• ReLu(修正线性单元)、sigmoid和tahh的比较

    在CNN卷积神经网络中,习惯用ReLU函数代替sigmoid,tahh等目标激活函数,这应该是因为,RELU函数在大于0的时候,导数为恒定值,而sigmoid和tahh函数则不是恒定值,相反,sigmoid和tahh的导数,类似于高斯函数的曲线...
    文章 2017-11-22 2548浏览量
  • input 进行归一话,但是 ReLU 并不需要输入归一化

    目前知道的激活函数有如下几个:sigmoid,tanh,ReLu,softmax。simoid函数也称S曲线:f(x)=11+e−x tanh:f(x)=tanh(x) ReLU:f(x)=max(x,0) softmax:f(x)=log(1+exp(x)) 2 神经网络中为什么要使用激活函数?激活函数...
    文章 2017-11-16 3317浏览量
  • 吴恩达深度学习课程笔记-Classes 1

    什么用逻辑回归而不是线性回归,因为线性回归wx+b的输出值比1大,或者是比 0小,无法比较输出类别的概率大小,因此使用sigmoid函数对其进行非线性激活,将范围变为0-1之间 2.4 逻辑函数的损失函数 损失函数:用来...
    文章 2020-04-07 920浏览量
  • DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习-...

    正向传播过程中,sigmoid和tanh函数计算激活值时需要计算指数,而Relu函数仅需要设置阈值。如果x<0,f(x)=0,如果x>0,f(x)=x。加快了正向传播的计算速度。因此,Relu激活函数可以极大地加快收敛速度,相比tanh...
    文章 2017-08-30 953浏览量
  • 深度学习下的医学图像分析(二)

    ReLU函数代表的的是“修正线性单元”,它是带卷积图像的输入x的最大函数(x,o)。ReLU函数将矩阵x内所有负值都设为零,其余的值不变。ReLU函数的计算是在卷积之后进行的,因此它与tanh函数和sigmoid函数一样,同属于...
    文章 2017-08-02 2181浏览量
  • Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络...

    但是ReLU函数一些缺点,例如ReLU的强制稀疏处理虽然可以缓解过拟合问题,但是也可能产生特征屏蔽过多,导致模型无法学习到有效特征的问题。除了上面介绍的三种激活函数以外,还有很多其它的激活函数,包括一些对...
    文章 2018-11-02 2439浏览量
  • 100行Python代码理解深度学习关键概念:从头构建恶性...

    5.当Sigmoid激活函数出现在神经网络的最后一层时,将会特别有用,因为Sigmoid激活函数有助于将输出变为0或1(即二分类问题)。如果将Sigmoid激活函数放在神经网络的其他层,就会出现梯度消失问题。(2)Tanh激活函数...
    文章 2019-03-18 7398浏览量
  • 吴恩达《深度学习》第一门课(3)浅层神经网络

    (3)ReLU激活函数:最常用的默认函数,如果不确定哪个激活函数,就是用ReLU(函数表达式为a=max(0,z))或则Leaky ReLU函数表达式为a=max(0.01z,z),0.01参数可改)。ReLU在负半区梯度为零,产生所谓的稀疏性,但...
    文章 2018-07-09 1307浏览量
  • 调试神经网络让人抓狂?这16条锦囊妙计送给你

    标准的ReLU函数也不完美。对于负数,ReLU会给出0,这意味着函数没有激活。换句话说,神经元一部分从未被使用过。发生这种情况的原因,主要是使用了大学习率以及错误的权重初始化。如果参数调整不能帮你解决这个...
    文章 2018-01-16 962浏览量
  • 深度学习基础与技巧

    尽管针对回归模型的损失函数有很多种,但是均方误差仍然是使用最广泛的,并且在大部分情况下,均方误差有着不错的性能,因此被用作损失函数的基本衡量指标。MAE则会比较有效地惩罚异常值,如果数据异常值较多,需要...
    文章 2018-08-24 1475浏览量
  • 【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 ...

