常用的AI激活函數(shù)解析：Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax的深度學(xué)習(xí)實(shí)踐
Dec 28, 2023 pm 11:35 PM
激活函數(shù)在深度學(xué)習(xí)中扮演著至關(guān)重要的角色，它們能夠?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)路引入非線性特性，使得網(wǎng)路能夠更好地學(xué)習(xí)並模擬複雜的輸入輸出關(guān)係。正確選擇和使用激活函數(shù)對於神經(jīng)網(wǎng)路的性能和訓(xùn)練效果有著重要的影響
本文將介紹四種常用的激活函數(shù)：Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax，從簡介、使用場景、優(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn)和最佳化方案五個維度進(jìn)行探討，為您提供關(guān)於激活函數(shù)的全面理解。
1、Sigmoid函數(shù)
#SIgmoid函數(shù)公式
它通常用於將不歸一化的預(yù)測值轉(zhuǎn)換為機(jī)率分佈。
SIgmoid函數(shù)圖像
- 輸出限制在0到1之間，表示機(jī)率分佈。
- 處理迴歸問題或二元分類問題。
- 可以將任何範(fàn)圍的輸入對應(yīng)到0-1之間，適合表示機(jī)率。
- 這個範(fàn)圍是有限的，這使得計(jì)算更加簡單和快速。
優(yōu)化方案：
- 使用ReLU等其他激活函數(shù)：結(jié)合使用其他激活函數(shù)，如ReLU或其變種（Leaky ReLU和Parametric ReLU）。
- 使用深度學(xué)習(xí)框架中的最佳化技巧：利用深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow或PyTorch）提供的最佳化技巧，如梯度裁剪、學(xué)習(xí)率調(diào)整等。
Tanh函數(shù)公式
anh函數(shù)是Sigmoid函數(shù)的雙曲版本，它將任何實(shí)數(shù)映射到-1到1之間。
Tanh函數(shù)圖像
最佳化方案：
- #使用ReLU等其他激活函數(shù)：結(jié)合使用其他激活函數(shù)，如ReLU或其變種（Leaky ReLU和Parametric ReLU）。
- 採用殘差連接：殘差連線是一種有效的最佳化策略，如ResNet（殘差網(wǎng)路）。
3、ReLU函數(shù)
ReLU函數(shù)公式
x)。當(dāng)輸入值大於0時，ReLU函數(shù)輸出該值；當(dāng)輸入值小於或等於0時，ReLU函數(shù)輸出0。
ReLU函數(shù)圖片
能夠加速模型的訓(xùn)練。因此，在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)路時，ReLU常常作為首選的激活函數(shù)。
以下是優(yōu)點(diǎn)：
- 緩解梯度消失問題：與Sigmoid和Tanh等激活函數(shù)相比，ReLU在激活值為正時不會使梯度變小，從而避免了梯度消失問題。
- 加速訓(xùn)練：由于ReLU的簡單性和計(jì)算高效性，它可以顯著加速模型的訓(xùn)練過程。
缺點(diǎn)：
- “死亡神經(jīng)元”問題：當(dāng)輸入值小于或等于0時，ReLU的輸出為0，導(dǎo)致該神經(jīng)元失效，這種現(xiàn)象稱為“死亡神經(jīng)元”。
- 不對稱性：ReLU的輸出范圍是[0, ∞)，而輸入值為負(fù)數(shù)時輸出為0，這導(dǎo)致ReLU輸出的分布不對稱，限制了生成的多樣性。
優(yōu)化方案：
- Leaky ReLU：Leaky ReLU在輸入小于或等于0時，輸出一個較小的斜率，避免了完全的“死亡神經(jīng)元”問題。
- Parametric ReLU（PReLU）：與Leaky ReLU不同的是，PReLU的斜率不是固定的，而是可以根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)優(yōu)化。
4、Softmax函數(shù)
Softmax函數(shù)公式
簡介：Softmax是一種常用的激活函數(shù)，主要用于多分類問題中，可以將輸入的神經(jīng)元轉(zhuǎn)化為概率分布。它的主要特點(diǎn)是輸出值范圍在0-1之間，且所有輸出值的總和為1。
Softmax計(jì)算過程
應(yīng)用場景：
- 在多分類任務(wù)中，用于將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出轉(zhuǎn)換為概率分布。
- 在自然語言處理、圖像分類、語音識別等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。
以下是優(yōu)點(diǎn)：在多分類問題中，能夠?yàn)槊總€類別提供一個相對的概率值，方便后續(xù)的決策和分類。
缺點(diǎn)：會出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題。
優(yōu)化方案：
