在机器学习和深度学习中,损失函数(Loss Function)是衡量模型预测值与实际观测值之间差异的关键工具。不同的任务和应用场景可能需要不同类型的损失函数来优化模型的性能。Softplus损失函数是一种较少直接用于回归或分类任务的损失函数,但它在某些特定场景下有其独特的用途和优势。本文将详细介绍Softplus损失函数的定义、性质...
核自适应滤波算法,Softplus函数,核分式低次幂误差准则,非高斯冲击噪声针对非高斯环境下一般自适应滤波算法性能严重下降问题,本文提出了一种基于Softplus函数的核分式低次幂自适应滤波算法(kernel fractional lower algorithm based on Softplus function,SP-KFLP),该算法将Softplus函数与核分式低次幂准则相结合,利用输出误差的...
激活函数(Activation Function)是神经网络中非常关键的组成部分,主要用于在神经网络的节点(或称神经元)上引入非线性因素。这是因为神经网络的基本计算单元是线性加权和,而单纯的线性组合无法模拟现实世界中复杂的非线性关系。通过引入激活函数,神经网络能够学习并模拟各种复杂的映射关系。 小言从不摸鱼 2024/09/10 2050 ...
modulesoftplus_function(input wire[7:0]x,// 输入范围output reg[7:0]y// 输出范围);reg[7:0]softplus_lut[0:255];// 查找表initial begin// 填充查找表(示例值,实际值需要根据需要计算)softplus_lut[0]=0;// softplus(0) = ln(1 + e^0) = 0.6931softplus_lut[1]=1;// softplus(1) ≈ 1...
ActivationFunction+activate()+derivative()Softplus+activate(x)+derivative(x) 数学公式 Softplus函数的数学特点在于其可导性,对于任意实数x,其导数为: [ \text{Softplus}'(x) = \frac{e^x}{1 + e^x} ] 架构解析 在设计Softplus函数的实现时架构清晰是非常重要的。以下是该函数的基本组件。
(10)Step Function激活函数 这个就是高数中常见的阶跃函数,该函数形式为: 导数始终是0。 图像如下所示: 由于该函数导数是0,所以在反向传递中很不利于参数更新。 (11)softsign激活函数 该函数的形式为: 函数导数为: 函数图像如下: (12)Log of sigmoid 激活函数 ...
本文总结了深度学习领域最常见的10中激活函数(sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、PReLU、Softmax、Swith、Maxout、Softplus)及其优缺点。 前言 什么是激活函数? 激活函数(Activation Function)是一种添加到人工神经网络中的函数,旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型,激活函数最终决定...
1.1. softmax function 这函数定义比较符合 softmax 这个名字: 可见softmax function 是从一个输入序列里算出一个值。 可见softmax 确实会返回输入序列中最大的那个值的近似值。softmax 是对真 max 函数的近似,softmax 的函数曲线是光滑的(处处可微分),而 max(0,x) 之类的函数则会有折点。
不过tanh另外有两个好处,均值是0,且在原点附近更接近 y=x(identity function)的形式。均值不为0就意味着自带了一个bias,在计算时是额外的负担,这会使得收敛变得更慢[4];更接近 y=x 意味着在几何变换运算中更具有优势,比如在激活值较低时(也可以通过变换把结果normalized到[-1,1]之间,tanh在 [-1, 1]的...
wikipedia.org/wiki/Activation_function class Sigmoid(): def __call__(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def gradient(self, x): return self.__call__(x) * (1 - self.__call__(x)) class Softmax(): def __call__(self, x): e_x = np.exp(x - np.max(x, axis=-...