、非单调的特性，Swish 在深层模型上的效果优于 ReLU。例如，仅仅使用 Swish 单元替换 ReLU 就能把 Mobile NASNetA 在 ImageNet 上的 top-1 分类准确率提高 0.9%，Inception-ResNet-v 的分类准确率提高 0.6%。多种激活函数对比生物神经网络是人工神经网络的起源。
【2】激活函数与Loss函数求导
Clichong
03-28 2219
影响找到全局极小值点的几个主要的影响因素： 1）初始点的设置 2）学习率的设置，可能会影响收敛的精度与速度 ps : 处于一个全局极小值或者是鞍点的状态时，往往会影响实验效果 import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # Jupyter notebook 中的魔法命令 %matplotlib inline # 在下面的代码模块里面都可以不用写
Deep Leaning 学习笔记之神经网络（1）—— 激活函数对比及导数
Mr.Zhang的笔记本
06-27 920
图1 为平常所说的sigmoid函数，但是不常用，一般只用于二元分类的一些神经网络。为什么呢，因为有一个在结构上基本上相同的函数：tanh函数，能够做到完美替代，且运算速率要比sigmoid函数快的多。 图2 为 tanh函数，拥有sigmoid移位并比例放大之后的效果，在运行速率及运行效果上都比sigmoid好，因此也有许多人使用 图3 为 常说的　ReLU函数，即线性整流函数，是神经网络中...
神经网络常用激活函数及其应用举例
牧野的博客
07-27 2万+
神经网络中数据从数据层到最后输出层的流动过程其实就是数据从一种形态到另一种形态，从一个维度到另一个维度的变换过程，例如在Minst数据集训练中，就是把28*28维的图像数据经过变换，映射成0~9之间的一个数字。完成这种数据变换的一个重要工具就是激活函数。 一个典型的人工神经元的模型可以用下图表述： 图中X1~Xn是神经元的输入信号； θ表示一个阈值，或称为偏置（b
神经网络激活函数与求导
AI World
03-09 2790
常用神经网络激活函数及其求导公式推导~
神经网络中的常用激活函数和导数
李威威的博客
05-17 6036
神经网络中的常用激活函数和导数 1、 sigmoid 函数 y=11+e−x y = \frac{1}{1 + e^{-x}} y=1+e−x1​ 导函数： KaTeX parse error: No such environment: equation at position 8: \begin{̲e̲q̲u̲a̲t̲i̲o̲n̲}̲\begin{split} … 又因为 1−y=1−11+...
神经网络激活函数的理解以及激活函数的用法
热门推荐
xiaomifanhxx的博客
09-24 2万+
1.什么是激活函数     激活函数就是在神经元中，输入的input经过加权，求和后被应用于一个函数，这个函数就是激活函数：Activation Function,如下图所示： 2.为什么使用激活函数     如果不使用激活函数，我们的每一层输出只是承接了上一层输入函数的线性变换，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性的因素，使得神经网络可以...
神经网络的激活函数之sigmoid
01-07
根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要为下一层的每个激活计算一个值，但在将该值发送给下一层之前，要是用激活函数对这个输出进行缩放。 sigmoid函数 sigmoid函数是一个logistic函数，意思是说不管输入什么，...
神经网络中常用的激活函数
m0_37566886的博客
05-23 312
虽然神经网络中常用的激活函数通常是一元函数，但也有一些多元函数可以用作激活函数。例如，最大值归一化（Maxout）激活函数是一个多元函数，它接受多个输入并输出它们的最大值。对于多元函数（即具有多个自变量的函数），偏导数表示函数相对于其中一个变量的变化率，而其他变量保持不变。对于一元函数（即只有一个自变量的函数），导数表示函数在某一点处的变化率。因此，对于一元函数，导数和偏导数是相同的，因为只有一个自变量。但是，对于多元函数，导数和偏导数是不同的概念。是负斜率，即当输入为负数时，函数的斜率。
【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法（图文解释 附源码）
showswoller的博客
12-20 2382
【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法（图文解释 附源码）
浅析神经网络中的激活函数
u011649885的专栏
07-07 5530
1、神经网络中为什么要使用激活函数？因为有些数据集并不是线性可分的。比如下面两幅图，左边是线性不可分，右边是线性可分。如果不用一个激活函数来处理，那这个神经网络什么时候也不能把左边这幅图的两种颜色的数据分开。 2、什么是激活函数？激活函数是映射h:R→R，且几乎处处可导。 意思是激活函数就是给输入值做一个映射，使神经元引入非线性因素，这样神经网络可以逼近任何非线性函数，神经网络就可以更好的解决
BP神经网络中求偏导的矩阵表示
07-19
本文推导了BP神经网络反向传播算法，并用矩阵进行表示，文章中先介绍矩阵偏导数的知识，再将其用到推导中。
深度神经网络常见激活函数及导数
andyL_05的博客
10-21 751
常用激活函数及导数 一、激活函数简介 激活函数是深度神经网络的重要组成部分，其作用是对模型引入非线性表达与特性。神经网络通常由多层神经元组成，后一层的单个神经元可以表达为前层神经元的线性组合。显然，如果不引入非线性因素，深层神经网络也仅仅是输入的线性组合。激活函数将非线性的表达引入模型，对每个神经元，根据前层输出线性计算得到的数值进行非线性的映射，从而增大模型的表达性能。 二、常见激活函数及导数 ...