- 使用ReLU等其他激活函數(shù)：結(jié)合使用其他激活函數(shù)，如ReLU或其變種（Leaky ReLU和Parametric ReLU）。
- 使用深度學(xué)習(xí)框架中的優(yōu)化技巧：利用深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow或PyTorch）提供的優(yōu)化技巧，如批量歸一化、權(quán)重衰減等。
以上是常用的AI激活函數(shù)解析：Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax的深度學(xué)習(xí)實(shí)踐的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
熱AI工具
Undress AI Tool
免費(fèi)脫衣圖片
Undresser.AI Undress
人工智慧驅(qū)動的應(yīng)用程序，用於創(chuàng)建逼真的裸體照片
AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。
Clothoff.io
AI脫衣器
Video Face Swap
使用我們完全免費(fèi)的人工智慧換臉工具，輕鬆在任何影片中換臉！
熱門文章
熱工具
記事本++7.3.1
好用且免費(fèi)的程式碼編輯器
SublimeText3漢化版
中文版，非常好用
禪工作室 13.0.1
強(qiáng)大的PHP整合開發(fā)環(huán)境
Dreamweaver CS6
視覺化網(wǎng)頁開發(fā)工具
SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)
位元組跳動剪映推出 SVIP 超級會員：連續(xù)包年 499 元，提供多種 AI 功能
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
本站6月27日訊息，剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發(fā)的一款影片剪輯軟體，依託於抖音平臺且基本面向該平臺用戶製作短影片內(nèi)容，並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業(yè)系統(tǒng)。剪映官方宣布會員體系升級，推出全新SVIP，包含多種AI黑科技，例如智慧翻譯、智慧劃重點(diǎn)、智慧包裝、數(shù)位人合成等。價格方面，剪映SVIP月費(fèi)79元，年費(fèi)599元（本站註：折合每月49.9元），連續(xù)包月則為59元每月，連續(xù)包年為499元每年（折合每月41.6元） 。此外，剪映官方也表示，為提升用戶體驗(yàn)，向已訂閱了原版VIP
使用Rag和Sem-Rag提供上下文增強(qiáng)AI編碼助手
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
透過將檢索增強(qiáng)生成和語意記憶納入AI編碼助手，提升開發(fā)人員的生產(chǎn)力、效率和準(zhǔn)確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG，作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設(shè)計(jì)助理自然有幫助，但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解，因此常常無法提供最相關(guān)和正確的程式碼建議。這些編碼助手產(chǎn)生的代碼適合解決他們負(fù)責(zé)解決的問題，但通常不符合各個團(tuán)隊(duì)的編碼標(biāo)準(zhǔn)、慣例和風(fēng)格。這通常會導(dǎo)致需要修改或完善其建議，以便將程式碼接受到應(yīng)
七個很酷的GenAI & LLM技術(shù)性面試問題
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
想了解更多AIGC的內(nèi)容，請?jiān)煸L：51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網(wǎng)路上隨處可見的傳統(tǒng)問題庫，這些問題需要跳脫常規(guī)思維。大語言模型（LLM）在數(shù)據(jù)科學(xué)、生成式人工智慧（GenAI）和人工智慧領(lǐng)域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能，並在許多產(chǎn)業(yè)中推動了效率和創(chuàng)新性的提升，成為企業(yè)保持競爭力的關(guān)鍵。 LLM的應(yīng)用範(fàn)圍非常廣泛，它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。透過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)，LLM能夠產(chǎn)生文本
微調(diào)真的能讓LLM學(xué)到新東西嗎:引入新知識可能讓模型產(chǎn)生更多的幻覺
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
