python人工智能tensorflow常用激活函数Activation Functions

目录
  • 常见的激活函数种类及其图像
    • 1 sigmoid(logsig)函数
    • 2 tanh函数
    • 3 relu函数
    • 4 softplus函数
  • tensorflow中损失函数的表达
    • 1 sigmoid(logsig)函数
    • 2 tanh函数
    • 3 relu函数
    • 4 softplus函数

激活函数在机器学习中常常用在神经网络隐含层节点与神经网络的输出层节点上，激活函数的作用是赋予神经网络更多的非线性因素，如果不用激励函数，输出都是输入的线性组合，这种情况与最原始的感知机相当，网络的逼近能力相当有限。如果能够引入恰当的非线性函数作为激活函数，这样神经网络逼近能力就能够更加强大。

哦豁，激活函数那么厉害，那常见的激活函数有什么呢？感觉还挺多的。

常见的激活函数种类及其图像

1 sigmoid(logsig)函数

特点：sigmoid函数函数在不同的地方表达方式不同，常用的名称就是sigmoid和logsig，它能够把输入的连续实值变换为0和1之间的输出，如果输入是特别大的负数，则输出为0，如果输入是特别大的正数，则输出为1。

缺点：在深度神经网络中，容易导致梯度爆炸和梯度消失；幂函数运算较慢；不是0均值。
其计算公式为：

其图像如下所示。

2 tanh函数

特点：它能够把输入的连续实值变换为-1和1之间的输出，如果输入是特别大的负数，则输出为-1，如果输入是特别大的正数，则输出为1；解决了Sigmoid函数的不是0均值的问题。

缺点：梯度消失的问题和幂运算的问题仍然存在。
其计算公式为：

其图像如下所示。

3 relu函数

特点：解决了梯度消失的问题；计算速度非常快，只需要判断输入是否大于0；收敛速度远快于sigmoid和tanh两个函数。

缺点：不是0均值。
其计算公式为：

其图像如下所示

4 softplus函数

特点：softplus函数相当于平滑版的relu函数。

缺点：不是0均值。

其计算公式为：

其图像如下所示（与relu函数对比）。

tensorflow中损失函数的表达

1 sigmoid(logsig)函数

tf.nn.sigmoid(x, name=None)

2 tanh函数

tf.nn.tanh(x, name=None)

3 relu函数

tf.nn.relu(features, name=None)
tf.nn.relu6(features, name=None)
#relu6相对于普通relu更容易学习到稀疏特征。

4 softplus函数

tf.nn.softplus(features, name=None)

以上就是python人工智能tensorflow常用激活函数Activation Functions的详细内容，更多关于tensorflow激活函数的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • python人工智能tensorflow函数tf.get_variable使用方法

    目录 参数数量及其作用 例子 参数数量及其作用 该函数共有十一个参数,常用的有: 名称name 变量规格shape 变量类型dtype 变量初始化方式initializer 所属于的集合collections def get_variable(name, shape=None, dtype=None, initializer=None, regularizer=None, trainable=True, collections=None, caching_device=None, partiti

  • python人工智能tensorflow函数tensorboard使用方法

    python人工智能tensorflow函数tensorboard使用方法

    目录 tensorboard相关函数及其常用参数设置 1 with tf.name_scope(layer_name): 2 tf.summary.histogram(layer_name+"/biases",biases) 3 tf.summary.scalar(“loss”,loss) 4 tf.summary.merge_all() 5 tf.summary.FileWriter(“logs/”,sess.graph) 6 write.add_summary(result,i)

  • python人工智能tensorflow函数tf.nn.dropout使用方法

    python人工智能tensorflow函数tf.nn.dropout使用方法

    目录 前言 tf.nn.dropout函数介绍 例子 代码 keep_prob = 0.5 keep_prob = 1 前言 神经网络在设置的神经网络足够复杂的情况下,可以无限逼近一段非线性连续函数,但是如果神经网络设置的足够复杂,将会导致过拟合(overfitting)的出现,就好像下图这样. 看到这个蓝色曲线,我就知道: 很明显蓝色曲线是overfitting的结果,尽管它很好的拟合了每一个点的位置,但是曲线是歪歪曲曲扭扭捏捏的,这个的曲线不具有良好的鲁棒性,在实际工程实验中,我们更希望得到

  • python人工智能tensorflow函数tf.get_collection使用方法

    目录 参数数量及其作用 例子 参数数量及其作用 该函数共有两个参数,分别是key和scope. def get_collection(key, scope=None) Wrapper for Graph.get_collection() using the default graph. See tf.Graph.get_collection for more details. Args: key: The key for the collection. For example, the `Gra

