激活函数

最新推荐文章于 2024-01-10 11:07:52 发布
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分类专栏： 不起波澜 深度学习
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版权
激活函数 （总结4）
一行一生
05-15 642
激活函数 1.1激活函数的作用 它主要被设置在每一层神经元之后，对神经元的输出做非线性变换。激活函数是实数到实数的映射，且几乎处处可导。没有激活函数，每层网络的变换都为线性变换，多层网络叠加的变换仍然是线性的，本质上与单层网络没有区别。从神经元的仿生学原理而言，神经元模仿的是生物神经...
机器学习笔记-激活函数关于零点对称问题
weixin_54814385的博客
03-09 1143
前言   激活函数值域关于零对称的问题在激活函数那篇文章中未详细介绍，在那里说到，当激活函数的值域不关于0点对称，会导致梯度下降的速度下降，关于这一点，过去我只是将其记下，却并未理解背后的原因。此篇谈谈背后的原因。 要探讨为什么Sigmoid函数会影响学习效率这个问题，需要找到影响梯度的因素。 权重更新   深度学习一般的学习方法是反向传播，简单来说，就是通过链式法则，求解全局损失函数LLL对某一参数www的偏导数，而后乘以学习率，向梯度的反方向更新参数www,更新公式可以表示为： w<−w−η⋅∂L
激活函数function
Fwuyi的博客
04-11 492
1 sigmoid激活函数 作用：输出归一化，即输出在0-1之间 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-10,10,100) y = 1.0 / (1 + np.exp(-x)) plt.figure() plt.plot(x, y, ) plt.title("sigmoid") plt.xlabel("np") plt.ylabel("sigmoid") plt.show() 举个例子..
激活函数比较
醉糊涂仙的博客
11-11 367
激活函数（ Activation Function ）能够把输入的特征保留并映射下来。SigmoidSigmoid 非线性函数将输入映射到 (0,1) \left( 0,1\right) 之间。它的数学公式为：σ(x)=11+e−x\sigma \left( x\right) =\dfrac {1} {1+e^{-x}}。 历史上， sigmoid 函数曾非常常用，然而现在它已经不太受欢迎，
Activation Function(激活函数) - 小结
gm_margin的博客
02-19 1457
Activation Function 我们知道，conv+activation function+pooling=CNN，对于其中的Activation Function，究竟有什么作用？下面主要分两个方面和大家一起分享一下自己的认识。 在CNN中我们为什么需要激活函数？ 假设我们不使用激活函数，无论网络结构多么复杂，我们的预测结果始终是输入特征的一个线性结果。 市面上常用的激活...
激活函数（Activation Functions）
对角巷
07-09 3186
神经网络结构的输出为所有输入的加权和，这导致整个神经网络是一个线性模型。如果将每一个神经元的输出通过一个非线性函数，那么整个神经网络的模型也就不再是线性的了，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。这个非线性函数也就是激活函数。
YOLO11改进 - 激活函数 - 十余种常见的激活函数一键替换​
最新发布
10-31
YOLO11改进项目针对的是深度学习中目标检测算法YOLO的第11版本的激活函数改进工作。激活函数在深度神经网络中扮演着至关重要的角色，它能够决定网络模型能否捕捉到数据的非线性特征，从而提高模型的泛化能力和学习...
python 深度学习中的4种激活函数
09-24
在Python深度学习领域，激活函数扮演着至关重要的角色，它们为神经网络引入了非线性，使得模型能够解决更复杂的问题。本文将详细介绍四种常见的激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU和SoftMax。 首先，激活函数的主要作用...
常见激活函数excel图
08-07
常见激活函数的图，用excel画的，有图有数据，高清缩放不变形，论文必备，包括Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU
激活函数_ancientzyb_神经网络激活函数代码_
10-03
在神经网络领域，激活函数是不可或缺的组成部分，它赋予了神经元非线性的能力，使得网络可以处理更复杂的模式和关系。本资源“激活函数_ancientzyb_神经网络激活函数代码_”包含了用于学习和实践的代码，以及相关的...
