1、关于激活函数激活函数，在神经网络中扮演着十分关键的角色。它将上一层神经元输出的加权求和结果输入到一个非线性的函数中，使之进行非线性映射，进而大大提升了神经网络的容限能力，使之可以在一定条件下逼近任意函数。如果没有激活函数或者激活函数设定为一个线性函数，则神经网络的隐藏层将退化为一个线性映射的感知机，这个时候加深网络层次将变得没有任何效果了。 2、图解激活函数常见的激活函数有sigmo
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2024-03-20 19:52:25
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1. 梯度爆炸问题我最近研究多层LSTM在时序业务场景中的应用，如果基于Keras框架实现的时候，激活函数使用Relu，训练速度比较快而且效果也好，但是基于Tensorflow框架实现的时候，如果把激活函数由默认tanh换成Relu时，训练过程中出现了如下问题： 深度学习模型训练中途出现cost突然变大，或许几经周折降下来，不过大多数还是暴涨，出现了“nan”。cost: 0.00532
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2024-03-21 11:23:53
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激活函数选择首先尝试ReLU,速度快,但要注意训练的状态.如果ReLU效果欠佳,尝试Leaky ReLU或Maxout等变种。尝试tanh正切函数(以零点为中心,零点处梯度为1)sigmoid/tanh在RNN（LSTM、注意力机制等）结构中有所应用，作为门控或者概率值.在浅层神经网络中，如不超过4层的，可选择使用多种激励函数，没有太大的影响激活函数的作用加入非线性因素充分组合特征下面说明一下为什
LSTM(units,input_shape(3,1)),这里的units指的是cell的个数么？如果是，按照LSTM原理这些cell之间应该是无连接的，那units的多少其意义是什么呢，是不是相当于MLP里面对应隐层的神经元个数，只是为了扩展系统的输出能力？ 可以看到中间的 cell 里面有四个黄色小框，你如果理解了那个代表的含义一切就明白了，每一个小黄框代表一个前馈网络层
LSTM及其激活函数理解
一、LSTM简介 长短期记忆网络（LSTM）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题所设计出来的，可以解决RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题。 长短期记忆网络由于其独特的设计结构适合处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。相比于传统的RNN，LSTM的参数会随着输入序列而改变，同时会选择记住和遗忘输入序列
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2024-03-26 11:14:10
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一、LSTM中各模块分别使用什么激活函数，可以使用别的激活函数吗？关于激活函数的选取。在LSTM中，遗忘门、输入门、输出门使用Sigmoid函数作为激活函数；在生成候选记忆时，使用双曲正切函数Tanh作为激活函数。值得注意的是，这两个函数都是饱和的，即在输入达到一定值的情况下，输出不会发生明显变化。如果是非饱和的激活函数，比如ReLU,那么就难以实现门控的效果。Sigmoid函数的输出在0~1之间
摘要：Long Short Term网络一般叫做 LSTM，是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出，并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广。究竟如何实现LSTM，由此文带给大家。
前言 在很长一段时间里，我一直忙于寻找一个实现LSTM网络的好教程。它们似乎很复杂，而且
ReLU 在神经网络中，常用到的激活函数有sigmoid函数： f(x)=11+e−x而本文要介绍的是另外一种激活函数，Rectified Linear Unit Function(ReLU, 线性激活函数) ReLU函数可以表示为 f(x)=max(0,x)显然，线性激活函数简单地将阈值设置在零点，计算开销大大降低，而且很多工作显示 ReLU 有助于提升效果 sigmoid、tanh
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2024-04-04 07:28:11
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1.LSTM模型复习与GRU的对比LSTM计算逻辑流程图：1.1 输入门、忘记门和输出门将当前时间步的输入和前一个时间步的隐藏状态作为数据送入长短期记忆网络门中，它们由三个具有 sigmoid 激活函数的全连接层处理，以计算输入门、遗忘门和输出门的值。因此，这三个门的值都在 (0,1) 的范围内。如图：1.2 候选记忆单元候选记忆单元C，使用 tanh 函数作为激活函数，函数的值范围为 (−1,1
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2024-03-27 05:36:11
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结构1. RNN与LSTM的对比RNN: LSTM: 其中的notation：这里要注意：上图中四个黄框，每一个都是普通的神经网络，激活函数就是框上面所标注的。通过对比可以看出，RNN的一个cell中只有一个神经网络，而LSTM的一个cell中有4个神经网络，故一个LSTM cell的参数是一个RNN cell参数的四倍。 从上图也可以看出，原来的一个RNN cell只需要存储一个隐藏层状态h，而
