# LSTM 激活函数选择与 PyTorch 实现指南
在深度学习中，长短期记忆（LSTM）网络是一种强大的工具，特别适合处理序列数据，如时间序列预测或自然语言处理。LSTM 中的激活函数对模型的性能有重要影响。在本篇文章中，我们将逐步学习如何在 PyTorch 中选择和实现 LSTM 激活函数。
## 整体流程概述
为了帮助你更好地理解整个过程，以下是实现步骤的概述。我们将使用一个表格清晰
原创
2024-09-20 17:23:28
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PyTorch基本用法(三)——激活函数文章作者：Tyan 本文主要是关于PyTorch的激活函数。import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义数据x
x = torch.linspace(-5,
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2023-07-17 15:22:02
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pytorch新手自学教程（五）--激活函数包含头文件激活函数的作用sigmoidTanhReLULeaky ReLU总结 包含头文件import torch
import torch.nn.functional as F激活函数的作用激活函数就是一个能将输入映射在一个特定区间的函数，正如前面分类问题中的sigmoid函数一样，它能将输出映射到0-1区间使得我们能按概率处理输出。作用：没有激活函
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2024-01-12 11:21:42
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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，ReLU 的学习速度可能会
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2024-01-14 20:49:32
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# 使用 PyTorch 实现 LSTM 激活函数
在深度学习中，LSTM（长短期记忆网络）是一种用于处理序列数据的强大工具。而激活函数在神经网络中发挥着重要作用。本文将带你一步一步地实现一个 PyTorch LSTM，并将其激活函数整合到模型中。
## 实现流程概览
我们可以将整个流程分成以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|----
文章目录前言一、传统RNN双向RNN深层双向RNN二、LSTM第一层第二层第三层第四层三、GRU四、 LSTM和GRU区别参考 前言为了复习NLP自己的相关知识，整理一个博客一、传统RNN传统的RNN也即BasicRNNcell单元。内部的运算过程为，(t-1)时刻的隐层输出与w矩阵相乘，与t时刻的输入乘以u之后的值进行相加，然后经过一个非线性变化（tanh或Relu），然后以此方式传递给下一个
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2024-10-25 15:02:35
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前言： 什么是激活函数？它在神经网络模型中是如何使用的？ 激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特征引入到我们的网络中。其目的是将A-NN模型（A-NN：它是一个强健有力的，同时也是非常复杂的机器学习技术，它可以模仿人类的大脑，继而模仿大脑运作）中一个节点的输入信号转换成一个输出信号。该输出信号
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2023-08-13 10:10:00
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什么是激活函数？在神经网络中我们经常使用线性运算来解决分类问题，这就需要激活函数来解决非线性问题 传统的全连接网络是让数据不断的通过线性函数和激活函数层，从而得到最终的预测结果。Sigmoid函数sigmoid函数是最经典、最早使用的激活函数，公式如下：激活函数Sigmoid在定义域内处处可以求导，当输入一个较小或者较大的数据时，该函数的导数会变得很小，梯度趋近于0。如果每次梯度值都减小，神经网络
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2023-11-09 01:36:41
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本文根据pytorch里面的源码解析各个激活函数，各个激活函数的python接口定义位于包torch.nn.modules中的activation.py，在包modules的初始化__init__.py中关于激活函数的导入：1.非线性激活函数的必要性1.1.加入非线性因素： 如下图所示，是神经元的数学模拟，如果在神经元之间，没有使用非线性激活函数或者使用恒等激活函数，那么神经网络仅仅是将输入线性组
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2023-11-09 08:37:23
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激活函数在PyTorch的老版本里这些激活函数在torch.nn.functional下，现在大多已经改到了torch下。有多个输入，通过进行加权求和，然后来判断是否超出一个阈值。Sigmoid数据将被映射到0到1之间。import torch
a = torch.linspace(-100, 100, 10)
print(torch.sigmoid(a))运行结果：tensor([0.0000
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2024-10-09 11:43:16
