1. Sigmoid Function: when z=0,g'(z)=0.25 2. tanh Function: when x=0,tanh'(x)=1 3. Relu…

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/   Introduction to neural networks -Training Neural Network ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________…

目录 概 主要内容 初始化策略 其它的好处 Sitzmann V., Martel J. N. P., Bergman A. W., Lindell D. B., Wetzstein G. Implicit neural representations with periodic activation functions. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2020. 概 本文提出用\(\sin\)作为激活函数,…

Sigmoid Sigmoids saturate and kill gradients. Sigmoid outputs are not zero-centered. Exponential function is a little computational expensive. Tanh Kill gradients when saturated. It's zero-centered! : ) ReLU Does not saturate. ( in positive region) V…

sigmoid tanh tanh函数定义如下: 激活函数形状: ReLU 大家族 ReLU softmax 函数 softmax是一个函数,其主要用于输出节点的分类,它有一个特点,所以的值相加会等于1. 具体例子,可以举图像识别,比如图像识别数字,0~9, 线设置图像识别的输出数字为10个输出节点,然后通过softmax算法,算出对于一张图像的输入,其经过神经网络的计算,会输出10个值,那当前输出的值就是0~9的可能性,但是总和是1.那个数字的输出的概率最大,则这次手写数字的识别结果就是那个数…

Machine Learning Algorithms Linear Regression and Gradient Descent Local Weighted Regression Algorithm Logistic Regression Generative Model vs Discriminative Model Naive Bayes and Laplace Smoothing k-Nearest Neighbors Algorithm Decision Tree Algorith…

原文地址:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 激活函数的作用 首先,激活函数不是真的要去激活什么.在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题.比如在下面的这个问题中:如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类.但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据就变成了…

原文地址:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 激活函数的作用 首先,激活函数不是真的要去激活什么.在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题. 比如在下面的这个问题中: 如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类. 但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51736830 Noisy Activation Functions是ICML 2016年新发表的一篇关于激活函数的论文,其中对以往的激活函数进行了深入的分析,并提出了训练过程中添加噪声的新方法,效果不错,觉得很有意义,目测会在今后的深度学习领域产生比较大的影响,因此将其原论文翻译,并略作注解(计划分两篇博客来写,本文涵盖从摘要到第三节的…

import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # fake data x = torch.linspace(-5, 5, 200) # x data (tensor), shape=(100, 1) x = Variable(x) x_np = x.data.numpy() # numpy array for plot…