深度学习的激活函数 ：sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU、softsign 、softplus、GELU
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 ...
原文：激活函数--GeLU
Habana对常见的激活函数 Sigmoid， GeLU, Tanh 用专用硬件做了加速： Dedicated Hardware and TPC ISA for special functions acceleration：eg. Sigmoid, GeLU, Tanh. Bert Transfromer结构中使用了激活函数 GELU Gaussian error linear units，高斯误 ...
2019-12-06 15:52 0 466 推荐指数：
相关推荐
激活函数
目录 为什么需要激活函数 激活函数 常见的激活函数 Sigmoid Tanh ReLU Leaky ReLU ELU Maxout Softmax 结论 如何选择合适的激活函数 为什么需要激活函数 神经网络单个神经元的基本结构由线性输出 Z 和非线性输出 ...
激活函数及其梯度
目录 Activation Functions Derivative Sigmoid/Logistic Derivative ...
ReLU激活函数
参考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我们来看一下ReLU激活函数的形式，如下图： 单侧抑制，当模型增加N层之后，理论上ReLU神经元的激活率将降低2的N次方倍， ReLU实现 ...
常用的激活函数
激活函数的主要目的是制造非线性。如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。 理论上来说，神经网络和多项式展开 ...
常用激活函数
作用： 线性模型的表达能力不够，引入激活函数来增加非线性因素，并且能逼近任何一个非线性函数 Sigmoid Sigmoid 函数也叫 Logistic 函数，定义为 \[Sigmoid:=\frac{1}{1+e^{-x}} \] 它的一个优良特性就是能够 ...
Pytorch 之激活函数
1. Sigmod 函数 Sigmoid 函数是应用最广泛的非线性激活函数之一，它可以将值转换为 $0$ 和 $1$ 之间，如果原来的输出具有这样的特点：值越大，归为某类的可能性越大， 那么经过 Sigmod 函数处理的输出就可以代表属于某一类别的概率。其数学表达式为： $$y ...
什么是sigmoid激活函数？
上面我们讲了引入激活函数的意义，激活函数有多种，下面我们拿一种激活函数sigmoid来做示例，其他的类似。sigmoid函数表达式如下： 它的函数曲线图是： 看到上面的函数曲线图，可以看出是一个sigmoid函数的特点就是当输入值从负无穷变到正无穷时，输出值在0和1之间 ...