整流线性单元(Relu)及其变种(Leaky Relu、PRelu、ELU、SELU、CRelu、RRelu)

最新推荐文章于 2024-11-18 09:01:17 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： Relu PRelu LRelu SELU CRelu
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ReLU整流线性单元在神经网络中防止梯度爆炸，但负值区域梯度消失导致学习停滞。文章介绍了其变种，如Leaky ReLU解决消失梯度问题，PRelu引入参数化斜率，ELU和SELU提供更平滑的梯度，CReLU捕获正负信息，RReLU在训练中使用随机斜率。这些变种旨在优化ReLU的性能。

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Relu (rectified linear unit)整流线性单元------可以有效防止梯度爆炸，将所有负值归零

Relu(x)神经元的输出是max(x, 0)。提⾼ReLU 的带权输⼊并不会导致其饱和，所以就不存在前⾯那样的学习速度下降。另外，当带权输⼊是负数的时候，梯度就消失了，所以神经元就完全停止了学习。

缺点是不能通过基于梯度的方法学习那些使它们激活为零的样本

其他基于RELU的变化有：渗漏整流单元（Leaky Relu）,参数化整流线性单元（PRelu），ELU,SELU,CRelu，RRelu

PRelu 参数化整流线性单元：在LRelu的基础上将定值0.01变换为a_{i}x_{i}

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深度学习—激活函数详解（Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU6及变体P-R-Leaky、ELU、SELU、Swish、Mish、Maxout、hard-sigmoid、hard-swish）
星月夜话
02-05 6105
非线性激活函数详解 饱和激活函数Sigmoid函数tanh函数hard-Sigmoid函数 非饱和激活函数Relu（修正线性单元）：Relu6（抑制其最大值）：ELU（指数线性单元）SELULeaky-Relu / R-ReluP-Relu（参数化修正线性单元）R-Relu（随机纠正线性单元）Swishhard-SwishMishMaxout关于激活函数统一说明 参考链接 因为深度学习模型中其它的层都是线性的函数...
ReLU的变体
最新发布
qq_63075864的博客
06-01 1116
ReLU变体通过引入负值区域的梯度（如LeakyReLU、PReLU）、平滑性（如GELU、Swish）或自归一化（如SELU）等特性，缓解了原始ReLU的局限性，提升了模型性能和训练稳定性。实际应用中，需根据任务特点和模型架构选择合适的激活函数。
Relu激活函数及其变种
qq_43258953的博客
11-13 2048
神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的抽象表达能力。ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) ReLU公式近似推导:: 下面解释上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑, 同ReLU一样是单边抑制,有宽广的接受域(0,+inf), 但是由于指数运算,对数运算计算量大的原因,而不太被人使用.并且...
深度学习激活函数中的线性整流函数ReLU及其变种
RayChiu757374816的博客
02-14 2335
详细讲解ReLU激活函数及其变种
整流线型函数
NockinOnHeavensDoor的博客
04-16 714
Rectified Linear Unit (PReLU) ReLU：正的值会通过ReLU，所有的负值都设置为零。 优点：ReLU的训练速度比Tanh快得多，因为它在1的时候没有饱和。 LReLU :设置了一个参数，它用一个较低的斜率替换了[−∞，0][-∞，0][−∞，0]域中的零部分。 优势：为什么使用LReLU ：恒定的零梯度也会导致缓慢的学习，此外，其中一些神经元甚至可能不被...
线性整流函数（ReLU）
weixin_30855761的博客
05-29 2710
　　线性整流函数（Rectified Linear Unit,ReLU）,又称修正线性单元, 是一种人工神经网络中常用的激活函数（activation function），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。比较常用的线性整流函数有斜坡函数，以及带泄露整流函数 (Leaky ReLU)，其中为神经元(Neuron)的输入。线性整流被认为有一定的生物学原理[1]，并且由于在实践中通常...
机器学习中的数学——激活函数（三）： 线性整流函数（ReLU函数）
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冯·诺依曼
