文章目录1 sigmoid激活函数的不足之处2. Relu3. Relu的变种3.1 LeakReLU3.2 PReLU3.3 RReLU4. MaxOut 网络4.1 与ReLU的关系4.2 可能训练处激活函数的样子4.3 MaxOut 的训练 1 sigmoid激活函数的不足之处在网络结构非常深的情况下，由于梯度消失问题的存在，可能会导致靠近输入附近的隐藏层的权重变化较慢，导致结果训练效果较
转载
2024-04-08 20:57:12
66阅读
relu函数为分段线性函数，为什么会增加非线性元素我们知道激活函数的作用就是为了为神经网络增加非线性因素，使其可以拟合任意的函数。那么relu在大于的时候就是线性函数，如果我们的输出值一直是在大于0的状态下，怎么可以拟合非线性函数呢？relu是非线性激活函数
题主的疑问在于，为什么relu这种“看似线性”（分段线性）的激活函数所形成的网络，居然能够增加非线性的表达能力。
1、首先什么是线性的网络，
转载
2024-09-30 13:10:03
39阅读
激活函数激活函数去线性化常见的激活函数有sigmoid()，tanh()，ReLU，关于激活函数的一些作用参考activation function在tensorflow中，实现上述函数的代码：tf.nn.sigmoid()
tf.nn.tanh()
tf.nn.relu()传统损失函数监督学习的两大类分类问题：将不同的样本划分到已知的类别当中多分类中，神经网络对每个样本产生一个n维数组作为输出结
转载
2024-07-02 23:24:23
23阅读
文章目录优化算法1.SGD损失函数一、回归1.误差平方和SSE (MSE)二、分类1.交叉熵损失函数1. 二分类 交叉熵损失函数 (sigmoid) (BCEWithLogitsLoss / BCELoss)2.多分类交叉熵损失函数(softmax) (CrossEntropyLoss / logsoftmax+NLLLoss实 )激活函数非线性激活函数1.sigmoid函数 (torch.nn
转载
2024-08-11 18:25:12
109阅读
一、激活函数 Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、RReLU0.激活函数的作用神经网络为什么需要激活函数：首先数据的分布绝大多数是非线性的，而一般神经网络的计算是线性的，引入激活函数，是在神经网络中引入非线性，强化网络的学习能力。所以激活函数的最大特点就是非线性。不同的激活函数，根据其特点，应用也不同。Sigmoid和tanh的特点是将输出限制在(0,1)和(-1,
转载
2024-05-02 07:38:38
87阅读
LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference论文：https://arxiv.org/abs/2104.01136代码（刚刚开源）：https://github.com/facebookresearch/LeViT吸取CNN优点！LeViT：快速推理的视觉Transformer,在速度/准确性的权衡
今天这个单词与你已知的一个旧词——lock，锁，有关。lock这个单词既可以当动词，又可以当名词，今天的新词是——reluctant。 在下方的图片里有这个单词的词源解释。re-表示“反”，也可以理解为“对抗”。你可能认识单词return，意思是“转，转回去”，而re-是“反”的意思，就也是转回去，所以是返回的意思。中间 luct-是lock这个单词的一个变形。 relucta
转载
2024-05-22 14:31:13
46阅读
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
转载
2024-04-07 08:03:28
109阅读
为什么引入非线性激励函数如果不用激励函数，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，无论你有多少层神经网络，输出的都是输入的线性组合。激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。 以下，同种颜色为同类数据。某些数据是线性可分的，意思是，可以用一条直线将数据分开。比如下图： 这时候你需要通过一定的机器学习的方法，比如感知机算法(perceptron learnin
转载
2024-04-15 16:13:14
60阅读
greedy、reluctant和possessive量词之间有微妙的区别。greedy量词被看作“贪婪的”，因为它们在试图搜索第一个匹配之前读完（或者说吃掉）整个输入字符串。如果第一个匹配尝试（整个输入字符串）失败，匹配器就会在输入字符串中后退一个字符并且再次尝试，重复这个过程，直到找到匹配或者没有更多剩下的字符可以后退为止。根据表达式中使用的量词，它最后试图匹配的内容是1个或者0个字符。但是，
转载
2024-07-16 14:43:08
21阅读
损失函数损失函数的作用是：用于描述模型预测值与真实值的差距大小，通过真实值与预测值来指导模型的收敛方向。如果损失函数没有使用正确，这是一个非常严重的问题，他会导致最终都难以训练出正确的模型。毕竟我们在做梯度下降的时候需要找到的是最小损失值，求损失值得方法都是错的，再怎么搞都是南辕北辙。可以换一种简单点理解就是，损失函数得到的损失值越小就表示我们的预测值越接近真实值。 既然这么重要，那看看都有那些损
转载
2024-05-30 13:34:20
55阅读
（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
转载
2024-03-18 17:44:02
1030阅读
目录第一步：理解损失是什么第二步：损失函数使用步骤第三步：常用样本损失函数第四步：二维图像理解损失函数第五步：均方差损失函数 第一步：理解损失是什么损失： 即所有样本的 误差 总和如果我们把神经网络的参数调整到完全满足独立样本的输出误差为0，通常会令其它样本的误差变得更大，这样作为误差之和的损失函数值，就会变得更大。所以，我们通常会在根据某个样本的误差&
转载
2023-10-12 21:24:52
21阅读
什么是损失函数？ 1、什么是损失呢？在机器学习模型中，对于每一个样本的预测值与真实值的差称为损失。 2、什么是损失函数呢？显而易见，是一个用来计算损失的函数。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示。  
转载
2024-04-05 12:05:46
80阅读
摘要 对于但一隐层ReLU神经网络，我们展示在每个可微区间内都是全局极小值，这些局部极小是否唯一可微，取决于数据
原创
2022-12-19 18:47:16
192阅读
第一个问题：为什么引入非线性激励函数？如果不用激励函数（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（Perceptron）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（不再是输入的线性组合，可以
转载
2024-07-25 13:14:32
37阅读
正则表达式正则表达式为高级的文本模式匹配，抽取，与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础。正则表达式是一些由字符和特殊符号组成的字符串，它们描述了模式的重复或者表述多个字符。转义符\在正则表达式中，有很多有特殊意义的是元字符，比如\n和\s等，如果要在正则中匹配正常的"\n"而不是"换行符"就需要对""进行转义，变成’\’。在python中，无论是正则表达式，还是待匹配的内容，都是以字符串的形式出
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
转载
2024-04-25 14:05:54
0阅读
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
MySQL CHARSET 选择在数据库设计中至关重要，它影响数据的存储、检索以及整体系统性能。针对“mysql CHARSET用哪个”这一问题，我将详细阐述备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施及扩展阅读，以期为读者提供全面的理解。
### 备份策略
在进行 CHARSET 选择之前，首先需要确保数据的安全性，有效的备份策略是不可或缺的。我制定了以周为单位的周期计划，并使用甘特图来
