本文简要介绍python语言中 torch.nn.Softplus 的用法。 用法: class torch.nn.Softplus(beta=1, threshold=20) 参数: beta-Softplus 配方的 值。默认值:1 threshold-高于此值的值恢复为线性函数。默认值:20 应用逐元素函数: SoftPlus 是ReLU 函数的平滑近似,可用于将机器的输出约束为始终为正。 为了数值稳定性,...
在这个DeltaBoxTensor.getwW()中遇到了_softplus_inverse函数的处理 #在_uniform_small()内部torch.nn.init.uniform_(temp,0.0+1e-7,1.0-0.1-1e-7)z=temp[...,:emb_dim]Z=z+0.1# 在get_wW()内部w=z# w是[0, 1-0.1]之间的均匀分布# Z-z不就等于0.1吗?# beta*(Z-z)< threshold=20的,都设...
torch.nn.Softplus 原型 CLASS torch.nn.Softplus(beta=1, threshold=20) 参数 beta (int) – Softplus里β \betaβ 值, 默认为 1. threshold (int) – 高于这个值恢复为线性函数,默认为 20. 图 代码 AI检测代码解析 import torch import torch.nn as nn m = nn.Softplus() input = torch.randn(4) ...
classSquareplus(nn.Module):def__init__(self,b=0.2):super(Squareplus,self).__init__()self.b=b defforward(self,x):x=0.5*(x+torch.sqrt(x+self.b))returnx 这里也提供了自适应参数版本,已经上传【集智书童】知识星球。
class Squareplus(nn.Module):def __init__(self, b=0.2):super(Squareplus, self).__init__()self.b = bdef forward(self, x):x = 0.5 * (x + torch.sqrt(x+self.b))return x 这里也提供了自适应参数版本,已经上传【集智书童】知识星球。
import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 100) self.fc2 = nn.Linear(100, 1) self.softplus = nn.Softplus() def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.softplus(x) x = self.fc2(x) ...
概述 简单的记录一下几个激活函数的图像,以便自己以后又忘了回来查阅激活函数在pytorch中,使用relu,sigmoid和tanh可以直接用torch.relu(x),torch.sigmoid(x)和torch.numpy(x)来调用,而softplus则是用torch.nn.functional来调用,即F.softplus(x) 各种激活函数比较 ...
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F class Model(nn.Module): def forward(self, x): return F.softplus(x, beta=2, threshold=2) x = torch.Tensor([0.5, 1.5, 2.5]) y = Model().eval()(x) print(y) # tensor([0.6566, 1.5000, 2.5000])...
()ReLU的函数图示如下: RReLU torch.nn.RReLU()ReLU有很多变种, RReLU是RandomReLU的意思,定义如下: 对RReLU而言, a 是一个在给定范围内的...,在一些应用中确实有较大的益处。PReLUtorch.nn.PReLU() 不同于RReLU的a可以是随机的,PReLU中的a就是一个learnable的参数。 需要注意的是: 上述激活函数(即 ...
torch.nn.Softplus chainer.functions.softplus, ... … Counter-Example(s): a Clipped Rectifier Unit Activation Function, a Concatenated Rectified Linear Activation Function, an Exponential Linear Activation Function, a Leaky Rectified Linear Activation Function, a Noisy Rectified Linear Activation Function...