还有两种变形,主要解决梯度值为0,部分神经元不会被激活的问题Leaky ReLU、Parametric ReLU、Exponential Linear Units。既保留了Rrlu的有点,也有相应的创新。 四、Swish Swish 是一种鲜为人知的激活函数,由 Google 的研究人员发现。 Swish 在计算上与 ReLU 一样高效,并且在更深的模型上表现出比ReLU 更好的性能。...
由16年论文 Gaussian Error Linear Units (GELUs) 提出,随后被GPT-2、BERT、RoBERTa、ALBERT 等NLP模型所采用。论文中不仅提出了GELU的精确形式,还给出了两个初等函数的近似形式。函数曲线如下: GELU (μ=0, σ=1), ReLU and ELU (α=1) RELU及其变种与Dropout从两个独立的方面来决定网络的输出,有没有什么...
ReLu函数的全称为Rectified Linear Units,函数表达式为y=max(0,x) RELU特点:输入信号 <0 时,输出都是0,>0 的情况下,输出等于输入 ReLU 的优点:Krizhevsky et al.发现使用 ReLU 得到的 SGD 的收敛速度会比 sigmoid/tanh 快很多 ReLU 的缺点: 训练的时候很”脆弱”,很容易就”die”了 例如,一个非常大的...
7、ReLu函数和softplus函数 ReLu函数的全称为Rectified Linear Units,函数表达式为y=max(0,x),softplus函数的数学表达式为y=log(1+ex),它们的函数表达式如下: 可以看到,softplus可以看作是ReLu的平滑。根据神经科学家的相关研究,softplus和ReLu与脑神经元激活频率函数有神似的地方。也就是说,相比于早期的激活函数,sof...
jbmlres:在《Sigmoid-Weighted Linear Units for Neural Network Function Approximation in Reinforcement Learning》这篇论文中,所使用的激活函数难道不是类似的结构吗? inkognit:该激活函数和 Facebook 提出的门控线性单元(Gated Linear Unit/GLU)有点类似?
ReLu函数的全称为Rectified Linear Units,函数表达式为y=max(0,x),softplus函数的数学表达式为y=log(1+ex),它们的函数表达式如下: 可以看到,softplus可以看作是ReLu的平滑。根据神经科学家的相关研究,softplus和ReLu与脑神经元激活频率函数有神似的地方。也就是说,相比于早期的激活函数,softplus和ReLu更加接近脑神经元...
Rectified linear units are utilized ... Z Fang,Y Huang,W Liang,... 被引量: 15发表: 2013年 Sparse Word Graphs: A Scalable Algorithm for Capturing Word Correlations in Topic Models Statistical topic models such as the Latent Dirichlet Al- location (LDA) have emerged as an attractive ...
Softmax输出不仅返回1和0,而是返回一个概率分布向量,其中每个元素表示对应类别的概率值。Softmax函数通常用于多分类问题中,将输入的实数向量转化为概率分布向量。它的输出是一个与输入向量维度相同的向量,其中每个元素的取值范围在0到1之间,并且所有元素的和为1。 Softmax函数的计算公式如下: 代码语言:txt 复制 soft...
name_scope('softmax_linear'): weights = tf.Variable( tf.truncated_normal([hidden2_units, NUM_CLASSES], stddev=1.0 / math.sqrt(float(hidden2_units))), name='weights') biases = tf.Variable(tf.zeros([NUM_CLASSES]), name='biases') logits = tf.matmul(hidden2, weights) + biases return...
由于softmax是对两个类别(正反两类,通常定义为0/1的label)建模,所以对于NLP模型而言(比如泛BERT模型),Bert输出层需要通过一个nn.Linear()全连接层压缩至2维,然后接softmax(pytorch的做法,就是直接接上torch.nn.CrossEntropyLoss);而sigmoid只对一个类别建模(通常就是正确的那个类别),所以Bert输出层需要通过一个...