循环神经网络（RNN）人脑因为某种机制的存在，从来不会从头开始思考。当你阅读这篇文章时，你会根据你对以前的词意的理解来理解每个单词。你从来不会把所有东西都扔掉，再从头开始思考。由于这种机制的存在，我们的大脑变得无比高效。算法其实就是模拟我们人类思维的一种真实映射。不管是RNN，还是LSTM它们都是基于人类思维的一种数学表现形式。但传统神经网络不能做到这一点，这似乎是一个很大的缺陷。例如，想象一下你
激活函数选择首先尝试ReLU,速度快,但要注意训练的状态.如果ReLU效果欠佳,尝试Leaky ReLU或Maxout等变种。尝试tanh正切函数(以零点为中心,零点处梯度为1)sigmoid/tanh在RNN（LSTM、注意力机制等）结构中有所应用，作为门控或者概率值.在浅层神经网络中，如不超过4层的，可选择使用多种激励函数，没有太大的影响激活函数的作用加入非线性因素充分组合特征下面说明一下为什
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2024-04-21 16:56:54
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1. 梯度爆炸问题我最近研究多层LSTM在时序业务场景中的应用，如果基于Keras框架实现的时候，激活函数使用Relu，训练速度比较快而且效果也好，但是基于Tensorflow框架实现的时候，如果把激活函数由默认tanh换成Relu时，训练过程中出现了如下问题： 深度学习模型训练中途出现cost突然变大，或许几经周折降下来，不过大多数还是暴涨，出现了“nan”。cost: 0.00532
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2024-03-21 11:23:53
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训练的时候很”脆弱”，很容易就”die”了，训练过程该函数不适应较大梯度输入，因为在参数更新以后，ReLU的神经元不会再有激活的功能，导致梯度永远都是零。
例如，一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了，那么这个神经元的梯度就永远都会是 0.
如果 learning rate 很大，那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了。
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2024-07-30 14:59:55
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张量torch.Tensor 是这个包的核心类。如果设置它的属性 .requires_grad 为 True，那么它将会追踪对于该张量的所有操作。当完成计算后可以通过调用 .backward()，来自动计算所有的梯度。这个张量的所有梯度将会自动累加到.grad属性.要阻止一个张量被跟踪历史，可以调用 .detach() 方法将其与计算历史分离，并阻止它未来的计算记录被跟踪。为了防止跟踪历史记录(和
1、如何有效阅读caffe源码 1、caffe源码阅读路线最好是从src/cafffe/proto/caffe.proto开始，了解基本数据结构内存对象和磁盘文件的一一映射关系，中间过程都由ProtoBuffer工具自动完成。 2、看include/目录中.hpp头文件，通过头文件类申明理解整个框架。从基类向派生类，掌握这
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2024-08-30 16:59:26
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文章目录前言ReLU（Rectified Linear Unit）Leaky ReLUFReLU（Flatten ReLU）SiLU（Sigmoid Linear Unit）总结 前言在这里，我就简单写一下两个激活函数的概念以及区别，详细的过程可以看看其他优秀的博主，他们写的已经非常好了，我就不必再啰嗦了。ReLU（Rectified Linear Unit）和SiLU（Sigmoid Line
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2024-03-21 10:50:31
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1. ReLu作为激活函数在最初的感知机模型中，输入和输出的关系结果输入到一个非线性函数，也就是激活函数中。 这样，由于激活函数的引入，多个网络层的叠加就不再是单纯的线性变换，而是具有更强的表现能力。 sigmod和tanh函数是最常用的激活函数。 在网络层数较少时，sigmoid函数的特性能够很好的满足激活函数的作用：它把一
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2024-07-05 11:27:20
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作者：SAGAR SHARMA编译：ronghuaiyang
导读
激活函数是神经网络中必不可少的组成部分，这篇文章给大家介绍了各种各样的激活函数，一起来看看吧。
什么是激活函数？
就是在神经网络的输出后面加的一个东西(节点)。也就是
转换函数，也可以加在两层神经网络之间。 我们为什么要在神经网络中使用激活函数？
用来决定神经网络的输出，就像
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2024-04-14 13:59:10
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非线性激活在神经网络的搭建中很重要，我们可以简单的理解为非线性变化的目的就是为神经网络中引入非线性特征，这样才能训练出符合各种特征，各种曲线的模型。文章目录二、非线性激活函数ReLU和Sigmoid的使用1.ReLU函数1.1 ReLU函数的官方文档1.2 实例练习2.Sigmoid函数2.1Sigmoid函数的官方文档2.2 实例练习 一、激活函数是什么激活函数是指在多层神经网络中，上
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2024-04-07 08:03:28
