北京大学_反向传播算法_循环神经网络rnn&lstm_中国AI数据

2019-11-25

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得更小,hoVerVer变软,appplus趋近于零,软符号变为-1。 指数线性单位(ELU)与softplus函数非常相似,只是下渐近线是-1而不是0。如果x <0 eise x,则形式为(exp(x)+1)。它显示为: 打印(sess.run(tf.nn.elu([-1。,0.,-1。]))))[-0.63212055 0. 1.] 这个怎么运作… 这些活动功能是我们将来在神经网络或其他计算图中引入非线性的方式。重要的是要注意我们在网络中的何处使用“培养”功能。如果“活动”功能的范围是0到1(S型),则计算图只能输出0到1之间的值。 如果活动功能位于节点内部并且隐藏在节点之间,那么我们想知道范围在传递张量时可以对张量产生的影响。如果将张量的平均值均值设为零,则我们将要使用一种活动函数,该函数将变量尽可能多地保留在零附近。这意味着我们要选择一种活动功能集作为双曲线正切(tanh)或软符号。如果张量全部定为正,则理想情况下,我们将选择一种将方差保留在正域中的活动函数。 还有更多… 这是两个图表,说明了不同的激活功能。下图显示了以下功能ReLU,ReLU6,softplus

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