理解dropout 开篇明义，dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。 dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。在下读到两篇代表性的论文，代表两种不同的观点，特此分享给大家。组合派 参考文献中
1、AlexNetAlexNet中的trick：AlexNet将CNN用到了更深更宽的网络中,其效果分类的精度更高相比于以前的LeNet,其中有一些trick是必须要知道的.ReLU的应用：AlexNet使用ReLU代替了Sigmoid，其能更快的训练，同时解决sigmoid在训练较深的网络中出现的梯度消失，或者说梯度弥散的问题。Dropout随机失活：随机忽略一些神经元,以避免过拟合。神经网络的
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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不多说，直接上干货! 最近，在看论文，提及到这个修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）。 Deep Sparse Rectifier Neural Networks ReLu(Rectified Linear Units) 修正线性单元(Rectified linear unit，ReLU） 激活函
第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks)1、激活函数（Activation functions）sigmoid函数和tanh函数两者共同的缺点是，在z特别大或者特别小的情况下，导数的梯度或者函数的斜率会变得特别小，最后就会接近于0，导致降低梯度下降的速度。Relu和Leaky ReLu相对于Sigmoid和tanh函数的优点如下：第一，在的区间变动很大的情况下，激活函
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2024-02-28 14:01:17
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1、神经网络为什么引入激活函数？如果不引入激活函数，神经网络的每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层的效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。因此，引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。激活函数的作用就是为了增加神经网络模型的非线性。2、Sigmoid函数缺点：*
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2024-09-01 19:01:29
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为什么要引入激活函数？如果不用激活函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者ta
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2024-07-21 19:37:37
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1.写出你所知道的激活函数，写出其表达式以及图像. 答:逻辑函数（Sigmoid）： 使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。其自身的缺陷，最明显的就是饱和性。从函数图可以看到，其两侧导数逐渐趋近于0，杀死梯度。 正切函数（Tanh）： 非常常见的激活函数。与sigmoid相比，它的输出均值是0，使得其收敛速度要比sigmoid快，减少迭代次数。相对于sig
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2024-08-07 11:05:48
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推动深度学习变得兴起的主要因素包括：数据规模、计算量及算法的创新。当前大多数算法的创新都是为了提升运算能力，使运算速度更快，尤其对于复杂的神经网络、大规模的数据而言运算效率确实非常重要，而用ReLU替换sigmoid作为激活函数，便是其中算法创新的一个典型案例。为什么使用ReLU作为激活函数，ReLU比sigmoid优秀在哪里从图中可以看到，在sigmoid函数箭头所指区域，梯度会接近零，梯度接近
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2024-04-10 20:07:53
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Dropout什么是Dropout为什么要用DropoutDropout工作原理Dropout如何达到正则化的效果dropout Python代码Reference 什么是DropoutDropout是在神经网络中广泛应用的一种正则化技术，也可以称之为一个小Trick。由Hinton在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptatio
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2024-08-05 08:32:13
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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
神经网络每个神经元都需要激活函数（Activation Function）来进行非线性运算。逻辑回归模型使用的 Sigmoid 函数，也是一种激活函数。下面重点介绍几个神经网络常用的激活函数 g(x)，并作个简单比较。【sigmod函数】 【tanh函数】 【ReLU函数】 【Leaky ReLU函数】 介绍完了这些常用的激活函数之后，考虑如何选择合适的激活函数呢？首先我们来比较 Sigmoid
ReLU 激活函数：ReLu使得网络可以自行引入稀疏性，在没做预训练情况下，以ReLu为激活的网络性能优于其它激活函数。 数学表达式： $y = max(0,x)$第一，sigmoid的导数只有在0附近的时候有比较好的激活性，在正负饱和区的梯度都接近于0，所以这会造成梯度消失，而relu函数在大于0的部分梯度为常数，所以正半区不会产生梯度消失现象。第二，relu函数在负半区的导数为0 ，
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2024-05-22 21:22:04
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实验室正在弄一个项目，在读有关论文的时候就发现一个令我疑惑的点：在论文里反复强调了激活函数(又叫做活化函数)的重要性。这让我很迷惑，因为在我当前的认知里，激活函数是一类相当简单的函数，比如relu函数:$f(x)=\max(0,x)$，只是一个分段线性的函数啊，为什么会有如此重要的意义？带着疑问找到了这一篇讲的很好的文章，受益匪浅: 考虑一个不带激活函数的单层感知机:one-layer pe
Sigmoid它能够把输入的连续实值“压缩”到0和1之间。如果是非常大的负数，那么输出就是0;如果是非常大的正数，输出就是1.缺点：当输入非常大或者非常小的时候，这些神经元的梯度是接近于0的，从图中可以看出梯度的趋势。所以，需要尤其注意参数的初始值来尽量避免saturation的情况。如果你的初始值很大的话，大部分神经元可能都会处在saturation的状态而把gradientkill掉，这会导致
这里写目录标题习题4-2神经元的建立求得权重如下求解结果代码如下问题分析：习题 4-3试着说明死亡ReLU问题，并提出解决方法。习题4-7问题4-8 为什么在用反向传播算法进行参数学习时要采用随机参数初始化的方式而不是直接令
习题4-2神经元的建立求得权重如下求解结果训练次数为100次训练次数为500次代码如下import torch
import torch.n
1.激活函数和损失函数在神经网络中，除了基本的矩阵运算外，还会涉及两个函数的操作。1.1 激活函数激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，网络只能表示特征的线性映射，即便有再多隐藏层，其整个网络也和单层网络是等价的。激活函数应该具有的性质：可微性：后向传播寻优，需要这个性质。单调性：保证单层网路是凸函数。输出值的范围：有限范围时，基于梯度的优化方法更加稳定，因为特征的表示受
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2024-05-11 17:24:28
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作者：LingAttention机制早在一两年前就有所耳闻，它作为一般NN，CNN和RNN（LSTM）等深度学习的一个加强技术，当时已经成为NLP领域的研究热点。随着Attention机制在机器翻译、图片描述、语义蕴涵、语音识别和文本摘要等各大领域取得成功，使得它成为现在成为一个不可不学习的技术。本文将由浅入深，通过一个简单例子介绍Attention的机制原理。 预备知识：假设你已经对深
引言神经网络中常见的非线性激活函数有三种，分别是sigmoid，tanh和relu函数，接下来从以下三点分别介绍三种激活函数。运算速度是否会梯度消失神经网络隐层的输出是否为zero-centered首先先说明一下第三点中提到的zero-centered(以0为中心)大概是个什么意思。zero-centeredzero-centered 这个字面意思是以0为中心，简单理解就是说神经网络每一层输出的数
