理解maxout激活函数

最新推荐文章于 2025-06-15 11:53:48 发布
最新推荐文章于 2025-06-15 11:53:48 发布
阅读量2.5k 收藏
点赞数 2
分类专栏： 深度学习 文章标签： maxout 激活函数
博客提及深度学习中Maxout网络学习及激活函数，如sigmoid、maxout，还列举了关于全连接网络的两篇博客例子，并提醒关注卷积神经网络中的情况，后续将详细整理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Maxout激活函数
data+scenario+science+insight
05-23 1025
Maxout激活函数 maxout激发函数，则其隐含层节点的输出表达式为： 这里的W是3维的，尺寸为d*m*k，其中d表示输入层节点的个数，m表示隐含层节点的个数，k表示每个隐含层节点对应了k个”隐隐含层”节点，这k个”隐隐含层”节点都是线性输出的，而maxout的每个节点就是取这k个”隐隐含层”节点输出值中最大的那个值。因为激发函数中有了max操作，所以整个maxout网络也是一种非线性的变换。 下图可以帮你直观的认识什么是maxout激活函数(下图中k=3)...
可学习激活函数 Maxout
数字人生
07-16 925
假设输入是向量x，通过权重矩阵W_i和偏置向量b_i进行线性变换，对于某一层的第i个神经元，`Maxout` 函数的定义如下：其中：x是输入向量。W_i是第i个线性变换的权重矩阵。b_i是第i个线性变换的偏置向量。k是一个超参数，表示我们允许的线性变换的数量。
神经网络 - 激活函数（Maxout 单元）
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
02-28 1550
Maxout 单元是一种改进的激活函数，其优势是提高了非线性表达能力，使网络能够自适应地选择最优的激活输出，有效缓解了标准 ReLU 的“死神经元”问题，并且与 Dropout 等正则化方法结合时，能增强网络的鲁棒性和泛化能力。
深度学习一些基础笔记
最新发布
2401_88476097的博客
06-15 1003
均匀分布和正态分布可通过修改参数进行改进改进后的初始化方法能与网络结构更好结合均匀分布可调整起始值和终止值正态分布可调整均值和标准差构建神经网络层使用nn.Linear示例：3输入2输出的全连接层PyTorch默认使用Xavier正态分布初始化权重全零初始化：使用zero_方法，生成2×3全零矩阵全一初始化：使用ones_方法生成全1矩阵固定值初始化：通过constant方法指定数值（如100）正态分布初始化：采用normal方法，默认均值为0、方差为1。
机器学习中的数学——激活函数（九）：Maxout函数
冯·诺依曼
10-06 2万+
Maxout函数来源于ICML上的一篇文献《Maxout Networks》，它可以理解为是神经网络中的一层网络，类似于池化层、卷积层一样。我们也可以把Maxout函数看成是网络的激活函数层，我们假设网络某一层的输入特征向量为：x=(x1,x2,⋯ ,xd)x=(x_1, x_2, \cdots, x_d)x=(x1​,x2​,⋯,xd​)，也就是我们输入是ddd个神经元。Maxout函数的输出如下： Maxout(x)=max⁡(ωixi+bi)\text{Maxout}(x)=\max{(\omega
深度学习笔记--激活函数：sigmoid，maxout
Chaolei3的博客
12-22 1万+
在神经网络中引入激活函数一个重要的原因就是为了引入非线性。1.sigmoid从数学上来看，非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大，对两侧区的信号增益小。从神经科学上来看，中央区酷似神经元的兴奋态，两侧区酷似神经元的抑制态，因而在神经网络学习方面，可以将重点特征推向中央区，将非重点特征推向两侧区。 函数形式为。它的优点是输出范围为(0, 1)，所以可以用作输出层，用输出值来表示概率。也叫做
激活函数maxout
August-us的博客
03-18 4万+
激活函数maxout系列文章：   maxout函数相对于其他的激活函数有很大的区别，可以看做是在神经网络中激活函数的地方加入一个激活函数层。maxout可以看做是一个可学习的分段线性函数，因为可学习所以是需要参数的，而且参数是可以通过反向传播来学习的。因为参数量的增大，势必导致计算量的增大。   传统的神经网络从第i层输入到第i+1层，只需要训练一组权重参数，这些参数决定了上一层输入到到达这一层...
【DL经典回顾】激活函数大汇总（八）（Maxout & Softmin附代码和详细公式）
悦学共鸣，温柔以待，汇聚光芒，共同成长
03-14 1240
对于Maxout，由于其在提出后不久就在多个任务上显示出优异性能，因此它在深度学习社区中得到了广泛的关注和应用，特别是在图像识别和语言模型中。Softmin函数虽然在实践中使用不如Softmax广泛，但在需要关注较小值或者在配合Softmax函数使用以获得更全面的概率分布处理时，Softmin提供了一个有用的工具。本博客介绍这两个激活函数。
激活函数的理解和实现-最新整理
亨利王的博客
04-14 3823
引言 学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词，而且很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。本文的内容包括几个部分： 什么是激活函数？ 激活函数的用途（为什么需要激活函数）？ 有哪些激活函数，都有什么性质和特点？ 应用中如何选择合适的激活函数？ 如果你对以上几个问题不是很清楚，下面的内容对你是有价值的...
