我最近对softsign这个函数比较偏爱，但是测试的时候，有时候发现其速度并不令人满意但是这篇文章却说“Tanh的速度最快，而Softsign速度最慢”十分不解，感觉tanh函数在计算的时候还包括幂次运算，没有道理比softsign快，写了如下的测试函数：import torch
import time
from torch.nn import Softsign, Tanh
soft= Soft
信号处理函数的定义为：void signal_handler(int signum)可以理解为：参数为int型，返回值为void型的函数；信号函数signal()定义如下：void ( *signal( int signum,void (*handler)(int) ) ) (int)；
signum ：信号值；
handler：针对信号值定义的信号处理函数该函数可以理解为：1.最外层：void
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2024-04-26 16:56:55
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如果我们不使用过激活函数，那么输出将是输入的线性变换，无论最终多少层，都只是线性变换，为了增强神经网络学习任何函数的能力，需要在其中引入非线性的单元，这个单元就是激活函数。激活函数大致分为两类，饱和和非饱和：饱和激活函数 SigmoidSigmoid 是常用的非线性的激活函数，它的数学形式如下： 如果我们初始化神经网络的权值为
Softsign函数是Tanh函数的另一个替代选择。就像Tanh函数一样
原创
2022-04-22 15:53:33
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Neural Networks Part 1: Setting up the Architecture常用的激活函数Sigmoidsigmoid函数的为 σ(x)=11+exp(−x)
σ
(
x
)
=
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2024-08-25 14:37:35
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torch.nn.Softsign原型CLASS torch.nn.Softsign()图代码import torch
import torch.nn as nn
m = nn.Softsign()
input = torch.randn(4)
output = m(input)
print("input: ", input)
print("output: ", output)
# inpu
原创
2023-08-21 11:02:37
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简介 gelu就是高斯误差线性单元，这种激活函数在激活中加入了随机正则的思想，是一种对神经元输入的概率描述。为了方便记忆，这里做简要的笔记。汇总有：Identity、Sigmoid、TanH、Softmax、Softsign、Softplus、ReLU、Leaky ReLU、Randomized ReLU
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2024-05-31 10:37:59
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深度学习中的激活函数有Sigmoid、Softmax、Tanh、ReLU系列（ReLU、Leaky ReLU、Randomized LeakyReLU、PReLU、ELU、Softplus）、Maxout、Softsign（对称函数）、GELUs（dropout于relu的结合）、Swish、Mish等。使用激活函数只有一个目的：为多层神经网络模型提供非线性。因为，没有激活函数时，多层神经网络的多
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2024-03-27 08:46:47
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机器学习基础（七）——sigmoid 函数的性质 机器学习基础（五十六）—— tanh、sign 与 softsign 深度学习基础（十二）—— ReLU vs PReLU
sigmoid：单极性，连续，可导；
tanh：双极性，连续，可导；
注意 tanh（双曲正切函数）形式不唯一，
tanh(x)=ex−e−xex+e−x=1−e−2x1+e2xtanh(x)=1−e−s1+e−s
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2017-03-02 17:28:00
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参考目录：1 Keras卷积层1.1 Conv2D1.2 SeparableConv2D1.3 Conv2DTranspose2 Keras参数初始化2.1 正态分布2.2 均匀分布2.3 截尾正态分布2.4 常数2.5 Xavier/Glorot2.6 自定义初始化3 Keras激活函数3.1 relu3.2 sigmoid3.3 softmax3.4 softplus3.5 softsign3
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2024-06-03 12:33:35
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机器学习基础（七）——sigmoid 函数的性质 机器学习基础（五十六）—— tanh、sign 与 softsign 深度学习基础（十二）—— ReLU vs PReLU
sigmoid：单极性，连续，可导；tanh：双极性，连续，可导；注意 tanh（双曲正切函数）形式不唯一，tanh(x)=ex−e−xex+e−x=1−e−2x1+e2xtanh(x)=1−e−s1+e−s
1. 极性
si
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2017-03-02 17:28:00
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本文作者为：Xavier Glorot与Yoshua Bengio。本文干了点什么呢？ 第一步：探索了不同的激活函数对网络的影响（包括：sigmoid函数，双曲正切函数和softsign y = x/(1+|x|) 函数）。文中通过不断的实验：1，来monitor网络中隐藏单元的激活值来观察它的饱和性；2. 梯度。 并且evaluate 所选择的激活函数与初始化
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2023-08-14 13:51:41
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文章目录激活函数是什么？为什么使用激活函数？激活函数需要具备以下几点性质：常见激活函数1. sigmoid函数2. tanh函数3. Softsign函数4. RELU5. softmax6. 其他激活函数进阶激活函数1. swish函数2. mish函数（谷歌）3. Piecewise Linear Unit（分段线性激活函数）参考链接 激活函数是什么？激活函数的形式为： 其中 f 即为激活函
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2023-12-31 15:25:02
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这篇文章主要介绍了Softplus、Sigmoid、Softmax和Tanh这4种激活函数，激活函数在机器学习领域中主要起到的是一个决策性质的作用，在分类器中有重要的应用价值。而除了这4种激活函数之外，MindSpore还实现了Softsign的激活函数，但是目前只能在昇腾平台上使用，其他的除了Softplus只能在GPU和昇腾平台运行之外，都是全平台支持的（CPU、GPU、昇腾）。
原创
2022-05-05 14:08:28
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文章目录一、简介二、激活函数种类1、恒等函数2、单位阶跃函数3、逻辑函数4、双曲正切函数5、反正切函数6、Softsign函数7、反平方根函数(ISRU)8、线性整流函数(ReLU)9、带泄露线性整流函数(Leaky ReLU)10、参数化线性整流函数(PReLU)11、带泄露随机线性整流函数(RReLU)12、指数线性函数(ELU)13、扩展指数线性函数(SELU)14、S型线性整流激活函数(
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2024-04-14 14:55:30
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一、 什么是激励函数？TF中常用的激励函数有那些？激励函数的作用就是将多个线性输入转换为非线性的关系。常用的激励函数主要有：ReLU、ReLU6、sigmoid、tanh、softsign、ELU等。 二、 任何函数都有梯度吗？如果不是，那么一个函数具有梯度的条件是什么？该节点操作不可导 三、 什么是感知机？感知机是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（
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2024-04-08 14:11:54
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第四章.神经网络 4.3 BP神经网络 BP神经网络(误差反向传播算法)是整个人工神经网络体系中的精华，广泛应用于分类识别，逼近，回归，压缩等领域，在实际应用中，大约80%的神经网络模型都采用BP网络或BP网络的变化形式。网络结构公式激活函数 这三个激活函数（Sigmoid，Tanh，Softsign）都存在一个问题，这几个函数的导数几乎都是小于1的，卷积层最多可以有5，6层，层数太多可能无法正
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2023-08-31 07:29:15
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