深度学习激活函数-阿里云

深度学习激活函数

1 分类人在思考的过程中，往往不会产生精确的数值估计，而常做的事情是分类。但是这种阶跃函数就不能拟合出一条回归的直线了，这么画都感觉误差很大这样时是不是好多了那么怎么表示这样的关系呢？机制如你，想到分段函数：远的不说，这个大括号看着就很头疼，看着就是个不好处理的家伙。我们接下来...

[深度学习入门]什么是神经网络？[神经网络的架构、工作、激活函数]

一、前言在大多数资料中，神经网络都被描述成某种正向传播的矩阵乘法。而本篇博文通过将神经网络描述为某种计算单元，以一种更加简单易懂的方式介绍神经网络的功能及应用。二、神经网络的架构——以手写数字识别广义上讲，神经网络就是要在输入数据中找寻某种规律，就像这个经典的例子：手写数...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比（你需要的这里都有了！）（三）

11、SELU的特例 SELU激活能够对神经网络进行自归一化（self-normalizing）。这是什么意思？首先，我们先看看什么是归一化（normalization）。简单来说，归一化首先是减去均值，然后除以标准差。因此，...

【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比（你需要的这里都有了！）（二）

5、整流线性单元（ReLU）整流线性单元是我们解决梯度消失问题的方法，但这是否会导致其它问题呢？请往下看。ReLU 的公式如下： ReLU 公式表明：如果输入 x 小于 0，则令输出等于 0；如果输入 x 大于 0，则令输出等于输入。&n...

【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比（你需要的这里都有了！）（一）

简介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。激活函数对神经网络的重要性自不必多言，来自丹麦技术大学的 Casper Hanse...

深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等

深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等1.激活函数激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征；激活函数决定一个神经元是否应该被激活，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关；激活函数对输入信息进行...

深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling）和Sigmoid、ReLU激活函数

想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念池化（Pooling）池化是使用某一...

python 深度学习中的4种激活函数

python 深度学习中的4种激活函数Sigmoid函数Tahn函数ReLu函数SoftMax函数激活函数的作用下面图像A是一个线性可分问题，也就是说对于两类点(蓝点和绿点)，你通过一条直线就可以实现完全分类。当然图像A是最理想、也是最简单的一种二分类问题，但是现实中往往存在一些非常复杂的线性不可分...

深度学习中的激活函数完全指南：在数据科学的诸多曲线上进行现代之旅

内容提要激活函数有什么作用？增强函数的非线性能力增强函数特定的数值性质ReLU 类激活函数整流器：ReLU，LeakyReLU，和 PReLU指数类：ELU和SELU非单调类：Swish和SERLU特殊的激活函数线性函数：输出原始数据或进行融合操作Tanh：回归 +L1/L2正...

【从零开始学习深度学习】9.多层感知机MLP及常用激活函数介绍

1.1 隐藏层多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。下图展示了一个多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。在上图所示的多层感知机中，输入和输出个数分别为4和3，中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元（hidd...

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更新时间 2023-09-23 04:47:11

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