【激活函数】sigmoid、softplus与Relu

最新推荐文章于 2025-04-07 15:52:34 发布
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博客围绕sigmoid、softplus与Relu这三种激活函数展开，激活函数在信息技术领域有重要作用，能为神经网络引入非线性因素，提升模型的表达能力。

Softplus:平滑版的ReLU
AI天才研究院
05-28 865
Softplus:平滑版的ReLU 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 激活函数的重要性 在深度学习中,激活函数(Activation Function)扮演着至关重要的角色。它们引入了网络的非线性,使得神
第21节：深度学习基础-激活函数比较（ReLU, Sigmoid, Tanh）
最新发布
2401_82355416的博客
05-05 1977
引入非线性：使神经网络能够学习和表示复杂的数据模式决定神经元输出：基于输入决定神经元是否应该被激活（输出非零值）映射输出范围：将输入映射到特定范围（如0到1或-1到1）影响梯度流动：在反向传播过程中影响梯度的计算和传播Sigmoid函数是最早被广泛使用的激活函数之一，其数学表达式为：函数输出范围在(0,1)之间，可以将任何实数映射到这个区间。Tanh（双曲正切）函数是Sigmoid函数的缩放和移位版本，其数学表达式为：输出范围在(-1,1)之间。
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，输出都在0到1之间，也就是输入的每个神经元、节点或激活都会被锁放在一个介于0到1之间的值。 sigmoid 这样的函数常被称为非线性函数，因为我们不能用线性的项来描述它。很多激活函数都是非线性或者线性和非线性的组合 这个问题与反向传播有关，在反向传播中，我们要计算每个权重的梯度，即针对每个权重的小更新，这样做的目的是优化整个网络中激活值的输出，使其能在输出层得到更好的结果，
Softplus函数
weixin_44012667的博客
04-07 1410
Softplus通过平滑的梯度过渡提供了ReLU的替代方案，适用于特定场景如概率建模和小规模网络。然而，其较高的计算成本和负区梯度问题限制了在深层网络中的广泛应用，实际中更常使用ReLU及其改进版本（如Leaky ReLU、ELU）。例如，使用Softplus与Leaky ReLU混合，以缓解负区梯度消失问题。：正区间的梯度接近1，缓解梯度消失问题（优于Sigmoid和Tanh）。：当输入为负时，梯度趋近于零，可能导致参数更新缓慢。：作为ReLU的连续替代品，用于分析模型行为。，与ReLU的行为一致；
深度学习 学习笔记四
x3464的博客
11-07 519
理论： 激活函数： 为什么要用激活函数：线性转为非线性， 如果不运用激活函数，输出信号仅仅是一个简单的线性函数，此时神经网络就是一个线性回归模型，无法学习和模拟如图像、语言等复杂数据。 深度学习前期用到的激活函数有Sigmoid和Tanh，后期有Relu、LeakyRelu、pRelu、Elu、softplus https://blog.youkuaiyun.com/u013289254/article/details/98472343 特点： Sigmoid 函数可以把输入的值映射到0到...
激活函数（十）：Softplus函数
Mrsgflmx的博客
11-07 507
激活频率函数有神似的地方。也就是说，相比于早期的激活函数，Softplus函数和ReLU函数更加接近脑神经元的激活模型，而。Softplus函数可以看作是ReLU函数的平滑。根据神经科学家的相关研究，Softplus函数和ReLU函数与脑。正是基于脑神经科学发展而来，这两个激活函数的应用促成了神经网络研究的新浪潮。
常用的激活函数Sigmoid,ReLU,Swish,Mish,GELU
liguiyuan的博客
07-01 1万+
Sigmoid激活函数在我们的网络模型中比较常用，也常作为二分类任务的输出层，函数的输出范围为（0,1）
激活函数从Sigmoid到各种Relu
YQMind的博客
02-11 2221
在神经网络中，我们使用非线性激活函数，如果采用的是线性激活函数，则还是等价于上一步进行的线性变化，网络再深，也和一层是等价的。 - sigmoid: 11+e−x11+e−x\frac{1}{1+e^{-x}} - tanh: ex−e−xex+e−xex−e−xex+e−x\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}} - relu: max(0,x)max(0,x)...
