softplus函数(softplus function):ζ(x)=ln(1+exp(x)). softplus函数可以用来产生正态分布的β和σ参数,因为它的范围是(0,∞).当处理包含sigmoid函数的表达式时它也经常出现.softplus函数名字来源于它是另外一个函数的平滑(或"软化")形式,这个函数是x+=max(0,x).softplus 是对 ReLU 的平滑逼近的解析函数形式. softplus函数别设计成正部函数(positive part function)的平滑版

技术背景 激活函数在机器学习的前向网络中担任着非常重要的角色,我们可以认为它是一个决策函数.举个例子说,我们要判断一个输出的数据是猫还是狗,我们所得到的数据是0.01,而我们预设的数据中0代表猫1代表狗,那么0.01虽然不是0也不是1,但是我们可以预期这张图片是猫的概率肯定是非常大的.这样的话我们就可以假定一个激活函数,当得到的数据小于0.5时,这个数据就被认为是猫,大于0.5时,这个数据就被认为是狗,这就是人为定义的一种决策函数.这篇文章主要介绍的是,在MindSpore中已经实现的几种激活函

---恢复内容开始--- import tensorflow as tf 1    tf.squeeze([1,2,3,4])  删除所有为1的维度   eg shape从(1,2,3,1)到(2,3) 2    tf.distributions.normal(loc=0.0,scale=1.0)     loc 是高斯分布的μ,scale是标准差σ,返回的是一个正态分布 用.sample(N) 从这个正态分布中选取N个数 用.prob(a)  求在这个正态分布中选择a的概率 3   tf.nn

简书翻译原文 卷积层 卷积操作是使用一个二维的卷积核在一个批处理的图片上进行不断扫描.具体操作是将一个卷积核在每张图片上按照一个合适的尺寸在每个通道上面进行扫描.为了达到好的卷积效率,需要在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡. 三个卷积函数: conv2d: 任意的卷积核,能同时在不同的通道上面进行卷积操作. depthwise_conv2d: 卷积核能相互独立的在自己的通道上面进行卷积操作. separable_conv2d: 在纵深卷积 depthwise filter 之后进行逐点卷积

1.卷积神经网络由输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层组成. input(输入层)--conv(卷积层)--relu(激活函数)--pool(池化层)--fc(全连接层) 2.卷积层: 主要用来进行特征的提取 卷积操作是使用一个二维的卷积核在一个批处理的图片上进行不断扫描.具体操作是将一个卷积核在每张图片上按照一个合适的尺寸在每个通道上面进行扫描. tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, na

卷积神经网络(CNN) 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 一.简介 ​ 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer). ​ 卷积神经网络包括一维卷积神经网络.二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络. ​ 一维卷积神经网络常应用于序列类的数据处理: ​ 二维卷积神

原文地址:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9276412.html 激活函数: 就是在神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端. 常见的激活函数包括Sigmoid.TanHyperbolic(tanh).ReLu. softplus以及softmax函数. 这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数.那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数呢? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下

所谓激活函数,就是在神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端.常见的激活函数包括Sigmoid.TanHyperbolic(tanh).ReLu. softplus以及softmax函数.这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数.那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数呢?引用https://www.zhihu.com/question/29021768的解释就是: 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输

深度学习的激活函数  :sigmoid.tanh.ReLU .Leaky Relu.RReLU.softsign .softplus.GELU 2019-05-06 17:56:43 wamg潇潇 阅读数 652更多 分类专栏: python机器学习 深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89887655 [ 

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数并没有多少要说的,根据公式定义好就行了,需要注意的是梯度公式的计算. import numpy as np # Collection of activation functions # Referenc

什么是激活函数? 激活函数(Activation functions)对于人工神经网络模型去学习.理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用. 它们将非线性特性引入到我们的网络中.其主要目的是将A-NN模型中一个节点的输入信号转换成一个输出信号.该输出信号现在被用作堆叠中下一个层的输入. 如果我们不运用激活函数的话,则输出信号将仅仅是一个简单的线性函数.线性函数一个一级多项式.现如今,线性方程是很容易解决的,但是它们的复杂性有限,并且从数据中学习复杂函数映射的能力更小. 一个没有激活函数的

论文参考:Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper) 起源:传统激活函数.脑神经元激活频率研究.稀疏激活性 传统Sigmoid系激活函数 传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系(Logistic-Sigmoid.Tanh-Sigmoid)被视为神经网络的核心所在. 从数学上来看,非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大,对两侧区的信号增益小,在信号的特征空间映射上,有很好的效果. 从神经科学上来看,中央区酷似神经元

在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结.里面使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid.实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少.这些损失函数和激活函数如何选择呢?下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结. 1. 均方差损失函数+Sigmoid激活函数的问题 在讲反向传播算法时,我们用均方差损失函数和Sigmoid激活函数做了实例,首先我们就来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题. 首先我们回顾下Sigmoid激

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

神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: \[ \begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x, & {x\gt 0} \end{cases} \end{equation} \] ReLU公式近似推导:: \[ \begin{align} f(x) &=\sum_{i=1}^{\inf}\sigma(x-i+0.

激活函数的作用如下-引用<TensorFlow实践>: 这些函数与其他层的输出联合使用可以生成特征图.他们用于对某些运算的结果进行平滑或者微分.其目标是为神经网络引入非线性.曲线能够刻画出输入的复杂的变化.TensorFlow提供了多种激活函数,在CNN中一般使用tf.nn.relu的原因是因为,尽管relu会导致一些信息的损失,但是性能突出.在刚开始设计模型时,都可以采用relu的激活函数.高级用户也可以自己创建自己的激活函数,评价激活函数是否有用的主要因素参看如下几点: 1)该函数是单调的

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382795 激活函数是模型整个结构中的非线性扭曲力 神经网络的每层都会有一个激活函数 1.逻辑函数(Sigmoid): 使用范围最广的一类激活函数,具有指数函数形状,它在物理意义上最为接近生物神经元. 其自身的缺陷,最明显的就是饱和性.从函数图可以看到,其两侧导数逐渐趋近于0,杀死梯度. 函数图像: 2.正切函数(Tanh): 非常常见的激活函数.与sigmoid相比,它的输出均值是0,使得其收敛

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382939 神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: ReLU公式近似推导:: 下面解释上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑, 同ReLU一样是单边抑制,有宽广的接受域(0,+inf), 但是由于指数运算,对数运算计算量大的原因,

书上的代码: # coding: utf-8 # In[1]: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from pylab import * # In[19]: def show_activation(activation,y_lim=5): x=np.arange(-10., 10., 0.01) ts_x = tf.Variable(x) ts_y =activation(ts_x

激活函数的作用主要是引入非线性因素,解决线性模型表达能力不足的缺陷 sigmoid函数可以从图像中看出,当x向两端走的时候,y值越来越接近1和-1,这种现象称为饱和,饱和意味着当x=100和x=1000的映射结果是一样的,这种转化相当于将1000大于100的信息丢失了很多,所以一般需要归一化数据. softplus函数相比于relu函数更加平滑,会保存部分小于零的函数,但是计算量也更大了. relu函数在信号响应上有很多优势,但是仅仅在正向传播中,由于其对负值全部舍去很容易使模型输出全零而无法训