在本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。 在看完本文章后，你可以将清楚地了解何时使用哪种激活函数，并了解不同激活函数的定义。...所以 0.5 被称为阈值，它可以决定给定的输入属于什么类型的两个类。 用法： 早期，Sigmoid 函数被用作 MLP、CNN 和 RNN 中隐藏层的激活函数。...用法： 目前tanh 函数还被用作 MLP、CNN 和 RNN 中隐藏层的激活函数。 tanh 函数也在 RNN 中使用。 我们通常不将 tanh 函数用于 MLP 和 CNN 中的隐藏层。...6、Relu6 主要特点： ReLU 和 ReLU6 之间的主要区别在于，ReLU 允许正侧的值非常高，而 ReLU6 限制为正侧的值 6。...可以从 ReLU 激活函数开始，如果你有一个Dying ReLU 问题，试试leaky ReLU。 在 MLP 和 CNN 神经网络模型中，ReLU 是隐藏层的默认激活函数。
激活函数在神经网络中的作用 网络中的每个神经元接收来自其他神经元的输入，然后它对输入进行一些数学运算以生成输出。一个神经元的输出可以被用作网络中其他神经元的输入。...如果没有激活函数，神经元将只是对输入进行线性数学运算。这意味着无论我们在网络中添加多少层神经元，它所能学习的东西仍然是有限的，因为输出总是输入的简单线性组合。...激活函数通过在网络中引入非线性来解决问题。通过添加非线性，网络可以模拟输入和输出之间更复杂的关系，从而发现更多有价值的模式。...与ReLU和tanh等其他激活函数相比，elu已被证明可以提高训练和测试的准确性。它在需要高准确度的深度神经网络中特别有用。...6、Softmax函数 在需要对输入进行多类别分类的神经网络中，softmax函数通常用作输出层的激活函数。它以一个实数向量作为输入，并返回一个表示每个类别可能性的概率分布。
可以认为sigmoid输出单元有两个部分，首先，使用一个线性层来计算 ? ，其次使用sigmoid激活函数将z转换成概率。...将softmax定义成指数的形式时很自然的， ? 。上式中的第一项表示输入 ? 总是对代价函数有直接的贡献，因为这一项不会饱和，所以即使 ? 对第二项的贡献很小，学习仍然可以进行。...像sigmoid一样，softmax激活函数可能会饱和，对于softmax的情况，它有镀铬输出值，当输入值之间的差异变得极端时，这些输出值可能饱和。...这是将线性变化约束为低秩的代价来实现的，但这些低秩关系往往是足够的。线性隐藏单元因此提供了一种减少网络中参数数量的有效方法。 softmax单元是另外一种经常用作输出的单元，但有时也可以用作隐藏单元。...其他架构上的考虑 架构设计考虑的另一个关键点是如何将层与层之间联系起来。默认的升级网络层采用矩阵W描述得线性变换，每个输出单元连接到每个输出单元。
2018年我出版了《TensorFlow进阶指南 基础、算法与应用》这本书，今天我将这里面关于激活函数的部分摘取出来，以此帮助有需要的人。...Sigmoid函数由下列公式定义： ? 其函数图像如图： ? Sigmoid函数由于单增及反函数单增等性质，常被用作神经网络的阈值函数，将变量映射到0,1之间。...根据上面的结论，我们来总结一下Sigmoid函数的优缺点： 优点 （1）Sigmoid函数的输出映射在(0,1)(0,1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层。 （2）求导容易。...Softmax函数 Softmax函数也是深度学习的常用激活函数，常用于神经网络的最后一层，并作为输出层进行多分类运算。...在强化学习中，常用Softmax函数作为激活函数，并被用于将某个值转化为激活概率。Softmax回归模型的函数表达式为： ?