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，...
激活函数Activation Function
陶将的博客
07-25 6459
目录   激活函数 常见的激活函数 Sigmoid Tanh ReLU Leaky ReLU Softmax 结论 激活函数 神经网络从信息处理角度对人脑神经元进行抽象，是一种运算模型，由大量的节点（神经元）之间相互连接构成。下图是一个神经元的实例图，对一个神经元来说，对输入向量x进行加权求和，权重为W，偏置量为b，得到线性输出为，然后将求和结果z作为一个激活函数f的输入，激...
【机器学习】激活函数整理
lty1392309506的博客
01-10 699
sigmoid函数连续、光滑、单调递增，以 (0,0.5) 中心对称，是一个良好的阈值函数。在x超出[-6,6]的范围后，函数值基本上没有变化，值非常接近，在应用中一般不考虑。sigmoid函数的值域范围限制在(0,1)之间，恰巧与概率值的范围相对应，这样Sigmoid函数就能与一个概率分布联系起来了。tanh函数的导数如下，当输入接近0时，tanh函数的导数接近最大值1，输入在任一方向上远离0点，导数越接近0。ReLU函数的求导表现很好：要么让参数消失，要么让参数通过。每一项的区间范围的(0,1)
激活函数是什么？什么样的函数可以成为激活函数？
kissmeanus的博客
03-23 388
神经网络可以拟合任何的函数，它是怎么做得到的。这就要提一下通用近似理论。通用近似理论的核心思想是用很多的小格子来拟合原函数。神经网络可以模拟任何的函数，是怎么做到的?激活函数在神经网络中起什么作用？什么样的函数可以成为激活函数？常用的激活函数有哪些？
【深度学习】5-从计算图直观认识“激活函数不以零为中心导致收敛变慢”
成长之路
08-21 1772
关于激活函数以零为中心问题的较直观解释，并于参数值全相同的问题做了对比。
谈谈激活函数以零为中心的问题
weixin_30444105的博客
08-17 2607
转自:https://liam0205.me/2018/04/17/zero-centered-active-function/ 今天在讨论神经网络中的激活函数时，陆同学提出 Sigmoid 函数的输出不是以零为中心的（non-zero-centered），这会导致神经网络收敛较慢。关于这一点，过去我只是将其记下，却并未理解背后的原因。此篇谈谈背后的原因。 神经元 图片来自：htt...
激活函数简介
热门推荐
hllyzms的博客
07-29 1万+
Sigmoid激活函数曾一度被不同的网络使用，从Sigmoid及其导数曲线图可知，当输入的值非常小或者非常大时，其Sigmoid输出的值接近0或者1，当Sigmoid函数的前一层梯度接近于0时，由于前一层的学习参数梯度接近于0，使得参数无法得到有效更新，从而产生饱和神经元，因此Sigmoid激活函数在网络使用中比较容易产生梯度消失问题，饱和的神经元会加重梯度消失问题。由曲线图可知，tanh激活函数是关于原点中心对称的，相比Sigmoid而言，收敛速度加快，梯度消失的特点依旧存在，因此难以训练。...
深度学习入门
越过山丘
05-28 824
深度学习 神经网络：affine(dot,sigmoid) ，softmax，loss 激活函数 众所周知，用作激活函数的函数最好具有关于原点对称的性质。tanh函数是关于原点(0, 0)对称的S型曲曲线。 Sigmoid函数 连续，sigmoid函数是关于(x, y)=(0, 0.5)对称的S型曲曲线 import numpy as np def sigmoid(x): return 1/1+np.exp(-x) [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传
神经网络激活函数详解
资源摘要信息:"03_activation_functions_激活函数_activationfunction_" 在神经网络中，激活函数的作用至关重要，它负责为神经网络引入非线性因素。激活函数的选择直接影响到神经网络模型的学习能力和表现。以下是...
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