深度学习——激活函数(Sigmoid/ReLU/Softplus/Swish/Maxout)
海军上将光之翼的博客
05-04 3237
激活函数的作用        激活函数对于深度学习来说非常的重要，我们假设现在有n个神经元x1,…,xnx_1,\dots,x_nx1​,…,xn​，其参数为w1,…,wnw_1,\dots,w_nw1​,…,wn​，偏置为b。 z=∑i=1nwixi+bz = \sum_{i=1}^{n}w_ix_i+bz=i=1∑n​wi​xi​+b a=f(z)a =...
Sigmoid型函数、ReLU函数
CarpeDiem
01-01 5802
激活函数是全连接神经网络中的一个重要部分，缺少了激活函数，全连接神经网络将退化为线性分类器。本篇主要介绍最常用的Sigmod型函数和Relu函数，了解这些函数的特性，也更有利于对相应的模型选择合适的激活函数。
激活函数Sigmoid
weixin_44188264的博客
12-20 3675
激活函数 Sigmoid Sigmoid函数输入一个实值的数，然后将其压缩到0~1的范围内。sigmoid函数能够很好的表达“激活”的意思，未激活就是0，完全饱和的激活则是1。 函数公式： 求导公式： 函数图像： 优点 Logistics Regressionke可以选择Sigmoid函数。LR模型是一个二分类模型，即对于一个X，预测其发生或不发生。但事实上，对于一个事件发生的情况，往往不能...
relu和Softplus
qq_32172681的博客
10-09 2807
relu缺点： 训练的时候很”脆弱”，很容易就”die”了，训练过程该函数不适应较大梯度输入，因为在参数更新以后，ReLU的神经元不会再有激活的功能，导致梯度永远都是零。 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...
机器学习中的数学——激活函数（十）：Softplus函数
冯·诺依曼
10-06 10万+
Softplus函数可以看作是ReLU函数的平滑。根据神经科学家的相关研究，Softplus函数和ReLU函数与脑神经元激活频率函数有神似的地方。也就是说，相比于早期的激活函数，Softplus函数和ReLU函数更加接近脑神经元的激活模型，而神经网络正是基于脑神经科学发展而来，这两个激活函数的应用促成了神经网络研究的新浪潮。 Softplus(x)=log⁡(1+ex)\text{Softplus}(x)=\log(1+e^x)Softplus(x)=log(1+ex) Softplus函数的图像： .
深度学习——激活函数sigmoid
qq_43332629的博客
05-12 2175
激活函数是神经网络中能够产生非线性特质的一个根源，如果没有激活函数的存在，那么整个网络只剩下线性运算，线性运算的复合还仍然线性运算，最终的效果只相当于单层的线性模型。因此，激活函数是拟合一个预期数据分布的关键。 1.sigmoid函数 数学表达式如下： 函数图像如下所示： 特征： 输入：正负均可（图示为-10~+10） 输出（0,1）当输入极大或极小时，可以取到实数0和实数1. 缺点： 1.在深度神经网络中梯度反向传递时导致梯度爆炸或梯度消失，其中梯度爆炸发生的概率非常小，而梯度消失
深度学习之激活函数——Sigmoid
m0_61787307的博客
05-14 8199
Sigmoid函数，又称logistic函数，是最早使用的激活函数之一。但是由于其固有存在的一些缺点，如今很少将其作为激活函数，但是依然常用于二分类问题中的概率划分。
机器学习中的数学——激活函数（一）：Sigmoid函数
热门推荐
冯·诺依曼
10-05 28万+
Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。在深度学习中，由于其单增以及反函数单增等性质，Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到[0,1][0, 1][0,1]之间。 S(x)=11+e−xS(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}S(x)=1+e−x1​ Sigmoid函数的导数可以用其自身表示： S′(x)=e−x(1+e−x)2=S(x)(1−S(x))S'(x)=\frac{e^{-x}}{(1+e^{-x})^2}=S(x)(1-S(x))S′(x
神经网络中的激活函数——Sigmoid函数
Seu_Jason的博客
05-15 1万+
本文介绍了Sigmoid函数
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