    它看起来很像 ReLU 函数,但一些区别,主要区别在于: 首先它在z<0时取负值,这使得该单元的平均输出接近于 0。这助于减轻梯度消失问题,如前所述。超参数α定义为当z是一个大的负数时,ELU 函数接近的值。它...
    文章 2018-06-25 3112浏览量
  • 【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 ...

    它看起来很像 ReLU 函数,但一些区别,主要区别在于: 首先它在z<0时取负值,这使得该单元的平均输出接近于 0。这助于减轻梯度消失问题,如前所述。超参数α定义为当z是一个大的负数时,ELU 函数接近的值。它...
    文章 2019-02-14 825浏览量
  • 深度神经网络(DNN)损失函数和激活函数的选择

    在讲反向传播算法时,我们均方差损失函数和Sigmoid激活函数做了实例,首先我们就来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题。首先我们回顾下Sigmoid激活函数的表达式为: σ(z)=11+e−zσ(z)=11+e−z σ(z)σ(z)的函数...
    文章 2017-11-22 1466浏览量
  • 必读|我们该如何学习机器学习中的数学

    NumPy 可以帮助我们构建 ReLU 函数,使用 maximum 函数可以只输出该函数中所有参数中相对较大的值。如下所示 x 为输入,relu 为输出: relu=np.maximum(x,0) ReLU 激活函数的梯度值可以表示为以下,其中 grad 表示为...
    文章 2018-08-08 1661浏览量
  • 【数据分析】从零开始带你了解商业数据分析模型——...

    尽管ReLU函数在模型训练速度上表现优异,sigmoid函数和另一种tanh函数依然作为激活函数存在的意义。因为它们都是良好二分类器。仔细观察下图的右边两个函数的分布情况,我们可以看到它们都将近乎一半的,输入值较...
    文章 2020-08-14 190浏览量
  • 带你读《基于浏览器的深度学习》之一:深度学习

    线性整流(Rectifled Linear Unit,ReLU函数广泛用于深度神经网络的非线性部分。ReLU 激活函数在0的位置不可导,ReLU激活函数极大地提升了神经网络的学习过程,因为输入层在门限触发时,总的梯度可简单地获取。...
    文章 2019-11-12 611浏览量
  • 【深度学习之美】激活引入非线性,池化预防过拟合...

    标准的ReLU函数为f(x)=max(x,0),即当x>0时,输出x;当x<0时,输出0。如图12-4所示,请注意,这是一条曲线啊,只不过它在原点处不够那么圆润而已。图12-4 激活函数ReLU 不要小看这个看起来有点简陋的模型,其实...
    文章 2017-08-11 26397浏览量
  • AI学习笔记——神经网络和深度学习

    非线性的激活函数有很多类,如图: image.png Sigmoid 是早期比较流行的,不过现在的最多的是ReLu,为什么简单的Relu能够比看起来更加合理的Sigmoid 更加有效,并不是这篇笔记要探讨的话题。至于为什么激活函数...
    文章 2018-03-26 761浏览量
  • 学界|终结吧!机器学习的数学焦虑

    让我们来探索一个实际的问题:在你的神经网络中实现ReLU函数激活的反向传播(是的,即使Tensorflow/PyTorch可以替你做这个!这里简单介绍一下,反向传播是一种依赖于微积分链式规则来有效计算梯度的技术。为了在这个...
    文章 2018-09-14 1779浏览量
  • 神经网络来袭!划重点:60分钟入门,这是最深入浅出的...

