原文:SOTA激活函數學習

除了之前較為流行的RELU激活函數,最近又新出了幾個效果較好的激活函數 一 BERT激活函數 GELU gaussian error linear units 高斯誤差線性單元 數學公式如下: X是服從標准正態分布的變量。 近似的數學計算公式如下: 函數圖如下: 橙色曲線為:GELU 藍色曲線為:Mish函數 特性:當輸入x減小的時候,輸入會有一個更高的概率被dropout掉,這樣的激活變換就會隨 ...

2019-11-03 17:56 0 606 推薦指數:

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Mish:一個新的SOTA激活函數,ReLU的繼任者

Mish:一個新的SOTA激活函數,ReLU的繼任者 CVer 昨天 以下文章來源於AI公園 ,作者ronghuaiyang AI公園 專注分享干貨的AI公眾號,圖像處理,NLP,深度學習,機器學習,應有盡有。希望大家能在AI的樂園中快樂 ...

Thu Nov 14 22:46:00 CST 2019 0 659
深度學習 激活函數

參考:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html Sigmoid函數 Sigmoid函數曾被廣泛地應用,但由於其自身的一些缺陷,現在很少被使用了。Sigmoid函數被定義為: 函數對應的圖像是: 優點 ...

Wed Sep 06 22:14:00 CST 2017 0 2375
深度學習激活函數

1. 激活函數作用 如下圖,在神經元中,輸入的 inputs 通過加權,求和后,還被作用了一個函數,這個函數就是激活函數 Activation Function。 如果不用激勵函數,每一層輸出都是上層輸入的線性函數,無論神經網絡有多少層,輸出都是輸入的線性組合。如果使用 ...

Sat Feb 23 18:30:00 CST 2019 0 1178
深度學習中常用的激活函數

摘要:   1.概述   2.激活函數與導數   3.激活函數對比   4.參考鏈接 內容:   1.概述   深度學習的基本原理是基於人工神經網絡,信號從一個神經元進入,經過非線性的activation function,傳入到下一層神經元;再經過該層神經元的activate,繼續 ...

Fri Apr 13 15:53:00 CST 2018 0 918
深度學習常用激活函數

參考(https://www.cnblogs.com/home123/p/7484558.html) (https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893) Sigmoid函數 Sigmoid函數曾被廣泛地應用,但由於其自身的一些缺陷 ...

Wed Feb 27 06:17:00 CST 2019 0 1021
CNN學習筆記:激活函數

CNN學習筆記:激活函數 激活函數   激活函數又稱非線性映射,顧名思義,激活函數的引入是為了增加整個網絡的表達能力(即非線性)。若干線性操作層的堆疊仍然只能起到線性映射的作用,無法形成復雜的函數。常用的函數有sigmoid、雙曲正切、線性修正單元函數等等。 使用一個神經網絡時,需要 ...

Fri Feb 08 19:04:00 CST 2019 0 725
深度學習中的激活函數

  眾所周知神經網絡單元是由線性單元和非線性單元組成的,一般神經網絡的計算時線性的,而非線性單元就是我們今天要介紹的--激活函數,不同的激活函數得出的結果也是不同的。他們也各有各的優缺點,雖然激活函數有自己的發展歷史,不斷的優化,但是如何在眾多激活函數中做出選擇依然要看我們所實現深度學習實驗的效果 ...

Fri Sep 27 01:17:00 CST 2019 4 538
深度學習激活函數比較

1、什么是激活函數 2、為什么要用 3、都有什么激活函數 4、sigmoid,Relu,softmax 1. 什么是激活函數 如下圖,在神經元中,輸入的 inputs 通過加權,求和后,還被作用了一個函數,這個函數就是激活函數 Activation Function ...

Wed Sep 20 23:41:00 CST 2017 0 6621
 
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