原文:Pytorch-激活函数及梯度

.激活函数 .loss及其梯度 . 均方差 MSE 均方损失函数torch.nn.mse loss pred, target . 梯度计算 torch.autograd.grad loss, w , w ,... 第一个参数是损失函数,第二个参数是该损失函数要求梯度的参数列表 返回结果grad val是梯度列表,列表记录了每一个Tensor的grade信息 frac alpha Loss alp ...

2020-07-09 23:29 0 617 推荐指数:

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激活函数及其梯度

目录 Activation Functions Derivative Sigmoid/Logistic Derivative ...

Wed May 22 23:34:00 CST 2019 0 641
Pytorch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 ...

Mon Nov 30 06:49:00 CST 2020 0 568
激活函数与Loss的梯度

一、梯度 1、导数、偏微分、梯度的区别:   1)导数:是标量,是在某一方向上变化的效率   2)偏微分,partial derivate:特殊的导数,也是标量。函数的自变量的方向,函数的自变量越多,偏微分就越多。      3)梯度,gradient:把所有的偏微分集合成向量,是向量 ...

Mon Mar 30 23:53:00 CST 2020 0 798
Pytorch中的激活函数

前言:  什么是激活函数?它在神经网络模型中是如何使用的?  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。它们将非线性特征引入到我们的网络中。其目的是将A-NN模型(A-NN:它是一个强健有力的,同时也是 ...

Mon Jul 13 00:18:00 CST 2020 0 1950
Pytorch-反向传播梯度

1.感知机 单层感知机: 多层感知机: 2.链式法则求梯度 $y1 = w1 * x +b1$ $y2 = w2 * y1 +b2$ $\frac{dy_{2}}{^{dw_{1}}}= \frac{dy_{2}}{^{dy_{1}}}*\frac{dy_ ...

Sat Jul 11 04:42:00 CST 2020 0 1893
神经网络的激活函数梯度消失

ICML 2016 的文章[Noisy Activation Functions]中给出了激活函数的定义:激活函数是映射 h:R→R,且几乎处处可导。 神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力,如不特别说明,激活函数一般而言是非线性函数。假设一个示例神经网络中仅包含线性 ...

Tue Feb 06 06:11:00 CST 2018 0 1036
深度学习中的激活函数梯度消失

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6912798.html 前言 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,经过非线性的激活函数,传入到下一层神经元;再经过该层神经元的激活,继续往下传递,如此循环往复,直到输出层。正是 ...

Sat May 27 23:19:00 CST 2017 1 15538
[pytorch] 自定义激活函数swish(三)

[pytorch] 自定义激活函数swish(三) 在神经网络模型中,激活函数多种多样。大体都是,小于0的部分,进行抑制(即,激活函数输出为非常小的数),大于0的部分,进行放大(即,激活函数输出为较大的数)。 主流的激活函数一般都满足, 1. 非线性 ...

Wed Jun 26 05:21:00 CST 2019 0 426
 
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