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激活函数
2024/4/11 15:06:38
深度学习入门——神经网络激活函数之Relu函数
Relu函数：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef relu(x):return np.maximum(0, x)x np.arange(-5, 5, 0.1)
y relu(x)plt.plot(x, y)
plt.title(Relu)plt.xlabel(x)
plt.ylabel(y)
plt.show()
激活函数Swish（ICLR 2018）
paper：Searching for Activation Functions
背景
深度网络中激活函数的选择对训练和任务表现有显著的影响。目前，最成功和最广泛使用的激活函数是校正线性单元（ReLU）。虽然各种手工设计的ReLU替代方案被提出，但由于在…
激活函数总结（四十）：激活函数补充(AHAF、SERLU)
激活函数总结（四十）：激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 AHAF激活函数2.2 SERLU激活函数 3. 总结 1 引言
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、Softpl…
Dynamic ReLU：根据输入动态确定的ReLU
这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数。与传统的ReLU相比，DY-ReLU的额外计算成本可以忽略不计，但表示能力明显增强&…
NLP笔记：常用激活函数考察整理
NLP笔记：常用激活函数考察整理 0. 引言1. 常用激活函数 1. sigmoid2. softmax3. relu系列 1. relu2. leaky relu3. elu4. selu5. gelu6. 其他 4. tanh5. 其他 2. 总结3. 参考链接 0. 引言
这篇文章的起因是在于之前考察cross entroy相关的内容的时候，发…
TensorFlow常用激活函数及其特点用法（6种）详解
每个神经元都必须有激活函数。它们为神经元提供了模拟复杂非线性数据集所必需的非线性特性。该函数取所有输入的加权和，进而生成一个输出信号。你可以把它看作输入和输出之间的转换。使用适当的激活函数，可以将输出值限定在一个定义的范围内。如果 xi 是…
机器学习笔记 - Swish激活函数的定义和优势
一、Swish激活函数简述 首先，Swish 是像 ReLU、sigmoid 和 tanh 一样的非线性函数，使神经网络能够对输入和输出之间的复杂关系进行建模。非线性函数对于深度学习的工作至关重要，因为它们能够捕获和表示复杂的模式。 与 ReLU 等其他常用激活函数相比，Swish 具有独特的形状。…
激活函数总结（八）：基于Gate mechanism机制的激活函数补充(GLU、SwiGLU、GTU、Bilinear、ReGLU、GEGLU)
激活函数总结（八）：基于Gate mechanism机制的激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 GLU激活函数2.2 SwiGLU激活函数2.3 GTU激活函数2.4 Bilinear激活函数2.5 ReGLU激活函数2.6 GEGLU激活函数 3. 总结 1 引言
在前面的文章中已经介绍了介绍了一系…
激活函数小结：ReLU、ELU、Swish、GELU等
文章目录 SigmoidTanhReLULeaky ReLUPReLUELUSoftPlus MaxoutMishSwishGELUSwiGLUGEGLU资源 激活函数是神经网络中的非线性函数，为了增强网络的表示能力和学习能力，激活函数有以下几点性质： 连续且可导（允许少数点上不可导&#x…
激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充(Softmin、Softmax2d、Logsoftmax)
激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 Softmin激活函数2.2 Softmax2d激活函数2.3 Logsoftmax激活函数 3. 总结 1 引言
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、S…
【AI】深度学习——人工智能、深度学习与神经网络
文章目录 0.1 如何开发一个AI系统0.2 表示学习(特征处理)0.2.1 传统特征学习特征选择过滤式包裹式 L 1 L_1 L1 正则化 特征抽取监督的特征学习无监督的特征学习 特征工程作用 0.2.2 语义鸿沟0.2.3 表示方式关联 0.2.4 表示学习对比 0.3 深度学习0.3.1 表示学习与深度学习0.3.…
深度学习入门——神经网络激活函数之sigmoid函数
sigmoid函数：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef sigmoid(x):return 1 / (1 np.exp(-x))x np.arange(-5, 5, 0.1)
y sigmoid(x)plt.plot(x, y)
plt.ylim(-0.1, 1.1) # 指定y轴的范围
plt.title(sigmoid)
plt.xlabel(x)
plt.ylabel(y)
plt…
ICLR 2024｜ReLU激活函数的反击，稀疏性仍然是提升LLM效率的利器
论文题目： ReLU Strikes Back: Exploiting Activation Sparsity in Large Language Models 论文链接： https://arxiv.org/abs/2310.04564 参数规模超过十亿（1B）的大型语言模型（LLM）已经彻底改变了现阶段人工…
深度学习中常用激活函数介绍
深度学习中常用激活函数介绍 在深度学习中，激活函数的作用主要是引入非线性特性，提高模型的表达能力。具体如下：
解决线性不可分问题：激活函数可以将输入特征的复杂度提升，使得神经网络能够处理非线性问题，…
Activation Functions in Neural Networks
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 …
激活函数总结（十八）：激活函数补充(RBF、SQ-RBF)
激活函数总结（十八）：激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 Radial Basis Function (RBF)激活函数2.2 Square Radial Basis Function（SQ-RBF）激活函数 3. 总结 1 引言
在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数 (Sig…