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2024-04-07 08:31:39
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卷积层在深度学习中常用于特征提取与类别预测，包括降低特征尺度并升维，将大尺寸低维度的特征转为低尺寸高维度的特征，通过多个卷积层提取特征，并在最后使用卷积层作为预测层即实现了目标检测或图像识别。1. 卷积层包含哪些参数，分别有什么作用卷积层的本质是参数共享的卷积核，参数共享的含义是，在对特征图进行卷积操作时，特征图中的所有像素点进行的卷积计算都使用同一个卷积核的参数（使用卷积核进行滑窗计算）。卷积核
文章目录常规卷积反卷积con2D_transpose空洞卷积deconv和dilated conv的区别separable convLightweight conv 常规卷积SAME和VALID的用法
SAME会通过补零不丢失原信息VALID不会在原有图片上添加新元素conv1d kernel_size=n，实际上的卷积核大小是n*num_col比如对于语音输入channelTd_col=
文章目录前言一、传统RNN双向RNN深层双向RNN二、LSTM第一层第二层第三层第四层三、GRU四、 LSTM和GRU区别参考 前言为了复习NLP自己的相关知识，整理一个博客一、传统RNN传统的RNN也即BasicRNNcell单元。内部的运算过程为，(t-1)时刻的隐层输出与w矩阵相乘，与t时刻的输入乘以u之后的值进行相加，然后经过一个非线性变化（tanh或Relu），然后以此方式传递给下一个
# 使用 PyTorch 实现 LSTM 激活函数
在深度学习中，LSTM（长短期记忆网络）是一种用于处理序列数据的强大工具。而激活函数在神经网络中发挥着重要作用。本文将带你一步一步地实现一个 PyTorch LSTM，并将其激活函数整合到模型中。
## 实现流程概览
我们可以将整个流程分成以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|----
循环神经网络（Recurrent Neural Networks）人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你在阅读本片文章的时，你会根据之前理解过的信息来理解下面看到的文字。在理解当前文字的时候，你并不会忘记之前看过的文字，从头思考当前文字的含义。传统的神经网络并不能做到这一点，这是在对这种序列信息（如语音）进行预测时的一个缺点。比如你想对电影中的每个片段去做事件分类，传统的神经网络是很难通过利用
NN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。 因此，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息。在反向传播期间，RNN 会面临梯度消失的问题。 梯度是用于更新神经网络的权重值，消失的梯度问题是当梯度随着时间的推移传播时梯度下降，如果梯度值变得非常小，就不会继续学习。 &nb
激活函数是来向神经网络中引入非线性因素的，通过激活函数，神经网络就可以拟合各种曲线。sigmoid公式：函数图像： Sigmoid函数也叫 Logistic 函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)。它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。存在的问题： 1）sigmoid函数饱和使梯度消失(Sigmoidsaturat
一、RNNRNN的时间顺序展开图： RNN的节点内部结构：其中'MatMul'代表矩阵相乘，'+'代表矩阵相加，'tanh'代表对应的激活函数。Wh为隐状态矩阵，Wx为权重矩阵，其中hprev和x为输入，hnext为输出。公式如下：$$\boldsymbol{h}_{next}=\tanh \left(\boldsymbol{h}_{prev} \boldsymbol{W}_{h}+\b
一、神经网络中卷积层的堆叠(卷积层) 为什么选择使用3个3x3的卷积层而不是使用1个7x7的卷积层呢？ （1）3个串联的3x3的卷积层，拥有比1个7x7的卷积层更少的参数，参数量是后者的（3x3x3 ) /（7x7） = 55%（2）3个3x3的卷积层比1个7x7的卷积层拥有更多的非线性变换，前者可以使用3次ReLU激活函数，而后者只能使用一次，这样使得CNN对特征的学习能力更强。二、池化层目的：
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2024-04-06 21:53:49
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pytorch新手自学教程（五）--激活函数包含头文件激活函数的作用sigmoidTanhReLULeaky ReLU总结 包含头文件import torch
import torch.nn.functional as F激活函数的作用激活函数就是一个能将输入映射在一个特定区间的函数，正如前面分类问题中的sigmoid函数一样，它能将输出映射到0-1区间使得我们能按概率处理输出。作用：没有激活函
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2024-01-12 11:21:42
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