rectified units

最新推荐文章于 2019-06-24 23:15:47 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/jianyingzhou/p/4056981.html

本文介绍了在人工神经网络中常用的激活函数——整流线性单元(ReLu)及其实现变种NoisyReLu。NoisyReLu通过引入高斯噪声改进了基本的ReLu函数,该变种被成功应用于受限玻尔兹曼机中解决计算机视觉任务。

from: http://en.wikipedia.org/wiki/Rectifier_(neural_networks)

In the context of artificial neural networks, the rectifier is an activation function defined as

f(x) = \max(0, x)

Noisy ReLUs[edit]

Rectified linear units can be extended to include Gaussian noise, making them noisy ReLUs, giving^[3]

f(x) = \max(0, x + \mathcal{N}(0, \sigma(x)))

Noisy ReLUs have been used with some success in restricted Boltzmann machines for computer vision tasks.^[3]

转载于:https://www.cnblogs.com/jianyingzhou/p/4056981.html

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