Activation Functions in Neural Networks

最新推荐文章于 2023-03-31 17:26:03 发布
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#激活函数 #神经网络 #机器学习

激活函数在神经网络中引入非线性，使其成为通用函数近似器。Sigmoid和Tanh存在梯度消失问题，而ReLU解决了这一问题但可能导致死神经元。Leaky ReLU和Maxout是ReLU的改进版，Maxout虽无ReLU的缺点，但参数数量增加。结论是隐藏层可使用ReLU，注意学习率和死单元比例，避免使用sigmoid。

This article is inspired by 这里 and 这里.

- 激活函数的主要意义是为NN加入非线性的元素。在神经学上模仿的是一个神经元是否有效。

A Neural Network without Activation function would simply be a Linear regression Model. Neural-Networks are considered Universal Function Approximators. It means that they can compute and learn any function at all. Almost any process we can think of can be represented as a functional computation in Neural Networks.

- 激活函数must be 'differentiable' for gradient descent.

- 一些常见的Function

  1.  Sigmo
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【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——激活函数（Activation functions）
汪雯琦的博客
03-24 482
文章目录3.6 激活函数（Activation functions） 3.6 激活函数（Activation functions） 使用一个神经网络时，需要决定使用哪种激活函数用隐藏层上，哪种用在输出节点上。到目前为止，之前的视频只用过sigmoid激活函数，但是，有时其他的激活函数效果会更好。 事实上，tanh函数是sigmoid的向下平移和伸缩后的结果。对它进行了变形后，穿过了(0,0)点，...
【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——激活函数的导数（Derivatives of activation functions）
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03-24 596
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Activation function in Neural Network
jiongjiong 的专栏
03-30 335
Logistic / Sigmoid function g(x)=11+e−x=ex1+exg(x)=11+e−x=ex1+exg(x) = \dfrac {1} {1 + e ^{-x}} = \dfrac {e ^{x}} {1 + e ^{x}} g(−x)=11+ex=e−x1+e−xg(−x)=11+ex=e−x1+e−xg(-x) = \dfrac {1} {1 + e ^{x}}...
神经网络中的激活函数
XavierJ的博客
07-19 2440
引言 本文是对《Activation Functions in Neural Networks》一文的翻译。 什么是激活函数？ 它只是一个用来获取节点输出的函数，也常被称为传递函数。 为什么我们要在神经网络中使用激活函数？ 它被用来确定神经网络的输出，如是 (YES) 或否 (NO) 。它将结果值映射到0到1或-1到1等之间。（视功能而定）。 ...
神经网络激活函数对数函数_神经网络中的激活函数
weixin_26748959的博客
08-18 485
神经网络激活函数对数函数 什么是激活功能？ (What are Activation Functions?) Activation functions in neural networks are used to define the output of the neuron given the set of inputs. These are applied to the weighted su...
Natural-Logarithm-Rectified Activation Function in Convolutional Neural Networks
02-08
Activation functions play a key role in providing remarkable performance in deep neural networks, and the rectified linear unit (ReLU) is one of the most widely used activation functions. Various new ...
Neural Networks on an FPGA and Hardware-Friendly Activation Functions.pdf
07-13
论文《Neural Networks on an FPGA and Hardware-Friendly Activation Functions》中提到的关键知识点包括： 1. 使用FPGA实现神经网络：作者描述了在FPGA上构建神经网络的方法，这些神经网络被用于识别手写数字数据...
Multistability of Competitive Neural Networks with Non-monotonic Piecewise Linear Activation Functions
12-26
竞争神经网络（Competitive Neural Networks）是一种模拟生物神经系统中竞争机制的人工神经网络。它通过神经元间的竞争来实现对输入模式的识别和分类。在神经网络中，激活函数（Activation Functions）是决定神经元...
Activation Function For Neural Network
fishman_yinwang的博客
06-05 251
Reference:https://dashee87.github.io/deep%20learning/visualising-activation-functions-in-neural-networks/ 这个链接下有26种激活函数，先记录下，有空会自己熟悉并画出所有的激活函数图 ...
Pytorch：自适应激活函数（Adaptive activation functions），让网络更容易收敛
qq_43397591的博客
03-31 3950
激活函数是深度学习中至关重要的部分，主要的作用是使网络非线性化，能够完成更复杂的非线性任务。传统的激活函数可能会出现梯度消失或者梯度爆炸情况，并且选择合适的激活函数是一个很难得事情，所以我们可以利用自适应的激活函数来加速训练收敛能力，实现更好的效果。
论文笔记 - kernel-based non-parametric activation functions for neural networks
qq_32417287的博客
04-26 537
abstract introduction preliminaries Fixed activation functions Parametric adaptable activation functions Non-parametric activation functions APL functions 分段线性插值函数 spline functions 样条插值 （SAF） maxou...
3.Activation functions
qq_28091171的博客
12-22 253
Applying an activation function in the hidden layers is to achieve the maximum predictive power of neural network. An activation function allows the model to capture non-linearities Applied to node i...
深度学习碰上古文献，西南大学提出基于CNN的古彝文识别方法
IT派
12-02 1841
在论文《A Recognition Method of Ancient Yi Character Based on Deep Learning》中，西南大学计算机与信息科...
深度学习基础之激活函数
weixin_33676492的博客
01-08 274
激活函数 简介 "在人工神经网络中，激活函数是根据输入定义节点（或神经元）的输出。一般，该输出也会是下一个节点的输入。" - Activation function 为解决非线性问题（实际中大多数问题都是非线性问题），神经网络中引入了激活函数，给网络结构添加了非线性因素，使其能够处理较为复杂的非线性分类问题。 激活函数一般具有以下性质: 非线性: 当激活函数是线性的时候，一个两层的神经网络...
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
11-04 799
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...
机器学习——sigmoid、tanh、relu等激活函数总结
程序猿之家
08-28 9367
一、什么是激活函数？ 一个神经元会同时接收多个信号，然后将这些信号乘以一定权重求和，再用函数处理后再输出新的信号。对神经元的输入进行处理，以获得输出的函数称为激活函数。 二、为什么要用激活函数？ 激活函数对模型学习、理解非常复杂和非线性的函数具有重要作用。 激活函数可以引入非线性因素。如果不使用激活函数，则输出信号仅是一个简单的线性函数。线性函数一个一级多项式，线性方程的复杂度有限，从数据中学习...
The Activation Function in Deep Learning 浅谈深度学习中的激活函数
weixin_30755393的博客
11-11 493
原文地址：http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 激活函数的作用 首先，激活函数不是真的要去激活什么。在神经网络中，激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。 比如在下面的这个问题中： 如上图(图片来源)，在最简单的情况下，数据是线性可分的，...
SWISH论文翻译
Learning
03-20 2688
SWISH论文翻译 基本是机器翻译，也进行了基本的人工矫正，凑活看吧 原论文：SEARCHING FOR ACTIVATION FUNCTIONS 链接：https://arxiv.org/pdf/1710.05941.pdf 摘要 深度网络中激活函数的选择对训练动态和任务性能有显着影响。目前，最成功和广泛使用的激活函数是整流线性单元（ReLU）。尽管已经提出了各种手工设计的ReLU替代品，但...
matlab自适应激活函数如何实现？参考纹章《Adaptive activation functions accelerate convergence in deep and physics-informed neural networks》。
最新发布
11-04
我们正在讨论的是在Matlab中实现自适应激活函数，参考论文《Adaptive activation functions accelerate convergence in deep and physics-informed neural networks》。自适应激活函数的核心思想是引入一个可训练的...
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