Relu激活和反向传播
Relu激活函数是一种常用的神经网络激活函数，全称为Rectified Linear Unit。它的定义为f(x) = max(0, x)，即当输入x大于0时，输出为x；当输入x小于等于0时，输出为0。
Relu激活函数的主要优势在于它能够有效地解决梯度消失的问题，同时计算速度也相对较快。相比于传统的激活函数如sigmoid和tanh，Relu函数在深层神经网络中更容易训练，能够更好地提高模型的准确性和收敛速度。
Relu激活函数广泛应用于深度学习领域，特别是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等模型中。它在图像识别、语音识别、自然语言处理等任务中取得了很好的效果。
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我已经使用sigmoid激活函数实现了MLP的反向传播。 在前向阶段，我将每一层的输出存储在内存中。在计算了输出误差和输出梯度向量后，我开始反向返回并计算每一层的隐藏误差(使用当前层的输出+层的权重+1 +层的输出误差+1)。然后我使用隐藏的误差和layer -1的输出来计算梯度向量。一旦反向传播完成，我就使用计算出的每一层的梯度向量来更新权重。 我的问题与relu激活功能的实现有关。我有以下用于应用激活</
浏览 35提问于2021-03-24得票数 1
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反向传播中的ReLU导数
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浏览 0提问于2021-07-19得票数 1
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浏览 0提问于2018-01-10得票数 44
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在深入研究神经网络的主题以及如何有效地训练它们的同时，我遇到了使用非常简单的激活函数的方法，例如整流线性单元 (ReLU)，而不是经典的光滑sigmoids。根据我的理解，ReLU函数在原点是不可微的，因此反向传播算法(BPA)不适合于使用ReLU训练神经网络，因为多变量微积分的链式规则仅指光滑函数。ReLU看起来非常有效，似乎几乎在任何地方都被使用，同时也不会导致任何意外的行为。有人能解释一下为什么ReLU可以通过反向传播<
浏览 4提问于2015-05-14得票数 31
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向后传播(反向传播)：if(x > 0) gradient = 1; else gradient = 0.1;，然后是new_delta = d
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我在学习神经网络中的激活函数。具有简单线性函数的问题如下所述：
ReLu函数的导数也是常数。我的问题是，“当ReLu函数的导数是常数而不依赖于输入的变化时，我们如何反向传播？”
浏览 1提问于2018-03-20得票数 2
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为什么需要通过Why池和relu进行反向传播？
反向传播的目的是更新权值，而and池和relu则只对输入执行简单的操作。他们没有真正的重量或过滤器。那么，为什么需要通过它们进行反向传播呢？
浏览 0提问于2018-08-11得票数 1
与sigmoid激活函数相比，Relu在梯度下降优化中具有更好的收敛性能。据我所知，当Z接近小于0时，梯度下降的升升太慢，但当z小于0时，relu也有梯度0，那么差别是什么？
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多个不同激活函数的反向传播
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反向传播如何处理多个不同的激活函数？例如，在一个由3个隐层组成的神经网络中，每个隐层都有一个单独的激活函数，如tanh、sigmoid和ReLU，这些函数的导数将是不同的，那么我们是否只是用该层激活函数的导数来计算这些层的输出误差呢？另外，用于计算最后一层输出误差的成本函数的梯度是否会发生变化，还是该层的激活函数用于计算成本函数的梯度？
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我在理解如何执行泄漏ReLU的反向传播时遇到了麻烦。 我读过其他帖子，但我仍然不太确定我是否理解，因为缺乏符号(不确定什么是什么)。如果我有dA，或者激活了当前层，并且来自正向传播的缓存值Z是正确的实现： def leaky_relu_backward(dA, cache): The backward propagationfor a single leaky RELU unit.在这篇文章中：How to impl
浏览 22提问于2021-01-15得票数 0
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ReLU能处理负输入吗？
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relu对坡度下降的影响
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relu激活函数不包含导数这一事实对此有什么影响？这是否意味着对于梯度下降，我们不采用relu函数的导数？所以它通常设置为0，或者将激活函数修改为f(x) = max( e，x)对于一个小e。
一般情况下: ReLU是一个使用整流器激活功能的单元。这意味着它与任何其他隐藏层完全一样，但除了tanh(x)、sigmoid(x)或任何您使用的激活之外，您将使用f(x) = max(0，x)。如果您已经编写了
浏览 5提问于2017-11-30得票数 2
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输入映像为5x5，内核为2x2，它经历了一个ReLU激活函数。在ReLU获得最大的2x2池池后，这些池就会被平化，并连接到完全连接的层中。一旦通过完全连接层，输出被转换为Softmax概率。我已经通过网络进行了传播，现在正在执行反向传播步骤。取交叉熵和softmax的导数，计算了全连通层的权值。
我感到困惑的是如何通过最大池预先形成反向传播，然后最终在卷积层中找到权值的导数。
浏览 0提问于2020-07-22得票数 2
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如何检验相关梯度
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case 'sigmoid'
浏览 5提问于2016-11-16得票数 3
1回答
以下是我的几个问题：
我应该使用什么激活函数？乙状结肠可能不是answer.Should，一个激活函数可用于单个输出节点？.* g`[z(l)]，其中l是层数，g`[z(l)]是激活函数的导数，通常被认为是a(l) .* (1 - a(l))。当我们使用乙状结肠以外的激活函数时，这种情况会改变吗？
浏览 2提问于2021-02-09得票数 0
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我曾读过几篇博文，其中提出了解决深层神经网络中消失/爆炸梯度问题的方法是用Relu激活函数代替tanH & sigmoid。假设激活的输入特征大致是0和标准方差1。因此，它正在尝试设置每个权重矩阵w，使其不太大大于1，因此，它不会爆炸或消失得太快。因此，如果您使用的是ReLu激活函数，那么将Wi的方差设置为等于sqrt(2/n)会更好地工作**。
如果您使用的是TanH激活函数，那么将Wi的方差设置为等于sqrt(2/n)更好。因此
浏览 0提问于2019-02-09得票数 4
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我正在尝试用RELU实现神经网络。上面是我的神经网络的架构。我对这个relu的反向传播感到困惑。对于RELU的导数，如果x <= 0，则输出为0。如果x> 0，则输出为1，所以当你计算梯度时，这是否意味着如果x<=0，我会杀死梯度下降？
有人能解释一下我的神经网络架构“一步一步”的反向传播吗？
浏览 126提问于2015-09-13得票数 31
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