GeLU高斯误差线性单元在bert模型里，里边的激活函数不是Relu等常见的函数，是一个新的激活函数GELU。在神经网络的建模过程中，模型很重要的性质就是非线性，同时为了模型泛化能力，需要加入随机正则，例如dropout(随机置一些输出为0,其实也是一种变相的随机非线性激活)， 而随机正则与非线性激活是分开的两个事情， 而其实模型的输入是由非线性激活与随机正则两者共同决定的。GELU正是在激活中引
Sigmoid, Relu, Swish, Gelus, Maxout等常用激活函数的分析学习 本文主要针对邱锡鹏老师《NNDL》中3.1节中提及的集中激活函数做了一下对比记录，并不较少激活函数本身，只是从发展和优缺点的角度去评价他们。并尝试在他们当中找出可改进的角度和变化趋势。 首先给出今天参与对比的激活函数们：Sigmoid系列（Logistic, Tanh, Hard-L&T）,
神经网络激活函数汇总（Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、pReLU、ELU、maxout）常规 sigmoid 和 tanhsigmoid特点：可以解释，比如将0-1之间的取值解释成一个神经元的激活率（firing rate）缺陷：有饱和区域，是软饱和，在大的正数和负数作为输入的时候，梯度就会变成零，使得神经元基本不能更新。只有正数输出（不是zero-centered），这就
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2024-02-23 13:25:15
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从2014年CNN就成为用于目标检测的极热门的工具，至于起因还要从RCNN---Fast RCNN----Faster RCNN说起，今天讨论一些RCNN的有关方法： object detection技术的演进： RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN从图像识别的任务说起 这里有一个图像任务： 既要把图中的物体识别出来，又要用方框框出它
PReLU激活PReLU的几点说明关于CReLU1. 背景介绍 PReLU激活PReLU(Parametric Rectified Linear Unit), 顾名思义：带参数的ReLU。二者的定义和区别如下图： 如果ai=0，那么PReLU退化为ReLU；如果ai是一个很小的固定值(如ai=0.01)，则PReLU退化为Leaky ReLU(LReLU)。 有实验证明，与ReLU
栅格布局what?什么是栅格布局？如果说栅格布局很陌生，那么换个说法 Grid layout 应该会熟悉的多。 不过说到grid,大多数会联想到 css grid，但是不准确。 个人理解css grid 应该是grid布局的一个子集，相当于是grid布局（grid layout）的一个具体的实现。 说的再直白点相当于软件工程和软件的区别，软件遵循软件工程的规则。what？ 什么是 grid lay
参考：（1）https://zhuanlan.zhihu.com/p/72161323（2）https://zhuanlan.zhihu.com/p/56052015（3）https://www.slideshare.net/leegoonz/penner-preintegrated-skin-rendering-siggraph-2011-advances-in-realtime-renderi
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2024-03-09 16:43:27
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关键词：sigmoid、relu、tanh、softmax、激活函数、梯度消失、梯度爆炸激活函数的作用是实现特征空间的非线性转换，这样模型才可以拟合任何训练数据，使训练数据线性可分。如果一个函数能提供非线性转换（即导数不恒为常数），可导（可导是从梯度下降方面考虑。可以有一两个不可导点, 但不能在一段区间上都不可导）等性质，即可作为激活函数。在不同网络层（隐藏层、输出层）的激活函数关注的重点不一样，
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2022-01-06 14:02:52
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引言深度学习作为人工智能领域的关键技术，已经展现出强大的能力。而激活函数作为深度神经网络中的关键组成部分，对模型
（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 ReLU函数只有线性关系，不需要指数计算，不管
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2024-03-18 17:44:02
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写在前面：此文只记录了下本人感觉需要注意的地方，不全且不一定准确。详细内容可以参考文中帖的链接，比较好！！！常用激活函数（激励函数）理解与总结激活函数的区别与优点梯度消失与爆炸1. 激活函数是什么？在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。2. 激活函数的用途如果不用激活函数，每一层的输入都是上一层输出的线性函数，而多层线性函数与一
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2024-07-12 16:45:26
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前言论文地址： https://arxiv.org/pdf/1505.00853.pdf.论文贡献：这篇论文并没有提出什么新的激活函数，而是对现有的非常火的几个非饱和激活函数作了一个系统性的介绍以及对他们的性能进行了对比。最后发现，在较小的数据集中（大数据集未必），Leaky ReLU及其变体(PReLU、RReLU)的性能都要优于ReLU激活函数；而RReLU由于具有良好的训练随机性，可以很好的
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2024-04-25 14:05:54
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其实一直在做论文阅读心得方面的工作，只是一直没有分享出来，这篇文章可以说是这个前沿论文解读系列的第一篇文章，希望能坚持下来。简介论文提出了动态线性修正单元（Dynamic Relu，下文简称 DY-ReLU），它能够依据输入动态调整对应分段函数，与 ReLU 及其静态变种相比，仅仅需要增加一些可以忽略不计的参数就可以带来大幅的性能提升，它可以无缝嵌入已有的主流模型中，在轻量级模型（如 Mobile
sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 引用wiki百科的定义： A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。sigmoid激活函数(也叫logistic_activate)其作
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2024-02-19 18:41:26
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选自mlfromscratch作者：Casper Hansen机器之心编译参与：熊猫、杜伟激活函数对神经网络的重要性自不必多言，机器之心也曾发布过一些相关的介绍文章，比如《一文概览深度学习中的激活函数》。本文同样关注的是激活函数。来自丹麦技术大学的 Casper Hansen 通过公式、图表和代码实验介绍了 sigmoid、ReLU、ELU 以及更新的 Leaky ReLU、SELU、GELU 这
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2023-06-30 10:02:33
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机器之心编译激活函数对神经网络的重要性自不必多言，来自丹麦技术大学的 Casper Hansen 通过公式...
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2021-08-27 10:51:11
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#***文章大纲***#
1. Sigmoid 和梯度消失(Vanishing Gradients)
1.1 梯度消失是如何发生的？
1.2 饱和神经元(Saturated Neurons)
2. ReLU 和神经元“死亡”(dying ReLU problem)
2.1 ReLU可以解决梯度消失问题
2.2 单侧饱和
2.3 神经元“死亡”(dying
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2024-04-14 06:49:24
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公式、图表、代码实验全覆盖。
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2021-08-13 14:34:16
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机器之心编译激活函数对神经网络的重要性自不必多言，来自丹麦技术大学的 Casper Hansen 通过公式...
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2021-08-31 14:00:35
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