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# PyTorch LSTM去除激活函数的探讨
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），在处理序列数据（如时间序列、文本等）时表现出色。LSTM的核心在于它能够有效地记忆和遗忘信息，特别适合于长期依赖的任务。通常，LSTM会配合激活函数（如tanh和sigmoid）来增加模型的非线性特征。然而，去除激活函数是否会对模型的表现产生影响呢？本文将对此进行探讨，并为您提供一个带有
文章目录梯度激活函数torch.sigmoid()torch.tanh()torch.relu()nn.LeakyReLU()softmaxloss函数均方差 （Mean Squared Error）Cross Entropy 梯度 梯度包括大小和方向，是一个向量。寻找最小值： learning rate设置为0.001激活函数torch.sigmoid()torch.tanh()torch.r
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2024-06-17 22:32:19
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选择合适的激活函数激活函数主要作用就是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，神经网络就只能处理线性可分问题神经网络的选择，如果网络层数不多，选择 sigmoid ,tanh, relu ,sofmax 都可以，如果网络层次较多，就要防止梯度消失的问题，就不能选sigmoid tanh 了，因为他们的导数都小于1，多层叠加后就会变得很小。所以层数较多的激活函数需要考虑其导数不易小于1， 也
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2023-11-06 23:37:09
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0. 前言本博客内容翻译自纽约大学数据科学中心在2020发布的《Deep Learning》课程的Activation Functions and Loss Functions部分.废话不多说，下面直接开始吧 ^ . ^1. 激活函数本内容将回顾一些重要的激活函数以及其在PyTorch中的实现，它们来自各种各样的论文，并在一些任务上有着优异的表现~ReLU torch.nn.ReLU()ReLU的
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2024-01-17 05:47:04
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pytorch中实现了大部分激活函数，你也可以自定义激活函数，激活函数的实现在torch.nn.functional中，每个激活函数都对应激活模块类，但最终还是调用torch.nn.functional，看了定义，你也能自定义激活函数,我们从最早的激活函数来看sigmoiddef sigmoid(input):
r"""sigmoid(input) -> Tensor
Ap
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2023-10-10 09:35:24
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在神经网络中，隐藏层和输出层节点总是需要一个可微的激活函数，那么激活函数有什么作用呢？又有哪些常见的激活函数呢？目录一、激活函数的作用[1]（一）二分类问题（二）激活函数二、激活函数（一）sigmoid函数（二）tanh函数（三）ReLU函数一、激活函数的作用[1]（一）二分类问题我们首先来看一个很常见的区分正方形与圆形的二分类问题（图1 ）： 图1：二分类问题 使用不含激活函数的单隐藏层神
简介本文主要记录如何使用C++自定义函数或类来扩展TorchScript，虽然pytorch官网给出了详细的教程，但是我在这个过程中还是踩了很多坑。本文的目的是为了让大家少踩坑。这里我还源码编译了C++版本的libtorch和python版本的tocrh。之所以不适用官方预编译的，是因为官方采用比较老的编译器，在使用的时候可能会绕点弯，有了源码编译，妈妈再也不用担心我踩坑了。 编译结
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2024-06-22 11:18:28
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本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括 Attention Based CNN、A3C、WGAN等等。所有代码均按照所属技术领域分类，包括机器视觉/图像相关、自然语言处理相关、强化学习相关等等。所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术，那么就快快收藏本文吧！PyTorch 是什么？PyTorc
一、LSTM中各模块分别使用什么激活函数，可以使用别的激活函数吗？关于激活函数的选取。在LSTM中，遗忘门、输入门、输出门使用Sigmoid函数作为激活函数；在生成候选记忆时，使用双曲正切函数Tanh作为激活函数。值得注意的是，这两个函数都是饱和的，即在输入达到一定值的情况下，输出不会发生明显变化。如果是非饱和的激活函数，比如ReLU,那么就难以实现门控的效果。Sigmoid函数的输出在0~1之间
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2024-04-15 18:25:14
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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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