Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播

原创 已于 2023-04-23 20:42:37 修改 · 252 阅读 · 0 ·
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#支持向量机 #算法 #机器学习 #深度学习

于 2023-04-18 12:59:45 首次发布
本文介绍了如何在PyTorch中自定义激活函数，包括ReLU和Sigmoid的前向传播代码实现，并讨论了它们的优缺点。读者将学习到如何进行反向传播以及理解这些函数在神经网络中的作用。
PyTorch快速入门——神经网络简介（激活函数、前向传播、反向传播）
abackcab的博客
06-16 898
在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会激活，即兴奋起来并向其他神经元发送化学物质。在深度学习中也借鉴了这样的结构，每一个神经元（上面说到的简单单元）接受输入x，通过带权重w的连接进行传递，将总输入信号与神经元的阈值进行比较，最后通过激活函数处理确定是否激活，并将激活后的计算结果y输出，而我们所说的训练，所训练的就是这里面的权重w。
激活函数的创新之旅：在PyTorch中自定义激活函数
2401_85761003的博客
08-27 1365
在深度学习的世界中，激活函数是神经网络中不可或缺的一部分，它们为模型提供了非线性的能力。虽然有许多预定义的激活函数，如ReLU、Sigmoid和Tanh等，但在某些情况下，自定义激活函数可以提供更好的性能或适应特定任务的需求。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现自定义激活函数，并提供示例代码，帮助您在深度学习项目中实现创新。定义前向传播：编写一个函数，该函数接受输入张量，并返回激活后的输出。定义反向传播：使用PyTorch的自动微分系统定义梯度计算方法。创建nn.Module子类。
Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 sigmoid
jasneik的博客
04-04 2627
文章目录Sigmoid公式求导过程优点：缺点：自定义Sigmoid与Torch定义的比较可视化 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (7, 3.5) plt.rcPar
pytorch 前向传播与反向传播代码+ fp16
junjian Li
05-18 903
pytorch 前向传播与反向传播代码 + fp16
Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 ReLu系列 含优点与缺点
jasneik的博客
04-04 4263
pytorch 自定义relu 函数的前向传播与反向传播函数
深度学习入门 (二)：激活函数、神经网络的前向传播
连理o的博客
06-01 2659
本文为《深度学习入门 基于Python的理论与实现》的部分读书笔记 代码以及图片均参考此书 目录复习感知机激活函数(activation function)sigmoid函数tanh函数ReLU(Rectified Linear Unit)函数神经网络的前向传播通过矩阵点积运算打包神经网络的运算引入符号各层间信号传递的实现输出层的设计softmax函数输出层的神经元数量批处理 复习感知机 之前介绍的朴素感知机： 现在明确地写出朴素感知机中的激活函数h(x)(阶跃函数) 阶跃函数的实现 def s
Pytorch的RELU函数
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qimo601的专栏
01-16 4万+
4.1.2 激活函数 PyTorch实现了常见的激活函数，其具体的接口信息可参见官方文档1，这些激活函数可作为独立的layer使用。这里将介绍最常用的激活函数ReLU，其数学表达式为： 代码： relu = nn.ReLU(inplace=True) input = t.randn(2, 3) print(input) output = relu(input) print(output) # 小于0的都被截断为0 # 等价于input.clamp(min=0) 结果： tensor([[
Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 Tanh
jasneik的博客
04-04 3406
看完这篇，你基本上可以自定义前向与反向传播，可以自己定义自己的算子 文章目录Tanh公式求导过程优点：缺点：自定义Tanh与Torch定义的比较可视化 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F %matplotlib inline plt.rcParams['figure.fi
Pytorch自动求导机制、自定义激活函数和梯度
菜鸡AI
05-03 2263
Pytorch自动求导机制、自定义激活函数和梯度 文章目录Pytorch自动求导机制、自定义激活函数和梯度前言：１ 自动求导机制1.0 张量本身grad_fn1.1 torch.autograd1.1.1 torch.autograd.backward1.1.2 torch.autograd.grad２ 自定义激活函数和梯度2.1 类及方法2.2　实例2.3 ｔｉｐｓ 前言： 由于pytorch框架只是提供了正向传播的机制，模块中的参数的梯度是通过自动求导推倒出来的，当我们需要自定义某一个针对张量的一些列操
PyTorch自定义网络层与损失函数实战指南（十二）
weixin_69882801的博客
03-15 1000
'swish': Swish() # 使用自定义激活。
基于纯NumPy实现的循环神经网络股票预测模型_支持Mini-batch梯度下降和自定义激活函数_包含前向传播和反向传播完整实现_用于金融时间序列分析和股价趋势预测_技术包括RNN.zip
最新发布
08-17
在模型的实现过程中，本项目包含了前向传播和反向传播的完整实现。前向传播是模型根据当前的权重和输入数据进行预测的过程，而后向传播则是模型根据预测结果与实际结果的差异来调整模型权重的过程。这是训练神经网络...