大型語言模型（LLM）是在龐大的文字資料庫上訓(xùn)練的，在那裡它們獲得了大量的實(shí)際知識。這些知識嵌入到它們的參數(shù)中，然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓(xùn)練結(jié)束時被「具體化」。在預(yù)訓(xùn)練結(jié)束時，模型實(shí)際上停止學(xué)習(xí)。對模型進(jìn)行對齊或進(jìn)行指令調(diào)優(yōu)，讓模型學(xué)習(xí)如何充分利用這些知識，以及如何更自然地回應(yīng)使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的，儘管模型可以透過RAG存取外部內(nèi)容，但透過微調(diào)使用模型適應(yīng)新的領(lǐng)域被認(rèn)為是有益的。這種微調(diào)是使用人工標(biāo)註者或其他llm創(chuàng)建的輸入進(jìn)行的，模型會遇到額外的實(shí)際知識並將其整合
你所不知道的機(jī)器學(xué)習(xí)五大學(xué)派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智慧的重要分支，它賦予電腦從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力，並能夠在無需明確編程的情況下改進(jìn)自身能力。機(jī)器學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，從影像辨識和自然語言處理到推薦系統(tǒng)和詐欺偵測，它正在改變我們的生活方式。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域存在著多種不同的方法和理論，其中最具影響力的五種方法被稱為「機(jī)器學(xué)習(xí)五大派」。這五大派分別為符號派、聯(lián)結(jié)派、進(jìn)化派、貝葉斯派和類推學(xué)派。 1.符號學(xué)派符號學(xué)（Symbolism），又稱符號主義，強(qiáng)調(diào)利用符號進(jìn)行邏輯推理和表達(dá)知識。該學(xué)派認(rèn)為學(xué)習(xí)是一種逆向演繹的過程，透過現(xiàn)有的
為大模型提供全新科學(xué)複雜問答基準(zhǔn)與評估體系，UNSW、阿貢、芝加哥大學(xué)等多家機(jī)構(gòu)共同推出SciQAG框架
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
編輯|ScienceAI問答（QA）資料集在推動自然語言處理（NLP）研究中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。高品質(zhì)QA資料集不僅可以用於微調(diào)模型，也可以有效評估大語言模型（LLM）的能力，尤其是針對科學(xué)知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學(xué)QA數(shù)據(jù)集，涵蓋了醫(yī)學(xué)、化學(xué)、生物等領(lǐng)域，但這些數(shù)據(jù)集仍有一些不足之處。其一，資料形式較為單一，大多數(shù)為多項(xiàng)選擇題（multiple-choicequestions），它們易於進(jìn)行評估，但限制了模型的答案選擇範(fàn)圍，無法充分測試模型的科學(xué)問題解答能力。相比之下，開放式問答
VSCode 前端開發(fā)新紀(jì)元：12款 AI 代碼助理推薦
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
在前端開發(fā)的世界裡，VSCode以其強(qiáng)大的功能和豐富的插件生態(tài)，成為了無數(shù)開發(fā)者的首選工具。而近年來，隨著人工智慧技術(shù)的快速發(fā)展，VSCode上的AI代碼助理也如雨後春筍般湧現(xiàn)，大大提升了開發(fā)者的編碼效率。 VSCode上的AI代碼助手，如雨後春筍般湧現(xiàn)，大大提升了開發(fā)者的編碼效率。它利用人工智慧技術(shù)，能夠聰明地分析程式碼，提供精準(zhǔn)的程式碼補(bǔ)全、自動糾錯、語法檢查等功能，大大減少了開發(fā)者在編碼過程中的錯誤和繁瑣的手工工作。有今天，就為大家推薦12款VSCode前端開發(fā)AI程式碼助手，幫助你在程式設(shè)計(jì)之路
SK 海力士 8 月 6 日將展示 AI 相關(guān)新品：12 層 HBM3E、321-high NAND 等
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
本站8月1日消息，SK海力士今天（8月1日）發(fā)布博文，宣布將出席8月6日至8日，在美國加州聖克拉拉舉行的全球半導(dǎo)體記憶體峰會FMS2024，展示諸多新一代產(chǎn)品。未來記憶體和儲存高峰會（FutureMemoryandStorage）簡介前身是主要面向NAND供應(yīng)商的快閃記憶體高峰會（FlashMemorySummit），在人工智慧技術(shù)日益受到關(guān)注的背景下，今年重新命名為未來記憶體和儲存高峰會（FutureMemoryandStorage），以邀請DRAM和儲存供應(yīng)商等更多參與者。新產(chǎn)品SK海力士去年在