它提供了便于创建密集（完全连接）层和卷积层，添加激活函数以及应用缺陷正则化的方法。在本教程中，您将学习如何layers构建卷积神经网络模型来识别MNIST数据集中的手写数字。 ?...CNN中的最终密集层包含模型中每个目标类的单个节点（模型可以预测的所有可能的类），其中 softmax激活函数为每个节点生成0-1之间的值这些softmax值等于1）。...（无填充，a通过28x28张量的5x5卷积将产生24x24张量，因为有24x24个位置从28x28网格中提取5x5瓦。） 该activation参数指定应用于卷积输出的激活函数。...[batch_size, 7, 7, 64] conv2 密集层 接下来，我们要为我们的CNN添加一个密集层（有1,024个神经元和ReLU激活），以对卷积/池层提取的特征进行分类。...[batch_size, 10] 计算损失 对于训练和评估，我们需要定义一个 损失函数 来衡量模型的预测与目标类的匹配程度。对于像MNIST这样的多类分类问题，通常将 交叉熵用作损失度量。
1.激活函数 激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征； 激活函数决定一个神经元是否应该被激活，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关； 激活函数对输入信息进行非线性变换，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元...激活函数的作用 如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。 激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。...)) 优点： sigmoid 函数的输出映射在 (0,1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层； 求导容易； 缺点： 由于其软饱和性，一旦落入饱和区梯度就会接近于...5.3 sigmoid 和 softmax 有什么区别？...的梯度消失问题没有 sigmoid严重，所以 tanh收敛速度比 sigmoid快。 5.3 sigmoid 和 softmax 有什么区别？
编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。...= tf.keras.Sequential([ # 添加一个有64个神经元的全连接层，“input_shape”为该层接受的输# 入数据的维度，“activation”指定该层所用的激活函数 layers.Dense...softmax层作为输出层，该层有十个单元 layers.Dense(10, activation='softmax'), ]) 上面的代码中，我们在定义这个顺序模型的同时添加了相应的网络层，除此之外我们也可以使用...“metrics”用来设定模型的评价函数，模型的评价函数与损失函数相似，不过评价函数只用来显示给用户查看，并不用于模型的训练。除了自带的一些评价函数以外，我们还可以自定义评价函数。...例如模型可能有多输入或多输出，模型中的一些网络层需要共享等等。对于这种网络模型的结构较为复杂的情况，我们需要使用到函数式API。
关注第一个卷积层最顶层卷积神经元的输出，当我们将鼠标悬停在激活图上时，我们看到有 3 个独特的内核。...ReLU 激活函数专门用作非线性激活函数，与 Sigmoid 等其他非线性函数相反，因为根据经验观察，使用 ReLU 的 CNN 训练速度比其对应函数更快。...您可以通过单击上面网络中的 ReLU 神经元来观察如何应用此激活函数。修正线性激活函数 (ReLU) 在上述网络架构中的每个卷积层之后执行。请注意该层对整个网络中各种神经元激活图的影响！...因此，softmax 运算对于将模型输出缩放为概率非常有用。单击最后一层可显示网络中的 softmax 操作。请注意展平后的 logits 不会在 0 到 1 之间缩放。...您可能会想标准归一化和 softmax 之间的区别是什么 - 毕竟，两者都在 0 和 1 之间重新调整 logits。
，它可以对神经元的接收信息进行非线性变换，将变换后的信息输出到下一层神经元。...当我们不用激活函数时，网络中各层只会根据权重和偏差只会进行线性变换，就算有多层网络，也只是相当于多个线性方程的组合，依然只是相当于一个线性回归模型，解决复杂问题的能力有限。...sigmoid优缺点总结： 优点：输出的映射区间(0,1)内单调连续，非常适合用作输出层，并且比较容易求导。...tanh函数无论是功能还是函数图像上斗鱼sigmoid函数十分相似，所以两者的优缺点也一样，区别在于tanh函数将值映射到[-1,1]范围，其数学公式和函数图像如下： ?...隐藏层之间的输出大多需要通过激活函数来映射（当然，也可以不用，没有使用激活函数的层一般称为logits层），在构建模型是，需要根据实际数据情况选择激活函数。