    所以,当我们调用 loss.backward(),整个图与损失是区别的,图中的所有变量都将.grad 梯度累加它们的变量. 为了说明,让我们向后走几步: print(loss.grad_fn)#MSELoss print(loss.grad_fn.next_functions[0][0])#...
    文章 2019-08-04 588浏览量
  • 机器学习之卷积神经网络(二)

    你现在不用担心不理解ReLU函数,你将会在这门课的后面再次看到它。如果这是一个单神经元网络,不管规模大小,它正是通过把这些单个神经元叠加在一起来形成。如果把这些神经元想象成单独的乐高积木,就可以通过搭积木...
    文章 2019-08-09 776浏览量
  • 手把手教你Python库Keras做预测(附代码)

    比如,我们在名为Xnew的数组中若干个数据实例,它被传入predict_classes()函数中,用来对这些数据样本的类别进行预测。Xnew=[[.],[.]] ynew=model.predict_classes(Xnew) 让我们一个更具体的例子来说明: 建立...
    文章 2018-05-31 3644浏览量
  • RetNet

       吴恩达说,激活函数用relu,如果为负数,那么前面这块为0,只剩下,只是把赋值给,首先对网络性能没有什么影响,然后到这段的网络还可能学到一些特征。如果和的维度不相同,比如,为256维,为128维,那么...
    文章 2018-08-14 860浏览量
  • 深度学习模型训练痛点及解决方法

    sigmoid函数值在[0,1],ReLU函数值在[0,+无穷]。relu函数,x>0时的导数为1,而sigmoid函数,当x稍微远离0,梯度就会大幅减小,几乎接近于0,所以在反向传播中无法指导参数更新。2.4.2 残差网络 大名鼎鼎的resNet将...
    文章 2018-05-31 6091浏览量
  • 卷积神经网络实战(可视化部分)——使用keras识别...

    我经常会想,要是能将神经网络的过程分解,看一看每一个步骤是什么样的结果该多好!这也就是这篇博客存在的意义。高级CNN 首先,我们要了解一下卷积神经网络擅长什么。CNN主要被用来找寻图片中的模式。这个过程...
    文章 2017-04-11 21733浏览量
  • 【学习记录】《DeepLearning.ai》第十一课:深度卷积...

    2.3 残差网络(ResNets)国内的何恺明大佬提出的个人理解:如上图,对于两层神经网络,若要计算$a^{[l+2]}$,需要进行一步步线性操作以及使用Relu激活函数,也就是,信息从$a^{[l]}$到$a^{[l+2]}$​需要经过上面的计算...
    文章 2021-09-11 619浏览量
  • 深度学习最佳实践系列——权重w初始化

    在 leaky RELU作为激活函数的情况下,从来不会梯度为0的时候,因此模型参数更新将永远不会停止,训练仍会继续训练。2.对于深度网络,可以使用启发式来根据非线性激活函数初始化权重。在这里,并不是从标准正态分布...
    文章 2018-06-25 3461浏览量
  • 带你读《TensorFlow机器学习实战指南(原书第2版)》...

    7.特殊数学函数:有些在机器学习中的特殊数学函数值得一提,TensorFlow也对应的内建函数。除特别说明外,这些函数操作的也是张量的每个元素。1.6.3 工作原理 知道在计算图中应用什么函数合适是重要的。大部分...
    文章 2019-11-17 575浏览量
  • TensorFlow教程:快速入门深度学习五步法(附Keras...

    口诀:最后输出softmax,其余基本都用relu 损失函数: categorical_crossentropy多分类对数损失 binary_crossentropy对数损失 mean_squared_error平均方差损失 mean_absolute_error平均绝对值损失 优化器:如SGD...
    文章 2018-06-20 4011浏览量
  • 什么是Adam/ReLU/YOLO?这里一份深度学习(.ai)...

    目前最常用的激活函数有ReLU、tanh和sigmoid。Adam Optimization (Adam优化) Adam优化可以代替随机梯度下降,用来迭代调整网络权重。根据论文Adam:A Method for Stochastic Optimization的说法,Adam在计算上是...
    文章 2018-09-27 1441浏览量
1 2 3 4 ... 14 >

云产品推荐

视频直播 大数据计算服务 MaxCompute 国内短信套餐包 ECS云服务器安全配置相关的云产品 开发者问答 阿里云建站 新零售智能客服 万网 小程序开发制作 视频内容分析 视频集锦 代理记账服务 阿里云AIoT 阿里云科技驱动中小企业数字化