elu激活函数，深度学习中的主要激活函数有哪些

本文目录一览

1，深度学习中的主要激活函数有哪些
2，python relu激活函数参数是np怎么办
3，什么是激活函数有哪些类型有什么作用哪个更好用
4，在神经网络使用elu激活函数时怎么使用交叉熵作为损失函数
5，人工神经网络常用的4个激活函数是哪些
6，神经网络中的激活函数有什么区别

1，深度学习中的主要激活函数有哪些

这其实是一种状态压缩或状态转换。模拟人类神经元之间的信号传递，信号是从前一个神经元轴突传递到后一个神经元的树突或胞体，是从电信号转化学信号再转电信号，激活函数就是模拟化学信号到电信号之间的转换。

深度学习中的主要激活函数有哪些

2，python relu激活函数参数是np怎么办

import mathdef sigmoid(x,derivate=False): if derivate: return sigmoid(x)*(1-sigmoid(x)) return 1.0 / (1+math.exp(-x)) def relu(x): if x > 0: return x else: return 0sigmoid 求导和其函数值相关

支持一下感觉挺不错的

python relu激活函数参数是np怎么办

3，什么是激活函数有哪些类型有什么作用哪个更好用

函数（function）表示每个输入值对应唯一输出值的一种对应关系。这种关系使一个集合里的每一个元素对应到另一个（可能相同的）集合里的唯一元素。函数f中对应输入值的输出值x的标准符号为f(x)。包含某个函数所有的输入值的集合被称作这个函数的定义域，包含所有的输出值的集合被称作值域。若先定义映射的概念，可以简单定义函数为，定义在非空数集之间的映射称为函数。函数的参数类型主要是用在传递参数的地方，当调用这个函数的时候，传递的参数类型必须和定义是的参数类型相匹配。否则，编译程序会提示错误，

你说呢...

什么是激活函数有哪些类型有什么作用哪个更好用

4，在神经网络使用elu激活函数时怎么使用交叉熵作为损失函数

P、T矩阵均为一列为一个样本，因此P、T的列数必须相等，否则报错。你参考下别人的程序，我建议使用newff函数，不要弄得这么复杂。还有P、T的生成不需要那么复杂，只需要：P(i,:)=YY(i:i+2);附上newff函数的格式为：net=newff(PR,[S1S2SN],{TF1TF2TFN},BTF,BLF,PF），函数newff建立一个可训练的前馈网络。输入参数说明：PR：Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值；Si：第i层神经元个数；TFi：第i层的传递函数，默认函数为tansig函数；BTF：训练函数，默认函数为trainlm函数；BLF：权值/阀值学习函数，默认函数为learngdm函数；PF：性能函数，默认函数为mse函数。

5，人工神经网络常用的4个激活函数是哪些

人工神经网络（artificial neural network，即ann ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

何止3个（类）？深度的大多ReLU以及类似的，softplus是reLu软化的产物； RBF的话Gaussian很常见；Sigmoif类里tanh和logistic等也很常用；实在不济，step function也可以用。某些regression问题直接在最后层用identity function，也算是激活函数。

6，神经网络中的激活函数有什么区别

理论上讲任何一个连续的非多项式、常数函数都可以做为BP的激活函数，而且这都是已经在数学上证明过的问题。但sigmoid函数相对其他函数有它自身的优点，比如说光滑性，鲁棒性，以及在求导的时候可以用它自身的某种形式来表示。这一点在做数值试验的时候很重要，因为权值的反向传播，要求激活函数的导数。多层就有多个导数，如果用一般的连续函数，这对计算机的存储和运算都是一个问题，此外还要考虑整个模型的收敛速度，我上面提到连续函数都可以做激活函数。但是相应的Sigmoidal型函数的收敛速度还是比较快的，（相同的结构前提下）还有就是BP在做分类问题的时候，Sigmoidal函数能比较好的执行这一条件，关于连续函数可以做激活函数的证明，可以在IEEE trans. on neural networks 和NeuralNetworks以及Neural Computating 和Neural Computation上找到。

理论上讲任何一个连续的非多项式、常数函数都可以做为bp的激活函数而且这都是已经在数学上证明过的问题。那么为什么一般是要选作sigmoidal函数我认为是sigmoid函数相对其他函数有它自身的优点比如说光滑性，鲁棒性，以及在求导的时候可以用它自身的某种形式来表示这一点在做数值试验的时候很重要，因为权值的反向传播，要求激活函数的导数多层就有多个导数，如果用一般的连续函数，这对计算机的存储和运算都是一个问题此外还要考虑整个模型的收敛速度，我上面提到连续函数都可以做激活函数但是相应的sigmoidal型函数的收敛速度还是比较快的，（相同的结构前提下）还有就是bp在做分类问题的时候，sigmoidal函数能比较好的执行这一条件关于连续函数可以做激活函数的证明，可以在ieee trans. on neural networks 和 neural networks以及neural computating 和neural computation上找到这类问题在上个世纪90年代就已经基本解决