pytorch中的激活函数详解
1 激活函数介绍
1.1 什么是激活函数 激活函数是神经网络中引入的非线性函数，用于捕获数据中的复杂关系。它来自动物界的灵感，动物的神经元会接受来自对它有作用的其他神经元的信号，当然这些信号对该神经元的作用大小不同（即具有不…
【概念梳理】激活函数
一、引言
常用的激活函数如下： 1、Sigmoid函数 2、Tanh函数 3、ReLU函数 4、ELU函数 5、PReLU函数 6、Leaky ReLU函数 7、Maxout函数 8、Mish函数
二、激活函数的定义 多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，…
激活函数总结（四十二）：激活函数补充(SSFG、Gumbel Cross Entropy)
激活函数总结（四十二）：激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 SSFG激活函数2.2 Gumbel Cross Entropy激活函数 3. 总结 1 引言
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…
激活函数总结（三十二）：激活函数补充(Serf、FReLU)
激活函数总结（三十二）：激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 Serf激活函数2.2 FReLU激活函数 3. 总结 1 引言
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、Soft…
激活函数总结（二十一）：激活函数补充(APL、Inverse Cubic)
激活函数总结（二十一）：激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 Adaptive piecewise linear（APL）激活函数2.2 Inverse Cubic激活函数 3. 总结 1 引言
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、…
【神经网络 基本知识整理】（激活函数） （梯度＋梯度下降＋梯度消失＋梯度爆炸）
神经网络 基本知识整理 激活函数sigmoidtanhsoftmaxRelu 梯度梯度的物理含义梯度下降梯度消失and梯度爆炸 激活函数
我们知道神经网络中前一层与后面一层的连接可以用y wx b表示，这其实就是一个线性表达，即便模型有无数的隐藏层，简化后依旧…
激活函数，损失函数，正则化
激活函数简介
在深度学习中，输入值和矩阵的运算是线性的，而多个线性函数的组合仍然是线性函数，对于多个隐藏层的神经网络，如果每一层都是线性函数，那么这些层在做的就只是进行线性计算，最终效果和一个隐藏…
深度学习4大激活函数
如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) x），在这种情况下你每一层输出实际上都是上层输入的线性函数。
这样就使得无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，模型的表达力仍…
为什么大型语言模型都在使用 SwiGLU 作为激活函数？
如果你一直在关注大型语言模型的架构，你可能会在最新的模型和研究论文中看到“SwiGLU”这个词。SwiGLU可以说是在大语言模型中最常用到的激活函数，我们本篇文章就来对他进行详细的介绍。SwiGLU其实是2020年谷歌提出的激活函数，它结合了SWISH和…
激活函数（Sigmoid, tanh, Relu）
重新看了一下，发现写的时候思绪乱了也没有检查。现在重新更改，特别是输出不以零为中心(non-zero center)的问题。 按照进程这章总结的是激活函数（Activation Function）。其实这节CS231n讲的就很细了，但是！&…
深度学习入门——神经网络激活函数之阶跃函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef step_function(x):return np.array(x > 0, dtypenp.int)x np.arange(-0.5, 0.5, 0.01)
y step_function(x)plt.plot(x, y)
plt.ylim(-0.1, 1.1) # 指定y轴的范围
plt.ylabel(y)
plt.xlabel(x)
plt.title(step func…
pytorch-多层感知机，最简单的深度学习模型，将非线性激活函数引入到模型中。
多层感知机，线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。在本节中，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。 隐藏层 多层感知机在单层…
理解神经网络的数学原理（三）激活函数的作用
概述
理解激活函数的作用能更好的解释神经网络的运行逻辑，在以前的章节中只简单概述了激活函数的作用，但是其实结论是比较草率的，这篇文章希望能谨慎的证明这些结论。 s i g n sign sign 激活函数
一般我们都直接在分类的全连接层ÿ…
【动手学深度学习】深入浅出深度学习之线性神经网络
目录
🌞一、实验目的
🌞二、实验准备
🌞三、实验内容
🌼1. 线性回归
🌻1.1 矢量化加速
🌻1.2 正态分布与平方损失
🌼2. 线性回归的从零开始实现
🌻2.1. 生成数据集
&#x…
PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）
上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客 上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。
大佬说激活函数的作用是让神经网络产生非线性，类似人脑神经元…
有趣的数学 sign是什么函数
在数学中，函数sign指的是符号函数，它的定义如下：对于任意实数x，若x>0，则sign(x)1；若x0，则sign(x)0；若x<0，则sign(x)-1；简单来说，sign函数就…
机器学习-神经网络之激活函数（Activation Function）
日常 coding 中，我们会很自然的使用一些激活函数，比如：sigmoid、ReLU等等。不过好像忘了问自己一(n)件事：
为什么需要激活函数？激活函数都有哪些？都长什么样？有哪些优缺点？怎么选用…
激活函数总结（十五）：振荡系列激活函数补充(SQU、NCU、DSU、SSU)
激活函数总结（十五）：激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 Shifted Quadratic Unit (SQU) 激活函数2.2 Non-Monotonic Cubic Unit (NCU) 激活函数2.3 Decaying Sine Unit (DSU) 激活函数2.4 Shifted Sinc Unit (SSU) 激活函数 3. 总结 1 引言
