用C语言实现一个全连接层和激活函数ReLU 在上一篇文章中,我们用C语言实现了一个卷积层,并查看了结果。在本文中,我们将实现其余未实现的层:全连接层、池化层和激活函数 ReLU。 每一层的实现 全连接层 全连接层是将输入向量X乘以权重矩阵W,然后加上偏置B的过程。下面转载第二篇的图,能按照这个图计算就可以了。
CReLU激活函数 转载自CSDN,CReLU激活函数 CReLU一种改进 ReLU 激活函数的文章,来自ICML2016. 1. 背景介绍 整个文章的出发点来自于下图的统计现象:  为了看懂上图。 (1)首先介绍一下余弦相似度(cos距离)的概念  cos距离的取值范围是 [-1,+1],距离越接近-1,表示两个向量的方向越相反,即呈负相关关系...
c-relu出自ICML2016,定义如下: c-relu的公式 5、elu(指数,exponential linear unit) elu的公式(因为引入指数函数,所以计算成本比relu高) 当输入的 x 值小于 0时,输出的是一个稍微小于 0 的值。如下是 \alpha=0.2 的elu曲线: alpha=0.2的elu曲线 6、s-elu(自归一化self-normalizing,scaled-elu) s-elu的...
1. ReLu作为激活函数在最初的感知机模型中,输入和输出的关系结果输入到一个非线性函数,也就是激活函数中。 这样,由于激活函数的引入,多个网络层的叠加就不再是单纯的线性变换,而是具有更强的表现能力。 sigmod和tanh函数是最常用的激活函数。 在网络层数较少时,sigmoid函数的特性能够很好的满足激活函数的作用:它把...
ReLU(Rectified Linear Unit)是一种常用的神经网络激活函数,它在PyTorch中被广泛使用。ReLU函数接受一个输入值,如果该值大于零,则返回该值;否则返回零。 在PyTorch中,可以使用torch.relu()函数来应用ReLU激活函数。 importtorchastimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspa...
激活函数是神经网络中一个非常重要的组成部分,它的作用是引入非线性因素,提高神经网络的非线性拟合能力。其中,ReLU(Rectified Linear Unit)是目前最流行的激活函数之一 ReLU函数的定义如下: f(x) = max(0, x) 它的图像可以描述为一条通过原点的直线和一条上升的斜线。当输入值大于0时,ReLU函数返回输入值本身;当...
C. 一种非线性激活函数,输出输入值的最大值 D. 一种非线性激活函数,输出输入值的最小值 相关知识点: 试题来源: 解析 B 【详解】 本题考查神经网络相关知识。ReLU(RectifiedLinearUnit)是一种非线性激活函数,其输出为输入值的正值部分(即输入值的绝对值)。故选B。反馈 收藏 ...
相关知识点: 试题来源: 解析 C。ReLU(Rectified Linear Unit)函数在输入为负数时输出为零,在输入为正数时输出等于输入。Sigmoid 函数和 Tanh 函数在输入为负数时输出不为零,Softmax 函数主要用于多分类问题,不是在输入为负数时输出为零的函数。反馈 收藏 ...
在本文中,作者对包括 Relu、Sigmoid 在内的 26 种激活函数做了可视化,并附上了神经网络的相关属性,为大家了解激活函数提供了很好的资源。 在神经网络中,激活函数决定来自给定输入集的节点的输出,其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多...
(4)Leaky ReLUReLU是将所有的负值设置为0,造成神经元节点死亡的情况。相反,Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。优点:(1)神经元不会出现死亡的情况。(2)对于所有的输入,不管是大于等于0还是小于0,神经元不会饱和(3)由于Leaky ReLU线性、非饱和的形式,在SGD中能够快速收敛。(4)计算速度要快很多。Leaky...