深度學習的激活函數 ：sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU、softsign 、softplus、GELU
深度學習的激活函數 ：sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU、softsign 、softplus、GELU 2019-05-06 17:56:43 wamg瀟瀟 閱讀數 652更多 ...
原文：激活函數--GeLU
Habana對常見的激活函數 Sigmoid， GeLU, Tanh 用專用硬件做了加速： Dedicated Hardware and TPC ISA for special functions acceleration：eg. Sigmoid, GeLU, Tanh. Bert Transfromer結構中使用了激活函數 GELU Gaussian error linear units，高斯誤 ...
2019-12-06 15:52 0 466 推薦指數：
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目錄 為什么需要激活函數 激活函數 常見的激活函數 Sigmoid Tanh ReLU Leaky ReLU ELU Maxout Softmax 結論 如何選擇合適的激活函數 為什么需要激活函數 神經網絡單個神經元的基本結構由線性輸出 Z 和非線性輸出 ...
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目錄 Activation Functions Derivative Sigmoid/Logistic Derivative ...
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常用激活函數
作用： 線性模型的表達能力不夠，引入激活函數來增加非線性因素，並且能逼近任何一個非線性函數 Sigmoid Sigmoid 函數也叫 Logistic 函數，定義為 \[Sigmoid:=\frac{1}{1+e^{-x}} \] 它的一個優良特性就是能夠 ...
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1. Sigmod 函數 Sigmoid 函數是應用最廣泛的非線性激活函數之一，它可以將值轉換為 $0$ 和 $1$ 之間，如果原來的輸出具有這樣的特點：值越大，歸為某類的可能性越大， 那么經過 Sigmod 函數處理的輸出就可以代表屬於某一類別的概率。其數學表達式為： $$y ...
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上面我們講了引入激活函數的意義，激活函數有多種，下面我們拿一種激活函數sigmoid來做示例，其他的類似。sigmoid函數表達式如下： 它的函數曲線圖是： 看到上面的函數曲線圖，可以看出是一個sigmoid函數的特點就是當輸入值從負無窮變到正無窮時，輸出值在0和1之間 ...