激活函数总结（十）：激活函数补充(Identity、LogSigmoid、Bent Identity)
生活需要深度
08-02 962
在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数 (Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus、Mish、Maxout、HardSigmoid、HardTanh、Hardswish、HardShrink、SoftShrink、TanhShrink、RReLU、CELU、ReLU6、GLU、SwiGLU、GTU、Bilinear、ReGLU、GEGLU、Softmin、Softmax2d、Logsoftmax)。
激活函数总结（二十七）：激活函数补充(Multiquadratic、InvMultiquadratic)
生活需要深度
08-05 342
在这篇文章中，会接着上文提到的众多激活函数继续进行介绍，给大家带来更多不常见的激活函数的介绍。InvMultiquadratic 激活函数是 Multiquadratic 激活函数的一种变体，在Multiquadratic 激活函数的基础上进行了求倒数的操作。到此，使用 激活函数总结（二十七） 已经介绍完毕了！平滑性： 这个激活函数是平滑的，具有连续可微性，这在使用基于梯度的优化算法进行训练时是有利的。适应能力： 通过调整参数 x 和 y，可以调整激活函数的形状，使其适应不同的数据分布和模式。
Maxout-PyTorch:这是纸上Maxout层的实现
05-17
Maxout-PyTorch 这是纸上的Maxout层的实现：PyTorch中的 。 在前向传递中，计算CNN特征图的maxout。 对于后向传递，错误wrt输入的导数仅通过在正向传递中激活的特征图数组的单元传播（这是Maxout的导数）。 为确保此方法正常运行，将结果与Theano中的Maxout（名称为Featurepool图层）进行了比较，并确认工作正常。 要使其根据您的需要工作，只需在forward函数中更改max_out参数即可。 代码非常高效，速度很快。
maxout激活函数
weixin_30883777的博客
08-02 326
　　maxout的拟合能力是非常强的，它可以拟合任意的的凸函数。最直观的解释就是任意的凸函数都可以由分段线性函数以任意精度拟合（学过高等数学应该能明白），而maxout又是取k个隐隐含层节点的最大值，这些”隐隐含层"节点也是线性的，所以在不同的取值范围下，最大值也可以看做是分段线性的（分段的个数与k值有关）。论文中的图1如下（它表达的意思就是可以拟合任意凸函数，当然也包括了ReLU了）：...
使用Python实现Maxout激活函数
学习使你进步。
05-03 374
本文介绍了如何使用Python实现Maxout激活函数，并通过随机数据进行了测试。Maxout激活函数可以为神经网络提供更高的灵活性和准确性，是一种常用的激活函数。最后，我们使用numpy中的max函数计算每个输入对应的输出。Maxout激活函数是一种常用于神经网络的激活函数，它可以使模型更加灵活和准确。接下来，我们可以使用numpy中的dot函数实现矩阵乘法，并使用numpy中的zeros函数创建一个全零数组来存储结果。通过上述代码，我们就成功地实现了Maxout激活函数并得到了正确的结果。
激活函数之maxout
gentelyang的博客
08-11 7336
https://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50414467 这篇博客讲的很好，以后再整理。
深度学习（二十三）Maxout网络学习
热门推荐
hjimce的专栏
12-27 6万+
Maxout网络学习 Maxout是深度学习网络中的一层网络，就像什么激活函数层、池化层、卷积层一样。我们假设网络某一层的输入特征向量为：X=（x1,x2,……xd），也就是我们输入是d个神经元。Maxout隐藏层每个神经元的计算公式如下： 上面的公式就是maxout隐藏层神经元i的计算公式。其中k就是maxout层所需要的参数了，由我们人为设定大小。就像dropout一样，也有自己的参数p(每个神经元dropout概率)，maxout的参数是k。公式中Z的计算公式为：
激活函数(ReLU, Swish, Maxout)
不二的博客
05-17 863
强烈推荐： https://www.cnblogs.com/makefile/p/activation-function.html https://blog.youkuaiyun.com/cyh_24/article/details/50593400
机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（八）可以自己学习的激活函数（Maxout）
Doctor Wu的博客
11-04 778
可以自己学习的激活函数（Maxout） 在深度学习中激活函数有sigma， tanh， relu，还有以后会将到的selu，但是有没有一个激活函数不是人为设定的，是机器学出来的呢？对抗网络（GAN）之父Goodfellow，给我们一个肯定的答案。Learnable activation function [Ian J. Goodfellow, ICML’13] 我们以两个输入的input举例，当然...
21种深度学习激活函数深度对比分析
- Maxout激活函数通过构建一个高维的凸函数来工作，可以视为ReLU的泛化。 - Maxout可以学习更复杂的函数，但模型参数随之增加。 20. Fused Rectified Linear Unit (FReLU) - FReLU通过结合ReLU和一个线性项来...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值