=(RESHAPED,))) #为输出层添加softmax激活函数以实现多分类 model.add(Activation('softmax')) #打印模型结构 model.summary() 现在本例中的简单无隐层多层感知机就搭建完成...MLP在40轮迭代后达到0.9137的准确率，接下来我们来看看添加两层隐层后网络的学习能力会有怎样的提升，在keras中对MLP添加隐层的方法非常简单，只需要按照顺序在指定的位置插入隐层即对应的激活函数即可...： '''网络结构搭建部分''' #定义模型为keras中的序贯模型，即一层一层堆栈网络层，以线性的方式向后传播 model = Sequential() #定义网络中输入层与第一个隐层之间的部分 model.add...定义输入层到输出层之间的网络部分 model.add(Dense(NB_CLASSES, input_shape=(RESHAPED,))) #为输出层添加softmax激活函数以实现多分类 model.add...，即一层一层堆栈网络层，以线性的方式向后传播 model = Sequential() #定义网络中输入层与第一个隐层之间的部分 model.add(Dense(N_HIDDEN, input_shape
三要素 我把理解激活函数作为深度学习入门的第一个构成要素，因为按照正常的逻辑，我们习惯从输入层--->隐藏层--->输出层的顺序来来理解模型，在****输入层--->隐藏层之间就需要用到了我们的激活函数...神经元中的激活函数 ? 输出层中的激活函数 其次，将得到的TFIDF向量输入到上面这样的单层网络中，网络将输出一个其为好评的概率值。...对于此处这个例子，一个非线性的分类器可能会是更好的选择，例如在一个多层神经网络，我训练了一个简单的多层感知器，其有一个包含 200 个这种逻辑 S 型激活函数的隐藏层。...Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，待分类的类别数量大于2，且类别之间互斥。...根据前人总结的经验： 通常使用tanh激活函数要比sigmoid收敛速度更快； 在较深层的神经网络中，选用relu激活函数能使梯度更好地传播回去，但当使用softmax作为最后一层的激活函数时，其前一层最好不要使用
与卷积层交互时，您会注意到先前各层与卷积层之间的链接。 每个链接代表一个唯一的内核，该内核用于卷积操作以生成当前卷积神经元的输出或激活图。...在Tiny VGG架构中，卷积层是完全连接的，这意味着每个神经元都与上一层中的每个其他神经元相连。 着眼于第一卷积层最顶部的卷积神经元的输出，当我们将鼠标悬停在激活图上时，我们看到有3个唯一的内核。...与其他非线性函数（例如Sigmoid）相反，ReLU激活函数专门用作非线性激活函数，因为从经验上已经观察到，使用ReLU的CNN的训练速度要快于它们的对应函数。...单击最后一层将显示网络中的softmax操作。 请注意，展平后的对数如何不在0到1之间缩放。 为了直观显示每个logit的影响（标量值未缩放），使用浅橙色→深橙色色标对它们进行编码。...通过softmax函数后，每个类现在对应一个适当的概率！ 您可能会想，标准归一化和softmax之间的区别是什么-毕竟，两者都会在0和1之间重新调整logit。
我们的模型包括四个全连接层。 纯粹出于说明目的，我们假设每个全连接层包含 10 个节点或神经元。 这些层中的每一层都使用整流线性单元（ReLU）激活函数。 最终输出通过softmax层获取。...使用 tf.keras 2.0 创建模型 在本节中，我们将学习tf.keras API 的三种主要类型，以定义神经网络层，即： 顺序 API ：这些基于堆叠的 NN 层，可以是密集（前馈）层，卷积层或循环层...Python 类并将所需的层顺序添加到模型中-这也称为层栈。 这些层可能是密集，卷积甚至是循环层。 您可能需要提供第一层的输入形状。...作为构建深度学习模型的一部分，深度学习模型通常是分层的，与顺序 API 相反，在顺序 API 中，您首先创建tf.keras.Sequential模型，然后在函数式 API 中逐层添加层… 模型子类化...神经元有两种模型化非线性的成分：前一层的加权总和，然后是激活函数。 神经网络试图以迭代方式学习给定训练数据的分布。
，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关； 激活函数对输入信息进行非线性变换，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元。...激活函数的作用 如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。 激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。...f(x))$ 图片 优点： * $sigmoid$函数的输出映射在 (0,1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层； * 求导容易； 缺点： * 由于其软饱和性，一旦落入饱和区梯度就会接近于...5.3 sigmoid 和 softmax 有什么区别？ 二分类问题时 sigmoid和 softmax是一样的，都是求 cross entropy loss，而 softmax可以用于多分类问题。...多个 logistic回归通过叠加也同样可以实现多分类的效果，但是 softmax回归进行的多分类，类与类之间是互斥的，即一个输入只能被归为一类；多 logistic回归进行多分类，输出的类别并不是互斥的
