ReLu,全称是Rectified Linear Unit,中文名称是线性整流函数,是在神经网络中常用的激活函数。通常意义下,其指代数学中的斜坡函数,即 。其对应的函数图像如下所示: 在神经网络中使用ReLu激活函数作为非线性变换得到的输出结果是: . ReLu函数的特点是 Sigmoid,是常用的连续、平滑的s型激活函数,也被称为逻辑(Logistic)函...
ReLU这个激活函数有着很好的特性,例如运算简单以及缓解梯度消失和梯度爆炸等,不过,它在0处的不可导以及函数不穿过0点,也带来了一些问题,例如当x小于0时神经网络的神经元坏死以及收敛速度慢。 后续大家为了缓解ReLU的缺点,尽可能大地保留其优点,纷纷设计了不同的激活函数形式,我们可以看到,这些函数尽管在表达式上有着不...
最近有研究证明，所有基于ReLU的深度神经网络都可以重写为功能相同的3层神经网络。基于这个证明，伦敦国王学院的研究团队还提出一种为任意ReLU网络找到相应浅层网络的算法。由此产生的浅层网络是透明的，可用于解释网络的行为。只要通过算法，就能找到任意深度ReLU网络的对应浅层网络。对此网友惊呼：我要读这篇论文，立刻...
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...
线性整流函数（ReLU函数）可以用如下形式表示：f(x) = max(0, x)其中x为输入值，f(x)为ReLU函数的输出值。可以看出，当输入值大于等于0时，ReLU函数的输出为输入值本身；而当输入值小于0时，ReLU函数的输出为0。二、特点 ReLU函数具有以下几个特点：简单性：ReLU函数的定义非常简单，仅需比较输入值和0的大小...
ReLU 即修正线性单元(Rectified Linear Unit),是人工神经网络中的一种激活函数。通常情况下,ReLU 是最常使用的激活函数。其主要原因在于 ReLU 不会遇到梯度消失问题。ReLU 的数学公式为: 另外一种表达式为: 其函数图像如下所示: 注意,该函数并非线性,其输出是非线性的。
激活函数在神经网络中的作用有很多,主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数,那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。常用的激活函数有sigmoid、tanh、relu、softmax等。 1.1、sigmoid函数 sigmoid函数将输入变换为(0,1)上的输出。它将范围(-inf,inf)中的任意输入压缩到区间(0,1)中的某个...
1 ReLU激活函数提出的背景 1)降低计算量。 早期使用的sigmoid函数,算激活函数时(指数运算),计算量大,反向传播求误差梯度时,求导涉及除法,计算量相对大,而采用Relu激活函数,整个过程的计算量节省很多; 2)解决梯度消失的问题 对于深层网络,sigmoid函数反向传播时,很容易就会出现梯度消失的情况(在sigmoid接近饱和区时,变...
函数作用:对输入进行修正线性函数 ReLU(x) = max(0, x) 参数详解 inplace:默认为 False,即不进行覆盖运算,默认为 True 的话,则会对输入进行覆盖运算,此时减少了申请和注销内存的操作,会提高运行效率 例子: from torch import autograd >>> m = nn.ReLU() ...
1. ReLU是目前使用最频繁的一个函数（Rectified Linear Unit），如果你不知道你的激活函数应该选择哪个，那么建议你选择ReLU试试。一般情况下，将ReLU作为你的第一选择 公式：导数：首先，Relu一定程度上缓解了梯度问题（正区间） 其次， 计算速度非常快，这一点也可以明显比较出来。 最后， Relu加速了模型的收敛， ...