神经网络常见激活函数求导
m0_46926492的博客
11-07 894
sigmoid(x)​=1+e−x1​​sigmoid′(x)​=(1+e−x1​)′=(1+e−x)20−(1+e−x)′​=(1+e−x)2e−x​=(1+e−x)(1+e−x)1+e−x−1​=(1+e−x)1+e−x−1​.(1+e−x)1​=[1。
神经网络学习之导数
helloworlddm的博客
02-28 636
在神经网络中，有一个常用的激活函数sigmoid函数，这个函数在高等数学中应该是有的，只是当时没有理会。函数图像如下，本文主要主要梳理下相应的数学知识，具体的应用在后续的文章中会涉及。 本文涉及到数学公式，基本都是大学课本或者高中课本里的，有兴趣的一起来回忆下。 传说一个公式能少一个粉丝，但是那也没有办法，神经网络离不开数学，有兴趣的请坚持看下去，虽然有点无聊，但是也许你能了解些新的知识。 导数 定义 导数（Derivative），也叫导函数值。又名微商，是微积分中的重要基础概念。当函数y=f（x）的自变
深度学习基础知识（八）：神经网络基础之导数
热爱可抵漫长岁月
03-14 976
这个专栏主要是想和大家分享一下深度学习的基础知识，主要是以吴恩达老师深度学习课程内容作为基础，并补充了很多其他内容希望让整体内容更加容易理解和系统化。如果想要了解具体专栏里面有什么内容的话，可以看一看我们专栏的目录，在目录里面还说明了小伙伴的分工，这些内容都是所有小伙伴们一起努力完成的，有希望和我们一起学习的的小伙伴也可以加入我们啊。另外我们还将内容以书籍的形式放到了github上，之后还会陆续上传源码实现等其他内容。我们还会分享深度学习-论文阅读专栏、强化学习-基础知识专栏、强化学习-任务阅读专栏，也欢迎
神经网络学习笔记1
m0_64669072的博客
11-02 760
神经网络学习笔记1
【深度学习基础】神经网络的学习（3）
『程序员·小李』的博客
06-11 575
通过前面的学习，我们知道了多维变量下的偏导数的计算方法。神经网络学习的过程是不断追求最优参数的过程，而计算偏导数和梯度就是追求最优参数的最快路径。梯度，就是多维自变量的偏导数构成的向量集合。例如对于下面的函数：对x0的偏导计算：对x1的偏导计算：那么梯度就是两个偏导数一起构成的向量：根据前面的学习，偏导数的计算可以采用中心差分的方式计算，而就某一维自变量的计算时，其他维度的自变量视为常量： 那么计算函数在某些位置的偏导、梯度就很方便了： 我们看到函数在不同的位置，他们的偏导数各不相同，那么这
深度学习：Sigmoid函数与损失函数求导
weixin_30914981的博客
10-16 366
1、sigmoid函数 ​ sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下： 函数： 导数： ​ 上面是我们常见的形式，虽然知道这样的形式，也知道计算流程，不够感觉并不太直观，下面来分析一下。 1.1 从指数函数到sigmoid ​ 首先我们来画出指数函数的基本图形： ​ 从上图，我们得到了这样的几个信息，指数函数过(0,1)点，单调递增/递减，定义域为(−∞,+∞)...
matlab神经网络反向传播的偏导数
最新发布
08-23
对于使用MATLAB实现的神经网络，反向传播算法可以计算神经网络中每个参数的偏导数。 假设你有一个多层前馈神经网络，其中包括输入层、隐藏层和输出层。我们以一个简化的例子来说明如何计算反向传播的偏导数。 首先，你需要定义神经网络的结构和参数。例如，你可以使用MATLAB的`feedforwardnet`函数创建一个具有两个隐藏层的前馈神经网络，并使用`trainlm`函数进行训练。在这个过程中，MATLAB会自动计算反向传播的偏导数。 一旦你训练好了神经网络，你可以使用`net.LW`和`net.b`来访问网络的权重和偏置。这些参数存储在一个cell数组中，每个元素对应于每一层的权重或偏置。 要计算反向传播的偏导数，你可以使用以下步骤： 1. 初始化保存偏导数的变量，例如`dLdW`和`dLdb`，它们分别对应于权重和偏置的导数。 2. 使用输入数据计算神经网络的输出。 3. 计算输出层的偏导数，即输出层的误差乘以激活函数对加权输入的导数。这可以通过神经网络的输出误差和激活函数的导数函数（例如`tanhd`）来计算。 4. 从输出层开始，对每一层进行反向传播。对于每一层，你需要计算该层的误差、权重和偏置的导数，并将它们存储在`dLdW`和`dLdb`中。 5. 最后，你可以使用这些导数来更新网络的参数，例如通过使用梯度下降算法。 请注意，以上只是一个简化的描述，并且实际中可能涉及到更复杂的细节和技巧。你可以参考MATLAB的文档和示例来了解更多关于神经网络反向传播的实现细节。
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