理想的激活函数有哪些特征？ 4. 目前使用的各种非线性函数。 5. 在最新研究中涌现的值得关注的非线性激活函数。 6. 在深层神经网络中应该使用哪些激活函数以及如何使用它们？ 一、激活函数是什么？...在神经网络中使用非线性激活函数的原因有很多。 1. 除了前面讨论过的生物学方面的相似性外，激活函数还有助于我们根据要求将神经元的输出值限定在一定的范围内。...例如，有一些激活函数（如 softmax）对于不同的输入值（0 或 1）会输出特定的值。 2. 激活函数最重要的特点是它具有在神经网络中加入非线性的能力。...与 Sigmoid 函数相似，它也产生 0-1 范围内的值，因此被用作分类模型的最后一层。 2、双曲正切函数 tanh 如图所示： 相比于 Sigmoid 函数，它仅仅解决了以零为中心这个问题。...虽然 Batch-Norm（批标准化）和激活函数的运行顺序是一个备受争议的话题，也有人说顺序其实无关紧要，为了与 Batch-Norm 的原论文保持一致，作者使用的是以上提到的这种顺序。
理想的激活函数有哪些特征？ 4. 目前使用的各种非线性函数。 5. 在最新研究中涌现的值得关注的非线性激活函数。 6. 在深层神经网络中应该使用哪些激活函数以及如何使用它们？ 一、激活函数是什么？...在神经网络中使用非线性激活函数的原因有很多。 1. 除了前面讨论过的生物学方面的相似性外，激活函数还有助于我们根据要求将神经元的输出值限定在一定的范围内。...例如，有一些激活函数（如 softmax）对于不同的输入值（0 或 1）会输出特定的值。 2. 激活函数最重要的特点是它具有在神经网络中加入非线性的能力。...与 Sigmoid 函数相似，它也产生 0-1 范围内的值，因此被用作分类模型的最后一层。 2、双曲正切函数 tanh 如图所示： ? 相比于 Sigmoid 函数，它仅仅解决了以零为中心这个问题。...虽然 Batch-Norm（批标准化）和激活函数的运行顺序是一个备受争议的话题，也有人说顺序其实无关紧要，为了与 Batch-Norm 的原论文保持一致，作者使用的是以上提到的这种顺序。
通过将最后一个激活函数(输出神经元)替换为线性激活函数，可以将输出映射到固定类别之外的各种值。这样，输出不是将输入分类到任何一个类别中的可能性，而是神经网络将观测值置于其上的连续值。...但是，由于 ReLU 忽略了负值之间的相对差异，因此过度使用 ReLU 作为激活函数可能意味着该模型倾向于避免输出负值。...这可以通过限制 ReLU 的使用并添加更多的负值适当的激活函数来解决，也可以通过在训练之前将数据标准化为严格的正范围来解决。...实现 使用Keras，我们构建了以下人工神经网络结构，只要最后一层是具有线性激活层的密集层或简单地是线性激活层即可。...在上面的代码示例中，有许多非线性源，例如SoftMax或Sigmoid。
首先，当我们不用激活函数时，网络中各层只会根据权重w和偏差b进行线性变换，就算有多层网络，也只是相当于多个线性方程的组合，依然只是相当于一个线性回归模型，解决复杂问题的能力有限。...优点：输出在映射区间(0,1)内单调连续，非常适合用作输出层，并且比较容易求导。 缺点：其解析式中含有幂运算，计算机求解时相对比较耗时，对于规模比较大的深度网络，会较大地增加训练时间。...（2）Softmax函数 softmax函数实际上是在sigmoid函数上做一个推广，它可以将所有输出映射成概率的形式，即值在[0,1]范围且概率总和为1。...tensorflow中可以用tf.nn.softmax()来调用。 Softmax函数的数学公式如下： ?...在神经网络中，隐藏层之间的输出大多需要通过激活函数来映射，在构建模型时，需要根据实际数据情况选择激活函数。
Char6-神经网络neural networks 本章中主要讲解的内容包含： 神经模型的简介 感知机模型 全连接网络 神经网络介绍 常见的激活函数 输出层设计方案 误差类型 神经网络类型 ?...全连接层 感知机模型的不可导限制了它的潜力，全连接层将不连续的阶跃函数换成了平滑连续的激活函数，通过堆叠多层网络实现。...stddev=0.1)) b4 = tf.Variable(tf.zeros([10])) """ 计算时，只需要按照网络层的顺序，将上一层的输出送入当前层的输入即可，重复直至 最后一层，将输出层的输出作为网络的输出...，[b, 64] => [b, 10] h4 = h3@w4 + b4 层方式 通过layer.Dense类来实现 # 方式1：将每个网络分别建立出来，并且指定激活函数 x = tf.random.normal...softmax函数 与Dense层类似，Softmax函数还可以作为网络层来使用。通过类layers.Softmax(axis=-1)。 输入值较大，会出现溢出现象。
下面的例子是我用TensorFlow 1.4的Eager Execution特性编写的Softmax激活函数及其梯度，这个自定义的操作可以像老版本中的tf.nn.softmax操作一样使用，并且在梯度下降时可以使用自定义的梯度函数...使用自定义的Softmax层分类MNIST数据集 MNIST数据集 ? MNIST由手写数字图片组成，包含0-9十种数字，常被用作测试机器学习算法性能的基准数据集。...本教程使用具有1个隐藏层的MLP作为网络的结构，使用RELU作为隐藏层的激活函数，使用SOFTMAX作为输出层的激活函数。...softmax: 使用SOFTMAX激活函数进行激活 W_1: 形状为[hidden_dim, output_dim]的矩阵，是全连接层线性变换的参数 b_1: 形状为[output_dim]的矩阵，是全连接层线性变换的参数...，x表示Softmax层的输入，y是one-hot格式的label信息 @tfe.custom_gradient def softmax_loss(step, x, y): # 将x限定在-20
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