1、Sigmoid 函数。sigmoid 函数是一个典型的 S 形曲线,具有形似“S”的函数形式,Sigmoid 函数可以把输入的值映射到 0 到 1 之间的数值,从而可以更好地表示可能性。其函数的表达式为:$sigmoid(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$ 2、SoftPlus 函数。SoftPlus 函数是另一种广泛使用的 Sigmoid 函数的变形。SoftPlus...
class torch.nn.Softplus(beta=1, threshold=20) 对每个元素运用Softplus函数,Softplus 定义如下:$$f(x) = \frac{1}{beta} log(1 + e^{(beta x_i)})$$Softplus函数是ReLU函数的平滑逼近,Softplus函数可以使得输出值限定为正数。为了保证数值稳定性,线性函数的转换可以使输出大于某个值。参数:...
Softplus(x)=β1∗log(1+exp(β∗x)) API文档跳转: https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.Softplus.html#torch.nn.Softplus 5. maxout f(x) = (w1x+b, w2x+b) 6. LogSigmoid LogSigmoid(x)=log(1+exp(−x)1) API文档跳转:https://pytorch.org/docs/master/generated...
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 import torch import torch.nn as nn m = nn.Softplus() input = torch.randn(4) output = m(in...
Softplus()激活函数: 绘制激活函数 import torch import numpy as np from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt x = torch.linspace(-6, 6, 100) sigmoid = nn.Sigmoid() ysigmoid = sigmoid(x) tanh = nn.Tanh() ytanh = tanh(x) ...
classConditionalModel(nn.Module):defforward(self,x):ifx.sum()>0:returntorch.relu(x)else:returntorch.nn.functional.softplus(x) 如果我们用一个x.sum() > 0的输入来跟踪这个模型,那么跟踪图将只包含ReLU操作。因此,跟踪模型将始终执行ReLU,忽略softplus路径。
(input) torch.nn.functional.softsign(input) torch.nn.functional.softplus(input, beta=1, threshold=20) torch.nn.functional.softmin(input) torch.nn.functional.softmax(input) torch.nn.functional.softshrink(input, lambd=0.5) torch.nn.functional.log_softmax(input) torch.nn.functional.tanh(input) ...
torch.nn.functional.softplus(input, beta=1, threshold=20)torch.nn.functional.softmin(input)torch.nn.functional.softmax(input)torch.nn.functional.softshrink(input, lambd=0.5)torch.nn.functional.log_softmax(input)torch.nn.functional.tanh(input)...
Softmax不足: 使用指数函数,当输出值非常大的话,计算得到的数值也会变的非常大,数值可能会溢出 Softplus函数 f(f)=In(1+ex)导数´f(x)=ex1+ex=11+e−xf(f)=In(1+ex)导数f(x)´=ex1+ex=11+
Transfer Functions Layers就是激活函数,可以加入层模块或激活函数的层模块,最后加上criterion层模块。主要的激活函数有SoftMax, SoftMin, SoftPlus, LogSigmoid, LogSoftMax, Sigmoid, Tanh, ReLU, PReLU, ELU, LeakyReLU...。简单的拿Sigmoid举个例子吧,如下所示。 Simple Layers...