在Maxout 层,激活函数是输入的最大值,因此只有 2 个 maxout 节点的多层感知机就可以拟合任意的凸函数。 单个Maxout 节点可以解释为对一个实值函数进行分段线性近似 (PWL) ,其中函数图上任意两点之间的线段位于图(凸函数)的上方。 Maxout 也可以对 ...
Tanh函数(双曲正切函数)是一种常用的激活函数,其数学形式为: 它将输入的实数映射到(-1,1)之间,具有S形曲线,常用于隐藏层的激活函数。 2.2 手动实现并可视化 你可以使用Python代码手动实现Tanh函数,并通过绘图工具将其可视化,以便理解其形状和特点。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def tanh...
定义:Leaky ReLU函数在负数区域引入一个小斜率,使得负数时也有梯度。 公式:f(x) = alpha * x if x < 0, x otherwise,其中alpha是一个小的正数(通常取0.01)。 优点:解决了ReLU函数在负数区域梯度为0的问题。 缺点:仍然存在神经元死亡问题,即某些神经元可能永远不会被激活。 代码示例: ```python import n...
LeakyReLU = max(0.01x, x)\\ 4.3 Leaky ReLU 函数图像(为了方便观察令a=0.1) 4.4 Leaky ReLU 函数缺点 感觉没缺点,效果和ReLU差不多。 5SiLU激活函数⭐⭐⭐⭐⭐ 5.1SiLU函数实现方式 类实现:torch.nn.SiLU() 5.2 SiLU 函数公式 5.3 SiLU 函数图像(在x=0时,导数不为0) defgelu(x): return ...
百度试题 结果1 题目常用的激活函数有()。 A. ReLu函数 B. Tanh函数 C. ReLo函数 D. Sigmoid函数 相关知识点: 试题来源: 解析 ABD 反馈 收藏
sigmoid函数是一种常用的激活函数,它能将输入的实数转化为一个0到1之间的值。这种函数在神经网络中常用于解决二分类问题。 sigmoid函数的表达式为: f(x) = 1 / (1 + e^(-x)) sigmoid函数的特点是在输入取值在[-∞, +∞]范围内,输出值在(0, 1)之间。然而,sigmoid函数在输入取值较大或较小时,梯度会接...
Sigmoid函数是一个常见的激活函数，它的图像呈现出一个S形曲线。这个函数的输出范围是0到1之间，可以将预测概率作为输出的模型。Sigmoid函数具有梯度平滑的特点，避免了输出值的跳跃。同时，Sigmoid函数可微分，可以求出任意两点的斜率。然而，Sigmoid函数也存在一些缺点。它容易出现梯度消失的问题，输出不以0为中心，降低...
百度试题 结果1 题目常用的激活函数有()。 A. Sigmoid函数 B. Tanh函数 C. ReLu函数 D. ReLo函数 相关知识点: 试题来源: 解析 ABC 反馈 收藏
sigmoid激活函数的实现 sigmoid激活函数可以将任意输入映射到 0 到 1 之间的值，该值可以理解为概率。所以它经常用于二分类任务。但是其当输入值较大或较小时，sigmoid函数的梯度接近0，这会导致梯度消失问题，从而在模型训练中难以训练。借助Pytorch，它的实现也很简单，如下所示。tanh激活函数的实现 tanh激活函数的...