什么是激励函数 (Activation Function)

1.激励函数的作用 不使用激励函数的话,神经网络的每层都只是做线性变换,多层输入叠加后也还是线性变换.因为线性模型的表达能力不够,激励函数可以引入非线性因素. 2.Torch中的激励函数 import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt #随便做一些数据来观看函数的图像 x = torch.linspace(-5, 5, 200) #tensor x_np = x.numpy() #把tens

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

https://blog.csdn.net/weixin_34260991/article/details/87106463 这里使用比较简单的定义方式,只是在原有的激活函数调用中加入. 准备工作下载MXNet源代码,确认可以顺利编译通过.推荐在Linux下进行此操作: https://mxnet.incubator.apache.org/get_started/install.html 编写激活函数先前和先后传递在src/operator/mshadow_op.h里面,加入新的激活函数向前传递

该博客的内容是莫烦大神的授课内容.在此只做学习记录作用. 原文连接:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/2-6-A-activation-function/ 非线性方程 我们为什么要使用激活函数?用简单的语句来概括,就是因为显示并没有我们想象的那么美好 ,它是残酷多变的.哈哈,开个玩笑,不过激活函数也就是为了解决我们日常生活中不能用线性方程所概括的问题. 好了,我知道你的问题来了. 什么是线性方程(

softplus是有关概率的巴拉巴拉? Torch 中的激励函数有很多, 不过我们平时要用到的就这几个. relu, sigmoid, tanh, softplus. 那我们就看看他们各自长什么样啦. import torch import torch.nn.functional as F # 激励函数都在这 from torch.autograd import Variable # 做一些假数据来观看图像 x = torch.linspace(-5, 5, 200) # x data (ten

(一) 一 2016 年一月底,人工智能的研究领域,发生了两件大事. 先是一月二十四号,MIT 的教授,人工智能研究的先驱者,Marvin Minsky 去世,享年89 岁. 三天之后,谷歌在自然杂志上正式公开发表论文,宣布其以深度学习技术为基础的电脑程序 AlphaGo, 在 2015年 十月,连续五局击败欧洲冠军.职业二段樊辉. 这是第一次机器击败职业围棋选手.距离 97年IBM 电脑击败国际象棋世界冠军,一晃近二十年了. 极具讽刺意义的是,Minsky 教授,一直不看好深度学习的概念.他曾

http://wenku.baidu.com/link?url=23jM13V3Qe9Zx84FuEMebOMbTSk4i0Oaa5YPAVL1dfbSFC4G20GYDkUbbRvcJILgTGliXHPQgZqx5ToZscEOt0Iwp4eT71mRZhZ64USYk63 用平常语言介绍神经网络 (Neural Networks in Plain English) 因为我们没有能够很好了解大脑,我们经常试图用最新的技术作为一种模型来解释它.在我童年的时候,我们都坚信大脑是一部电话 交换机

关于深度学习,看这一篇就够了 原文地址:http://www.dlworld.cn/XueXiSuanFa/13.html [日期:2016-04-26] 来源:36氪  作者: [字体:大 中 小] 编者按:本文作者王川,投资人,中科大少年班校友,现居加州硅谷,个人微信号9935070,36 氪经授权转载自其个人微信公众号 investguru. 一 2016 年一月底,人工智能的研究领域,发生了两件大事. 先是一月二十四号,MIT 的教授,人工智能研究的先驱者,Marvin Minsky 去

一 2016 年一月底,人工智能的研究领域,发生了两件大事. 先是一月二十四号,MIT 的教授,人工智能研究的先驱者,Marvin Minsky 去世,享年89 岁. 三天之后,谷歌在自然杂志上正式公开发表论文,宣布其以深度学习技术为基础的电脑程序 AlphaGo, 在 2015年 十月,连续五局击败欧洲冠军.职业二段樊辉. 这是第一次机器击败职业围棋选手.距离 97年IBM 电脑击败国际象棋世界冠军,一晃近二十年了. 极具讽刺意义的是,Minsky 教授,一直不看好深度学习的概念.他曾在 19