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激活函数及其梯度

时间:2023-05-25 18:58:18浏览次数:40  
标签:函数 梯度 科学家 pytorch 激活 神经元

激活函数及其梯度

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1959年科学家对青蛙神经元的机制进行了研究,发现神经元不是对所有的输入都响应,而是只有值大于某个阈值时才会响应,且输出的值是固定的。

科学家借鉴这种机制发明了神经元模型。

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这个函数在z=0处是不连续的,没法求它的导数,无法使用梯度下降进行优化。

为了解决这问题,科学家引入了新的激活函数。

Sigmoid函数(也称Logistic)

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求梯度

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sigmoid函数存在缺陷,当导数趋近于0时,参数几乎不再更新,这种现象叫梯度弥散。

pytorch中使用

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Tanh函数

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求梯度

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pytorch中使用

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Relu函数(rectified liner unit 整型的线性单元)

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求梯度

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pytorch中使用

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标签:函数,梯度,科学家,pytorch,激活,神经元
From: https://www.cnblogs.com/dxmstudy/p/17432561.html

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