tensorflow Relu激活函数

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_data)
sess=tf.Session()

print(sess.run(output))

输出为:

[[ 0. 10. 0.]
[ 0. 2. 0.]]

时间: 2024-07-30 03:01:57

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Relu激活函数的优点

Relu优点: 1.可以使网络训练更快. 相比于sigmoid.tanh,导数更加好求,反向传播就是不断的更新参数的过程,因为其导数不复杂形式简单. 2.增加网络的非线性. 本身为非线性函数,加入到神经网络中可以是网格拟合非线性映射. 3.防止梯度消失. 当数值过大或者过小,sigmoid,tanh的导数接近于0,relu为非饱和激活函数不存在这种现象. 4.使网格具有稀疏性. 由于小于0部分为0,大于0部分才有值,所以可以减少过拟合. softmax作用: 将神经网络的输出变为概率分布. 1.

ReLu激活函数

起源:传统激活函数.脑神经元激活频率研究 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,中央区区域酷似神经元的兴奋态,两侧区酷似神经元的抑制态,因而在神经网络学习方面,可以将重点特征推向中央区,将非重点特征推向两侧区. 无论是哪种解释,其实都比早期的线性激活函

ReLU激活函数的缺点

训练的时候很"脆弱",很容易就"die"了,训练过程该函数不适应较大梯度输入,因为在参数更新以后,ReLU的神经元不会再有激活的功能,导致梯度永远都是零. 例如,一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元,更新过参数之后,这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了,那么这个神经元的梯度就永远都会是 0. 如果 learning rate 很大,那么很有可能网络中的 40% 的神经元都"dead"了. 原因: 假设有一个神经网络的输入W遵循某种分布,

[转]激活函数ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU

"激活函数"能分成两类--"饱和激活函数"和"非饱和激活函数". sigmoid和tanh是"饱和激活函数",而ReLU及其变体则是"非饱和激活函数".使用"非饱和激活函数"的优势在于两点:    1.首先,"非饱和激活函数"能解决所谓的"梯度消失"问题.    2.其次,它能加快收敛速度.    Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]

神经网络中的激活函数具体是什么?为什么Relu要好过与tanh和sigmoid function

为什么要引入激活函数? 如果不用激活函数(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入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机了. 正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数,这样深层神经网络就有意义了(不再是是输入的线性组合,可以逼近任意函数).最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数,输出有界,很容易充当下一层输入.激活函数的作用是为了增加神经网络模型的非线性.否则你想

Tensorflow激活函数

注意: 1.大多情况下使用Relu激活函数这种激活函数计算快,且在梯度下降中不会卡在plateaus(平稳段),对于大的输入,也不会饱和. 2.logistic function和hyperbloic tangent funcation会饱和在1. 原文地址:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10009017.html

注意力机制下的激活函数:自适应参数化ReLU

本文在综述传统激活函数和注意力机制的基础上,解读了一种注意力机制下的激活函数,即自适应参数化修正线性单元(Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit,APReLU),希望对大家有所帮助. 1. 激活函数 激活函数是现代人工神经网络的重要组成部分,其作用是实现人工神经网络的非线性化.我们首先来介绍几种最常见的激活函数,即Sigmoid激活函数.Tanh激活函数和ReLU激活函数,分别如下图所示. Sigmoid激活函数和Tanh激活函数的梯度取值范围分别

TF Boys (TensorFlow Boys ) 养成记(五)

郑重声明:此文为本人原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Charles-Wan/p/6207039.html 有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import div

1个TensorFlow样例,终于明白如何实现前向传播过程?

神经网络的结构,就是不同神经元间的连接结构 –图示了一个三层全连接神经网络. 神经元结构的输出,是所有输入的加权.加上偏置项,再经过一个激活(传递)函数得到. 全连接神经网络 全连接神经网络,就是相邻两层之间,任意两个节点之间都有连接. –这也是其与后面介绍的卷积层.LSTM结构的区分. –除了输入层,所有节点都代表了一个神经元的结构. 计算神经网络的前向传播结果,要三部分信息. –第一个部分是神经网络的输入,这个输入就是从实体中提取的特征向量. –第二个部分为神经网络的连接结构.神经网络是由神