rectified精品文章

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  從ReLU到Sinc，26種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)可視化

  ...點(diǎn)上作為激活函數(shù)用于回歸任務(wù)。3. ReLU修正線(xiàn)性單元（Rectified linear unit，ReLU）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最常用的激活函數(shù)。它保留了 step 函數(shù)的生物學(xué)啟發(fā)（只有輸入超出閾值時(shí)神經(jīng)元才激活），不過(guò)當(dāng)輸入為正的時(shí)候，導(dǎo)數(shù)不為零，從...

  Jeff 2019-04-25 18:19 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)的幾何理解（2） - 學(xué)習(xí)能力的上限

  ...空間和參數(shù)空間的胞腔分解。為網(wǎng)絡(luò)的分片線(xiàn)性復(fù)雜度（Rectified Linear Complexity）。這一粗略估計(jì)給出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所表達(dá)的所有分片線(xiàn)性函數(shù)的片數(shù)的上限，亦即網(wǎng)絡(luò)分片線(xiàn)性復(fù)雜度的上限。這一不等式也表明：相對(duì)于增加網(wǎng)絡(luò)寬...

  ShevaKuilin 2019-04-25 18:28 評(píng)論0 收藏0
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  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)史第四部分：深度學(xué)習(xí)終迎偉大復(fù)興

  ...合發(fā)表的「修正的非線(xiàn)性改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音模型 」（Rectifier Nonlinearities Improve Neural Network Acoustic Models）一文，也證明了ReLU導(dǎo)數(shù)為常數(shù)0或1對(duì)學(xué)習(xí)并無(wú)害處。實(shí)際上，它有助于避免梯度消失的問(wèn)題，而這正是反向傳播的禍根。...

  Simon_Zhou 2019-04-25 18:01 評(píng)論0 收藏0
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  【DL-CV】數(shù)據(jù)預(yù)處理&權(quán)重初始化

  ...驗(yàn)證明，這樣做可以提高收斂的速度。 《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》論文指出，使用relu激活函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)，由于一半的激活值變成了0，相當(dāng)于一半的輸入數(shù)據(jù)量是對(duì)方差無(wú)貢獻(xiàn)的，為...

  AndroidTraveler 2019-07-30 17:42 評(píng)論0 收藏0
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  什么是激活函數(shù)？有哪些類(lèi)型？有什么作用？哪個(gè)更好用？

  ...stic函數(shù)2.Tanh?—?Hyperbolic tangent（雙曲正切函數(shù)）3.ReLu -Rectified linear units（線(xiàn)性修正單元）Sigmoid激活函數(shù)：它是一個(gè)f（x）= 1/1 + exp（-x）形式的激活函數(shù)。它的值區(qū)間在0和1之間，是一個(gè)S形曲線(xiàn)。它很容易理解和應(yīng)用，但使其...

  Amos 2019-04-25 18:14 評(píng)論0 收藏0
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  聊一聊深度學(xué)習(xí)中常用的激勵(lì)函數(shù)

  ...梯度飽和的缺點(diǎn)。 3、ReLU函數(shù)? ReLU是修正線(xiàn)性單元（The Rectified Linear Unit）的簡(jiǎn)稱(chēng)，近些年來(lái)在深度學(xué)習(xí)中使用得很多，可以解決梯度彌散問(wèn)題，因?yàn)樗膶?dǎo)數(shù)等于1或者就是0。相對(duì)于sigmoid和tanh激勵(lì)函數(shù)，對(duì)ReLU求梯度非常簡(jiǎn)單...

  hellowoody 2019-07-31 11:14 評(píng)論0 收藏0
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  Google軟件工程師解讀：深度學(xué)習(xí)的activation function哪家強(qiáng)？

  ...?，F(xiàn)為谷歌軟件工程師。TLDR (or the take-away)優(yōu)先使用ReLU (Rectified Linear Unit) 函數(shù)作為神經(jīng)元的activation function:背景深度學(xué)習(xí)的基本原理是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，信號(hào)從一個(gè)神經(jīng)元進(jìn)入，經(jīng)過(guò)非線(xiàn)性的activation function，傳入到下一層神...

  frolc 2019-04-25 18:10 評(píng)論0 收藏0