自动编码器原理及实现(一)
xiaocong1990的博客
02-07 2万+
一、什么是自动编码器（也叫自编码器） 网络上有关自动编码器的资料参差不齐，许多基本概念及原理没有讲清楚。现在，我来一个比较系统的讲述 一下自动编码器的一些概念及原理，在最后，附上python实现代码。 自动编码器是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出，换句话说，就是使输出的内容和输入的 内容一样。自动编码器内部有一个隐含层h，可以产生编码来表示输入。该网络可以看作由两部分组成：
CNN卷积各层的参数和链接个数的计算
xiaocong1990的博客
09-08 2万+
一、CNN概述     卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成（每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征），而每个平面由多个独立神经元组成。 图1 卷积神经网络的概念示范 1. 输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图1，卷积后在C1层产生三个特征映射图 2. 然后特征映射图中每组的4个...
序列预测问题，CNN、RNN各有什么优势？
xiaocong1990的博客
09-09 1万+
  RNN的序列和CNN的空间，是有区分的 序列问题，强调的是先后顺序，这也引申出上下文的概念，一个翻译问题，这个词的含义可能和前后的单词形成的这个组合有联系（Skip-gram）,也可能是它之前的所有单词都有联系（Attention），并且，借助RNN的state这样的记忆单元，使得一个序列位置的输出在数学上和之前的所有序列的输入都是有关系的。当然原始的RNN由于梯度的乘性问题，前面的序列...
LSTM原理及实现
xiaocong1990的博客
09-09 7069
LSTM网络 long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。 LSTM 同样是这样的结构，但是重复的模块拥有一个不同的结构。不同于单一神经网络层，这里是有四个，以一种非常特殊的方式进行交互。 不...
LSTM及其变种
xiaocong1990的博客
10-12 4251
Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经...
技巧：训练时Loss剧烈震荡原因汇总
xiaocong1990的博客
10-12 3210
在深度学习里面，不同的loss针对的任务是有不同的，有些loss函数比较通用例如L1/L2等，而如perceptual loss则比较适合在图像恢复/生成领域的任务上。当loss出现问题的适合，想一想，是不是loss设置的有问题，别人在此领域的任务的方法是否也使用和你一样的loss。对比度变换(contrast): 在图像的HSV颜色空间，改变饱和度S和V亮度分量，保持色调H不变. 对每个像素的S和V分量进行指数运算(指数因子在0.25到4之间), 增加光照变化;改变图像内容的朝向;
如何解决样本不均衡问题
xiaocong1990的博客
08-28 2612
解决样本不均衡的问题很多，主流的几个如下： 1.样本的过采样和欠采样。 2..使用多个分类器进行分类。 3.将二分类问题转换成其他问题。 4.改变正负类别样本在模型中的权重。     一、样本的过采样和欠采样。 1.过采样：将稀有类别的样本进行复制，通过增加此稀有类样本的数量来平衡数据集。该方法适用于数据量较小的情况。 2.欠抽样：从丰富类别的样本中随机选取和稀有类别相同数目的样...
计算机视觉面试
xiaocong1990的博客
04-18 1397
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Pytorch如何自定义激活函数
05-08
# 自定义激活函数前向传播 class CustomActivationFunc(Function): @staticmethod def forward(ctx, x): ctx.save_for_backward(x) # 保存输入用于反向传播[^3] return torch.where(x > 0, x, torch.tensor(0.0)...
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