目錄 Activation Functions Derivative Sigmoid/Logistic Derivative ...
.激活函數 .loss及其梯度 . 均方差 MSE 均方損失函數torch.nn.mse loss pred, target . 梯度計算 torch.autograd.grad loss, w , w ,... 第一個參數是損失函數,第二個參數是該損失函數要求梯度的參數列表 返回結果grad val是梯度列表,列表記錄了每一個Tensor的grade信息 frac alpha Loss alp ...
2020-07-09 23:29 0 617 推薦指數:
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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 ...
一、梯度 1、導數、偏微分、梯度的區別: 1)導數:是標量,是在某一方向上變化的效率 2)偏微分,partial derivate:特殊的導數,也是標量。函數的自變量的方向,函數的自變量越多,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 ...
前言: 什么是激活函數?它在神經網絡模型中是如何使用的? 激活函數(Activation functions)對於人工神經網絡模型去學習、理解非常復雜和非線性的函數來說具有十分重要的作用。它們將非線性特征引入到我們的網絡中。其目的是將A-NN模型(A-NN:它是一個強健有力的,同時也是 ...
1.感知機 單層感知機: 多層感知機: 2.鏈式法則求梯度 $y1 = w1 * x +b1$ $y2 = w2 * y1 +b2$ $\frac{dy_{2}}{^{dw_{1}}}= \frac{dy_{2}}{^{dy_{1}}}*\frac{dy_ ...
ICML 2016 的文章[Noisy Activation Functions]中給出了激活函數的定義:激活函數是映射 h:R→R,且幾乎處處可導。 神經網絡中激活函數的主要作用是提供網絡的非線性建模能力,如不特別說明,激活函數一般而言是非線性函數。假設一個示例神經網絡中僅包含線性 ...
轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6912798.html 前言 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,經過非線性的激活函數,傳入到下一層神經元;再經過該層神經元的激活,繼續往下傳遞,如此循環往復,直到輸出層。正是 ...
[pytorch] 自定義激活函數swish(三) 在神經網絡模型中,激活函數多種多樣。大體都是,小於0的部分,進行抑制(即,激活函數輸出為非常小的數),大於0的部分,進行放大(即,激活函數輸出為較大的數)。 主流的激活函數一般都滿足, 1. 非線性 ...