在…
![计算机视觉与深度学习-全连接神经网络-激活函数- [北邮鲁鹏]](https://img-blog.csdnimg.cn/48cb48cf61fc4fae970da98a4abb667b.png)
计算机视觉与深度学习-全连接神经网络-激活函数- [北邮鲁鹏]
文章目录 基础知识为什么需要非线性操作（激活函数）？激活函数 vs 数据预处理常用的激活函数Sigmoid函数 （Logistic函数）双曲正切函数（Tanh函数）线性整流函数（ReLU函数）Lea…
![A.深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/15b2ac3be28f3d779b5f6ef2379ea519.png)
A.深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等
1.激活函数 激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征； 激活函数决定一个神经元是否应该被激活，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关； 激活函数对输入信息进行非线性变换，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层…
激活函数总结（十七）：激活函数补充(PELU、Phish)
激活函数总结（十七）：激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 Parametric Exponential Linear Unit（PELU）激活函数2.2 Phish激活函数 3. 总结 1 引言
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、…
neural network for machine learning（by Geoffrey Hinton）lecture1--几种常见的激活函数
neural network for machine learning（by Geoffrey Hinton）lecture1--几种常见的激活函数 看了Hinton大神在第一周的lecture1中的讲的几种激活函数，自己又搜集了一些资料，因此整理成一篇博客，一来相当于笔记方便自己查…
激活函数总结（十六）：激活函数补充(SReLU、BReLU)
激活函数总结（十六）：激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 S-shaped Rectified Linear Activation Unit（SReLU）激活函数2.2 Bipolar Rectified Linear Unit (BReLU)激活函数 3. 总结 1 引言
在前面的文章中已经介绍了介绍…
激活函数总结（十九）：激活函数补充(ISRU、ISRLU)
激活函数总结（十九）：激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 Inverse Square Root Unit （ISRU）激活函数2.2 Inverse Square Root Linear Unit (ISRLU)激活函数 3. 总结 1 引言
在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函…
激活函数总结（十四）：激活函数补充(Gaussian 、GCU、ASU)
激活函数总结（十四）：激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 Gaussian 激活函数2.2 Growing Cosine Unit (GCU)激活函数2.3 Amplifying Sine Unit (ASU)激活函数 3. 总结 1 引言
在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数 (Sigmoid、Tanh、R…
神经网络常用激活函数详解
🎀个人主页： https://zhangxiaoshu.blog.csdn.net 📢欢迎大家：关注🔍点赞👍评论📝收藏⭐️，如有错误敬请指正! 💕未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活&…
激活函数总结（四十六）：激活函数补充(Nipuna、StarReLU)
激活函数总结（四十六）：激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 Nipuna激活函数2.2 StarReLU激活函数 3. 总结 1 引言
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、…
梯度消失问题与如何选择激活函数
梯度消失问题与如何选择激活函数 什么是梯度消失？梯度消失有什么影响？是什么原因？解决方案有哪些？如何选择激活函数？ 1. 什么是梯度消失？
梯度消失，常常发生在用基于梯度的方法训练神经网络的过…
激活函数总结（十二）：三角系列激活函数补充(Sinusoid、Cosine、Arcsinh、Arccosh、Arctanh)
激活函数总结（十二）：三角系列激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 Sinusoid激活函数2.2 Cosine激活函数2.3 Arc系列激活函数 3. 总结 1 引言
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、…
激活函数总结（三十）：激活函数补充(Logit、Softsign)
激活函数总结（三十）：激活函数补充 1 引言2 激活函数2.1 Logit激活函数2.2 Softsign激活函数 3. 总结 1 引言
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、So…
PyTorch----激活函数
什么是激活函数？ 在神经网络中我们经常使用线性运算来解决分类问题，这就需要激活函数来解决非线性问题 传统的全连接网络是让数据不断的通过线性函数和激活函数层，从而得到最终的预测结果。 Sigmoid函数
sigmoid函数是最经典、最早使用的…
深度学习：激活函数曲线总结
深度学习：激活函数曲线总结
在深度学习中有很多时候需要利用激活函数进行非线性处理，在搭建网路的时候也是非常重要的，为了更好的理解不同的激活函数的区别和差异，在这里做一个简单的总结，在pytorch中常用的激活函数的…
深度学习：Sigmoid函数与Sigmoid层区别
深度学习：Sigmoid函数与Sigmoid层
1. Sigmoid神经网络层 vs. Sigmoid激活函数
在深度学习和神经网络中，“Sigmoid” 是一个常见的术语，通常用来表示两个相关但不同的概念：Sigmoid激活函数和Sigmoid神经网络层。这两者在神经网络…