本文首发于个人博客https: kezunlin.me post ee cac ，欢迎阅读最新内容 how to implement deep learning activation kernels with cuda in c Guide Part :cpp cuda programming tutorial Part : cuda activation kernels Part : cubla ...
2019-12-25 16:18 0 370 推荐指数：
原文地址：http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 激活函数的作用 首先，激活函数不是真的要去激活什么。在神经网络中，激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好 ...
正如CUDA C所称，CUDA对C语言进行了很好的扩展，直接使用C语言可以非常简单方便的调用CUDA核函数。但是当想使用C++的类成员函数直接调用核函数是不可行的，第一，核函数不能作为类的成员函数，第二，C++的cpp文件和CUDA的cu文件分别经由g++和nvcc编译，当两种代码混合就会 ...
摘要: 1.概述 2.激活函数与导数 3.激活函数对比 4.参考链接 内容： 1.概述 深度学习的基本原理是基于人工神经网络，信号从一个神经元进入，经过非线性的activation function，传入到下一层神经元；再经过该层神经元的activate，继续 ...
，现在很少被使用了。Sigmoid函数被定义为： 函数对应的图像是： 优点： 1.Sigmoi ...
CUDA中关于C++特性的限制 CUDA官方文档中对C++语言的支持和限制，懒得每次看英文文档，自己尝试翻译一下（没有放lambda表达式的相关内容，太过于复杂，我选择不用）。官方文档https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c ...
众所周知神经网络单元是由线性单元和非线性单元组成的，一般神经网络的计算时线性的，而非线性单元就是我们今天要介绍的--激活函数，不同的激活函数得出的结果也是不同的。他们也各有各的优缺点，虽然激活函数有自己的发展历史，不断的优化，但是如何在众多激活函数中做出选择依然要看我们所实现深度学习实验的效果 ...
本节内容比较简单，通过python的matplotlib模块画出深度学习中常用的激活函数 sigmoid### 首先是sigmoid相信大家都不陌生，大家学习逻辑回归和神经网络的时候经常遇到。 效果： 从上面的图可以看出，当输入的值比较大或者比较小的时候值会保持在0和1，常被 ...
在VS2017中通过add添加.cu文件后，需要设置.cu对应的编译环境。 在.cu文件中右键选择“Property”，然后在“Configuration Property”中选择“General”，然后打开“Item Type”，发现没有选项“CUDA C/C++”，如下图所示 ...