  • python 深度学习中的4种激活函数

    这篇文章用来整理一下入门深度学习过程中接触到的四种激活函数,下面会从公式.代码以及图像三个方面介绍这几种激活函数,首先来明确一下是哪四种: Sigmoid函数 Tahn函数 ReLu函数 SoftMax函数 激活函数的作用 下面图像A是一个线性可分问题,也就是说对于两类点(蓝点和绿点),你通过一条直线就可以实现完全分类. 当然图像A是最理想.也是最简单的一种二分类问题,但是现实中往往存在一些非常复杂的线性不可分问题,比如图像B,你是找不到任何一条直线可以将图像B中蓝点和绿点完全分开的,你必须圈出

  • tensorflow自定义激活函数实例

    前言:因为研究工作的需要,要更改激活函数以适应自己的网络模型,但是单纯的函数替换会训练导致不能收敛.这里还有些不清楚为什么,希望有人可以给出解释.查了一些博客,发现了解决之道.下面将解决过程贴出来供大家指正. 1.背景 之前听某位老师提到说tensorflow可以在不给梯度函数的基础上做梯度下降,所以尝试了替换.我的例子时将ReLU改为平方.即原来的激活函数是 现在换成 单纯替换激活函数并不能较好的效果,在我的实验中,迭代到一定批次,准确率就会下降,最终降为10%左右保持稳定.而事实上,这中间最

  • python人工智能tensorflow常用激活函数Activation Functions

    python人工智能tensorflow常用激活函数Activation Functions

    目录 常见的激活函数种类及其图像 1 sigmoid(logsig)函数 2 tanh函数 3 relu函数 4 softplus函数 tensorflow中损失函数的表达 1 sigmoid(logsig)函数 2 tanh函数 3 relu函数 4 softplus函数 激活函数在机器学习中常常用在神经网络隐含层节点与神经网络的输出层节点上,激活函数的作用是赋予神经网络更多的非线性因素,如果不用激励函数,输出都是输入的线性组合,这种情况与最原始的感知机相当,网络的逼近能力相当有限.如果能够引

  • python人工智能TensorFlow自定义层及模型保存

    python人工智能TensorFlow自定义层及模型保存

    目录 一.自定义层和网络 1.自定义层 2.自定义网络 二.模型的保存和加载 1.保存参数 2.保存整个模型 一.自定义层和网络 1.自定义层 ①必须继承自layers.layer ②必须实现两个方法,__init__和call 这个层,实现的就是创建参数,以及一层的前向传播. 添加参数使用self.add_weight,直接调用即可,因为已经在母类中实现. 在call方法中,实现前向传播并返回结果即可. 2.自定义网络 ①必须继承自keras.Model ②必须实现两个方法,__init__和

  • python人工智能tensorflow构建循环神经网络RNN

    python人工智能tensorflow构建循环神经网络RNN

    目录 学习前言 RNN简介 tensorflow中RNN的相关函数 tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell tf.nn.dynamic_rnn 全部代码 学习前言 在前一段时间已经完成了卷积神经网络的复习,现在要对循环神经网络的结构进行更深层次的明确. RNN简介 RNN 是当前发展非常火热的神经网络中的一种,它擅长对序列数据进行处理. 什么是序列数据呢?举个例子. 现在假设有四个字,“我” “去” “吃” “饭”.我们可以对它们进行任意的排列组合. “我去吃饭”,表示的就是我

  • python人工智能tensorflow函数tf.layers.dense使用方法

    目录 参数数量及其作用 部分参数解释: 示例 参数数量及其作用 tf.layers.dense用于添加一个全连接层. 函数如下: tf.layers.dense( inputs, #层的输入 units, #该层的输出维度 activation=None, #激活函数 use_bias=True, kernel_initializer=None, # 卷积核的初始化器 bias_initializer=tf.zeros_initializer(), # 偏置项的初始化器 kernel_regul

  • python人工智能tensorflow函数np.random模块使用方法

    目录 np.random模块常用的一些方法介绍 例子 numpy.random.rand(d0, d1, …, dn): numpy.random.randn(d0, d1, …, dn): numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘I’): numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None): numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, si

  • python人工智能tensorflow构建卷积神经网络CNN

    python人工智能tensorflow构建卷积神经网络CNN

    目录 简介 隐含层介绍 1.卷积层 2.池化层 3.全连接层 具体实现代码 卷积层.池化层与全连接层实现代码 全部代码 学习神经网络已经有一段时间,从普通的BP神经网络到LSTM长短期记忆网络都有一定的了解,但是从未系统的把整个神经网络的结构记录下来,我相信这些小记录可以帮助我更加深刻的理解神经网络. 简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),

随机推荐