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线性整流函数，又称修正线性单元ReLU，是一种人工神经网络中常用的激活函数，通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。 ReLU(x)=max⁡(0,x) ReLU(x)=\max{(0, x)}ReLU(x)=max(0,x) 线性整流函数（ReLU函数）的特点： 当输入为正时，不存在梯度饱和问题。 计算速度快得多。ReLU 函数中只存在线性关系，因此它的计算速度比Sigmoid函数和tanh函数更快。 Dead ReLU问题。当输入为负时，ReLU完全失效，在正向传播过程中，这不是问题。有些区域很
激活函数总结（六）：ReLU系列激活函数补充(RReLU、CELU、ReLU6)
生活需要深度
08-02 1424
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。ReLU6 激活函数在负值区域与普通的ReLU相同，而在正值区域则进行了剪裁，将正值限制在一个较小的范围内，通常是[0, 6]。CELU 激活函数是 ELU激活函数的变体，与 ELU 不同，CELU 是一个连续可导的激活函数，旨在在保持ELU的非线性特性的同时消除其在某些点上不可导的问题。ReLU6激活函数具有一定的效果，在当前诸多领域都有应用，是一个比较常用的激活函数！可以作为一种常用激活函数！
激活函数设计vhdl_激活函数（relu，prelu，elu，+BN）对比on cifar10
weixin_39594439的博客
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激活函数(relu，prelu，elu，+BN)对比on cifar10可参考上一篇：一．理论基础1.1激活函数1.2 elu论文(FAST AND ACCURATE DEEP NETWORK LEARNING BYEXPONENTIAL LINEAR UNITS (ELUS))1.2.1 摘要论文中提到，elu函数可以加速训练并且可以提高分类的准确率。它有以下特征：1)elu由于其正值特性，可以...
算法基础---ReLU激活函数及其变种
putiancaijunyu的专栏
01-24 1万+
1 ReLU激活函数提出的背景 1）降低计算量。 早期使用的sigmoid函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多； 2）解决梯度消失的问题 对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息...
西门子整流单元介绍.zip
11-02
西门子整流单元介绍zip,西门子整流单元介绍
注意力机制可视化_AReLU: 基于注意力机制的线性整流单元（项目已开源）
weixin_39688451的博客
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AReLU: Attention-based-Rectified-Linear-UnitAReLU: Attention-based-Rectified-Linear-Unit​arxiv.orgdensechen/AReLU​github.com摘要近年来，相比于早期不可学习的激活函数（Sigmoid，Tanh，ReLU...），大家发现能够动态学习的新一代的激活函数（PReLU，SLAF，PA...
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weixin_39107928的博客
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理解：https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9486500.html 延伸：https://www.cnblogs.com/neopenx/p/4453161.html
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weixin_38100489的博客
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深度学习基础（十二）—— ReLU vs PReLU
09-23 2万+
从算法的命名上来说，PReLU 是对 ReLU 的进一步限制，事实上 PReLU（Parametric Rectified Linear Unit），也即 PReLU 是增加了参数修正的 ReLU。在功能范畴上，ReLU 、 PReLU 和 sigmoid 、 tanh 函数一样都是作为神经元的激励函数（activation function）。
神经网络的激活函数（三）ReLU和它的变种Leaky ReLU、PReLU
深数研究院
11-18 2400
本文我们介绍深度学习的功臣ReLU及其变种，它们在神经网络中的广泛应用，对于提高网络的性能和加速训练具有重要意义。
激活函数总结（一）：ReLU及其变体
生活需要深度
08-01 727
β = 1 β = 1β=1， f ( x ) = x ⋅ s i g m o i d ( x ) f(x)=x⋅sigmoid(x)f(x)=x⋅sigmoid(x)，相当于Sigmoid-weighted Linear Unit (SiL)然而，ReLU也存在一个问题，当输入为负数时，梯度为0，导致对应的神经元无法更新权重，这被称为"神经元死亡"问题。到此，使用 激活函数总结（一） 已经介绍完毕了！总结的激活函数都在目录中有所展示，如果找不到你想查看的激活函数，请去这里寻找：激活函数总结（二）！
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