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ReLu函数 修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）是神经网络中最常用的激活函数。它保留了 step 函数的生物学启发（只有输入超出阈值时神经元才激活），不过当输入为正的时候，导数不为零，从而允许基于梯度的学习（尽管在 x=0 的时候，导数是未定义的）。使用这个函数能使计算变得很快，因为无论是函数还是其导数都不包含复杂的数学运算。然而，当输入为负值的时候，R
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2024-02-23 22:54:11
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激活函数是来向神经网络中引入非线性因素的，通过激活函数，神经网络就可以拟合各种曲线。sigmoid公式：函数图像： Sigmoid函数也叫 Logistic 函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)。它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。存在的问题： 1）sigmoid函数饱和使梯度消失(Sigmoidsaturat
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2024-05-29 01:13:10
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【 tensorflow中文文档：tensorflow 的激活函数有哪些】激活函数可以分为两大类 ：饱和激活函数： sigmoid、 tanh非饱和激活函数: ReLU 、Leaky Relu 、ELU【指数线性单元】、PReLU【参数化的ReLU 】、RReLU【随机ReLU】相对于饱和激活函数，使用“非饱和激活函数”的优势在于两点：
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2024-03-21 09:47:47
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ReLU在神经网络中，常用到的激活函数有sigmoid函数： f(x)=11+e−x双曲正切函数：
f(x)=tanh(x)而本文要介绍的是另外一种激活函数，Rectified Linear Unit Function(ReLU, 线性激活函数) ReLU函数可以表示为 f(x)=max(0,x)显然，线性激活函数简单地将阈值设置在零点，计算开销大大降低，而且很多工作显示 ReLU 有助于
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2024-03-21 10:35:17
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神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。
本文对ReLU及其变种,Swish,Maxout,Sigmoid等做了介绍.
神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。
持续更新：update@2022.7 添加GELU、GLU等激活函数。ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元)形式如下:\[\
激活函数：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) 激活函数的本质：激活函数是来向神经网络中引入非线性因素的，通过激活函数，神经网络就可以拟合各种曲线。举一个例子来说明：假如我的任务是，将下面的这幅图中的三角形和圆形分开，也就是一个典型的二分类问题： 我们用肉眼能很轻松的得出结论：无法用一条直线将这
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2024-03-18 10:00:23
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目录1、什么是激活函数2、激活函数的用途（为什么需要激活函数）？3、常见的激活函数介绍3.1 Sigmoid函数3.2 tanh函数3.3.RelU函数3.4 Leaky ReLU函数 和 PReLU 函数 --- ReLU 变体的提出3.5 ELU (Exponential Linear Units) 函数3.6 Swish, SiLU3.7&n
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2024-04-18 10:59:24
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为什么在神经网络中需要用到激活函数呢，而且是用非线性激活函数呢，原因很简单，假如我们用的是线性激活函数的话，假设在多层神经网络，为某个神经元的计算结果，使用线性激活函数后的结果则相当于使用了激活函数后仍然为一个线性组合，相当于多次组合，毫无意义，则多层神经网络的最终结果相对于最开始的输入而言也只是做了多次线性组合和用一层线性组合是一个意思，所以为了让多层神经网络达到能拟合任意函数的目的，我们的激活
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2024-05-27 10:30:06
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激活函数:1.softmax函数 在多分类中常用的激活函数，是基于逻辑回归的，常用在输出一层，将输出压缩在0~1之间，且保证所有元素和为1，表示输入值属于每个输出值的概率大小2、Sigmoid函数3.tanh函数： 公式： tanh（x）4.relu函数 公式： f(x)=max(0,x)5.Leaky Relu函数 公式：归一化: 把输入数据做一个规整，使得其均值为0，方差为1 Min-max归
论文参考：Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper）起源：传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性传统Sigmoid系激活函数传统神经网络中最常用的两个激活函数，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid）被视为神经网络的核心所在。从数学上来看，非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益
