文章目录前言1. Sigmoid2. tanh3. ReLU4. Leaky ReLU5. ELU6.PReLU7. Softmax8. Swish9. Maxout10. Softplus11. GELU12. SILU总结 前言激活函数是一种特殊的非线性函数，它能够在神经网络中使用，其作用是将输入信号转化成输出信号。它将神经元中的输入信号转换为一个有意义的输出，从而使得神经网络能够学习和识别
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2024-01-26 08:16:05
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1.sigmoid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，均值为0？），这就导致所谓的zigzag现象: 也就是说，w始终是朝着一直为正或者一直为负去变化的。也就是说，更新只能朝着一个方向更新。2
# PyTorch中RNN激活函数详解
深度学习中的循环神经网络（RNN）是一类非常重要且常用的神经网络模型，尤其在自然语言处理、语音识别等领域具有广泛的应用。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了丰富的RNN激活函数供用户选择。本文将对PyTorch中常见的RNN激活函数进行详细介绍，并提供相应的代码示例。
## RNN概述
循环神经网络是一种具有记忆能力的神经网络，可以处理序列
原创
2024-01-31 07:01:15
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一、RNN RNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，允许信息持久化。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。 标准的RNN模型如下图所示： 
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2024-08-09 00:01:25
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Liner、RNN、LSTM的构造方法\输入\输出构造参数pytorch中所有模型分为构造参数和输入和输出构造参数两种类型。模型构造参数主要限定了网络的结构，如对循环网络，则包括输入维度、隐层\输出维度、层数；对卷积网络，无论卷积层还是池化层，都不关心输入维度，其构造方法只涉及卷积核大小\步长等。这里的参数决定了模型持久化后的大小.输入和输出的构造参数一般和模型训练相关，都需指定batch大小，s
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2023-10-13 22:23:07
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目录一、背景二、局部变量和全局变量1、局部变量2、全局变量3、案例三、参考四、总结 一、背景 实际开发过程中，经常会遇到很多完全相同或者非常相似的操作，这时，可以将实现类似操作的代码封装为函数，然后在需要的地方调用该函数。这样不仅可以实现代码的复用，还可以使代码更有条理性，增加代码的可靠性。下面我们来介绍一下python的函数局部变量和全局变量相关内容。二、局部变量和全局变量1、局部变量 所
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2023-09-01 17:46:06
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1.sigmoid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，均值为0？)，这就导致所谓的zigzag现象:也就是说，w始终是朝着一直为正或者一直为负去变化的。也就是说，更新只能朝着一个方向更新。2.tanh函
1.什么是激活函数（定义）？首先我们回顾一下神经网络模型，神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。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。激活函数(Activation functions)对于人工神经网络 模型去学习、理解非常
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2023-06-23 12:30:03
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目录一、定义1.1 激活函数定义1.2Sigmoid函数1.3 Tanh / 双曲正切激活函数1.4 ReLU 激活函数二、代码 三、结果一、定义1.1 激活函数定义激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。在人
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2023-10-14 00:45:26
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激活函数(activation function)运行时激活神经网络中某一部分神经元，将激活神经元的信息输入到下一层神经网络中。神经网络之所以能处理非线性问题，这归功于激活函数的非线性表达能力。激活函数需要满足数据的输入和输出都是可微的，因为在进行反向传播的时候，需要对激活函数求导。在TensorFlow中也内置了许多的激活函数，安装好TensorFlow之后可以在tensorflow-->
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2024-01-08 15:11:20
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NN:神经网络学习，常见激活和损失函数的Python实现激活函数1、sigmoid# sigmoid
# sigmoid输出总是大于零，因此前一层对后一层的神经元输入也总是大于零出现了漂移
def sigmoid(x):
# exp()自然常数e的x次方
y = 1 / (1 + math.exp(-x))
return y
# 生成随机数集
# 生成高斯(正太)分布的随机
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2023-11-06 14:21:49
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NN:神经网络学习，常见激活和损失函数的Python实现激活函数1、sigmoid# sigmoid
# sigmoid输出总是大于零，因此前一层对后一层的神经元输入也总是大于零出现了漂移
def sigmoid(x):
# exp()自然常数e的x次方
y = 1 / (1 + math.exp(-x))
return y
# 生成随机数集
# 生成高斯(正太)分布的随机
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2023-11-06 14:21:49
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ML/DL之激活函数1、概述2、激活函数性质3、常用的激活函数3.1 Sigmoid函数(Logistic函数）3.2 Tanh函数3.3 ReLU函数3.4 Leaky ReLU函数3.5 PReLU函数3.6 ELU函数3.7 Softplus函数4、激活函数的选择 1、概述神经网络神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activatio
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2023-11-12 17:25:09
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什么是激活函数？激活函数是控制神经网络输出的数学函数。激活函数有助于确定是否要激活神经元。一些流行的激活函数是：SigmoidReLULeaky ReLUTanhMaxoutELU激活负责为神经网络模型的输出添加非线性。没有激活函数，神经网络只是一个线性回归。计算神经网络输出的数学方程式为：sigmoid 激活函数sigmoid 函数的公式在数学上，sigmoid激活函数表示为：在 Python
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2023-08-31 13:06:13
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1.一个简单的介绍我们先把那些关于人脑、神经什么的东西抛到一边，来简单地理解下神经网络。在linear classification那一章，我们是通过计算输入图片属于不同类别的score来判断它到底属于哪个类的，即s=Wx，其中W是参数矩阵，x是由输入图像的所有pixel组成的一个特征列向量。比如以CIFAR-10为例的话x就是[3072*1]的列向量，W是[10*3072]的矩阵，因此输出是10
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2024-07-26 15:59:02
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1.高阶函数（map/reduce/filter）高阶函数是指函数的参数可以是函数这篇总结几个常用的高阶函数：map/reduce/filter map函数、reduce函数、filter函数都是Python中的内建函数。map函数map函数的作用是将一个函数作用于一个序列的每一个元素，一行代码即可完成，不需要用我们平常喜欢用的循环。map将运算进行了抽象，我们能一眼就看出这个函数是对一个序列的每
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2024-09-26 22:45:30
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1、pi = 3.1416
2、指数函数：x = 1:10 ; exp(x)
3、平方根：sqrt ( afr_HR(w)^2 + afr_HI(w)^2 )
.^2
4、画图：
（1）、title （）
title(num2str(lenRvp)); %变量名作为图的标题
title(['a=',num2str(a),'。'])
（2）、figure用于生成一个图窗，可
任务描述本关任务：通过对激活函数知识的学习，使用 Python 编写指定的激活函数。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：激活函数概述；线性函数；Sigmoid 函数；Tanh 函数；ReLU 函数；Python 补充知识。激活函数概述神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多
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2023-09-01 17:51:51
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文章目录一、激活函数（1）阶跃函数的实现（2）sigmoid函数的实现（3）阶跃函数和sigmoid函数对比（4）非线性函数（5）ReLU函数二、多维数组的运算（1）矩阵的乘积（2）神经网络的内积
一、激活函数阶跃函数：以阈值为界，一旦超过阈值就切换输出感知机使用阶跃函数作为激活函数，如果将阶跃函数换成其他函数，那么就进入神经网络的世界了。神经网络中用sigmoid函数作为激活函数，进行
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2023-10-16 07:00:32
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函数函数： 1、定义了之后，可以在任何需要它的地方调用 2、没有返回长度，只是单纯的打印具体到函数表达字符长度与 len（）的区别： 1、len（） 不能变，只能计算 s字符串的长度2、只是输出了结果return 返回值&n
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2023-08-12 14:30:46
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