除了之前较为流行的RELU激活函数,最近又新出了几个效果较好的激活函数 一.BERT激活函数 - GELU(gaussian error linear units)高斯误差线性单元 数学公式如下: X是服从标准正态分布的变量. 近似的数学计算公式如下: 函数图如下: 橙色曲线为:GELU 蓝色曲线为:Mish函数 特性:当输入x减小的时候,输入会有一个更高的概率被dropout掉,这样的激活变换就会随机依赖于输入了,在激活中引入了随机正则的思想,是一种对神经元输入的概率描述.但是其实GELU相比…

Mish:一个新的SOTA激活函数,ReLU的继任者 CVer 昨天   以下文章来源于AI公园 ,作者ronghuaiyang AI公园 专注分享干货的AI公众号,图像处理,NLP,深度学习,机器学习,应有尽有.希望大家能在AI的乐园中快乐玩耍. 点击上方“CVer”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 本文转载自:AI公园 作者:Less Wright 编译:ronghuaiyang 导读 对激活函数的研究一直没有停止过,ReLU还是统治着深度学习的激活函数,不过,这…

sigmoid .tanh .ReLu tanh 函数或者双曲正切函数是总体上都优于 sigmoid 函数的激活函数. 基本已经不用 sigmoid 激活函数了,tanh 函数在所有场合都优于 sigmoid 函数. 但有一个例外:在二分类的问题中,对于输出层,因为y的值是 0 或 1,所以想让y值介于 0 和 1 之间,而不是在-1 和+1 之间.所以需要使用 sigmoid 激活函数. sigmoid 函数和 tanh 函数两者共同的缺点是,在z特别大或者特别小的情况下,导数的梯度或者函数的…

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 1.激活函数(Activation functions) sigmoid函数和tanh函数两者共同的缺点是,在z特别大或者特别小的情况下,导数的梯度或者函数的斜率会变得特别小,最后就会接近于0,导致降低梯度下降的速度. Relu和Leaky ReLu相对于Sigmoid和tanh函数的优点如下: 第一,在的区间变动很大的情况下,激活函数的导数或者激活函数的斜率都会远大于0,在程序实现就是一个if-else语句,而sigmoi…

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 神经网络概述(Neural Network Overview) 本周你将学习如何实现一个神经网络.在我们深入学习具体技术之前,我希望快速的带你预览一下本周你将会学到的东西.如果在本节课中的某些细节你没有看懂你也不用担心,我们将在后面的几节课中深入讨论技术细节. 现在我们开始快速浏览一下如何实现神经网络.首先你需要输入特征 \(x​\),参数 \(w​\) 和 \(b​\),通过这些你就可以计算出 \(z​\),接下来使用 \…

[code&data] [pdf] 主要工作 文章首先证明了对抗攻击对NLP系统的影响力,然后提出了三种屏蔽方法: visual character embeddings adversarial training rule-based recovery 但屏蔽方法在非攻击场景下的性能仍然较差,说明了处理视觉攻击的难度. 在NLP中,Jia和Liang(2017)将语法正确但语义无关的段落插入到故事中,以愚弄神经阅读理解模型.Singh等人(2018)发现,当使用简单的原问题释义时,用于回答问题的…

Lesson 1 Neural Network and Deep Learning 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第一门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳的. 逻辑回归 (Logistic Regression) 逻辑回归的定义 神经网络的训练过程可以分为前向传播(forward propagation) 和反向传播 (backward propagation) 的 过程.我们通过逻辑回归的例子进行说明. 逻辑回归是一个用于二分类 (binary c…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.2 神经网络表示 对于一个由输入层,隐藏层,输出层三层所组成的神经网络来说,输入层,即输入数据被称为第0层,中间层被称为第1层,输出层被称为第2层.所以这个神经网络被称为两层神经网络,我们不把输入层当做一个标准的层. 3.3 计算神经网络的输出 对于输入层的输入,我们把输入看做是一个矩阵,对于第一层的第一个神经元结点,计算\(W^T*x+b\) 3.4 多个样本例子中的向量化 上一节讨论的是对于单个样本我们使用神经网络表示的方法,现在我…

论文参考:Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper) Part 0:传统激活函数.脑神经元激活频率研究.稀疏激活性 0.1  一般激活函数有如下一些性质: 非线性: 当激活函数是线性的,一个两层的神经网络就可以基本上逼近所有的函数.但如果激活函数是恒等激活函数的时候,即f(x)=x,就不满足这个性质,而且如果MLP(多层感知机)使用的是恒等激活函数,那么其实整个网络跟单层神经网络是等价的: 可微性: 当优化方法是基于梯度的时候,就体现了…