出自 http://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 导语 在深度神经网络中,通常使用一种叫修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU)作为神经元的激活函数.ReLU起源于神经科学的研究:2001年,Dayan.Abott从生物学角度模拟出了脑神经元接受信号更精确的激活模型,如下图:  其中横轴是时间(ms),纵轴是神经元的放电速率(Firing Rate).同年,Attwell等神经科学家通过研究大脑的…

RELU 激活函数及其他相关的函数 转载 2016年07月21日 20:51:17 45778 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 更多相关博客请猛戳:http://blog.csdn.net/cyh_24 如需转载,请附上本文链接:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400 日常 coding 中,我们会很自然的使用一些激活函数,比如:sigmoid.ReLU等等.不过好像忘了…

作者: 包云岗  发布时间: 2012-05-19 13:06  阅读: 3036 次  推荐: 1   原文链接   [收藏] 最近多次看到系统设计与实现的文章与讨论,再加上以前读过的其他资料以及自己的一些实践教训,让我觉得应该把这些资料汇总整理一下.如果要从讨论不同系统的众多资料中总结一条黄金法则的话,那只有一个词——“简单”:如果用一个英语单词来表达的话,那就是——KISS (Keep It Simple, Stupid!). 麻省理工方法与新泽西方法(MIT Approach vs. N…

简单之美 | ZooKeeper应用案例 ZooKeeper应用案例…

原文链接:linux简单之美(一) 话说windows也有syscall,这是必须的.但是win的syscall可以直接call吗?可以是可以但是破费周折,搞成SDT之类的复杂概念.下面看看linux是如何做的吧. section .data msg db "hello hopy!",0x0a section .text global _start _start: mov ecx,msg int 0x80 int 0x80 关键是系统调用号要知道,开始找的是usr/include/as…

原文链接:linux简单之美(二) 我们在前一章中看到了如何仅仅用syscall做一些简单的事,现在我们看能不能直接调用C标准库中的函数快速做一些"复杂"的事: section .data ft db section .text extern puts extern exit extern sleep extern printf global main main: again: dec edi push edi push ft call printf call sleep jnz ag…

原文链接:linux简单之美(三) 在linux简单之美(二)中我们尝试使用了C库的函数完成功能,那么能不能用syscall方式来搞呢?显然可以! section .data ft db section .text global _start _start: again: dec edi mov eax,edi add eax,0x30 ],al mov ecx,ft int 0x80 mov ebx,esp int 0x80 jnz again mov ecx,msg int 0x80 int…

1.Relu激活函数 Relu激活函数(The Rectified Linear Unit)表达式为:f(x)=max(0,x). 2.tensorflow实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf input_data = tf.constant( [[0, 10, -10],[-1,2,-3]] , dtype = tf.float32 ) output = tf.nn.relu(input…

这是一个来自官网的示例:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py 与之前的MINST手写数字识别全连接网络相比,只是本实例使用antirectifier替换ReLU激活函数. '''The example demonstrates how to write custom layers for Keras. # Keras自定义层编写示范 We build a custom activatio…

参考:https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先,我们来看一下ReLU激活函数的形式,如下图: 单侧抑制,当模型增加N层之后,理论上ReLU神经元的激活率将降低2的N次方倍,ReLU实现稀疏后的模型能够更好地挖掘相关特征,拟合训练数据.此外,相比于其它激活函数来说,ReLU有以下优势:对于线性函数而言,ReLU的表达能力更强,尤其体现在深度网络中:而对于非线性函数而言,ReLU由于非负区间的梯度为常数,因此不存在梯度…