prelu和relu的區別和聯絡

2022-07-26 06:50:02 字數 2739 閱讀 2782

1樓:杭白亦

可以考慮使用keras,python寫的深度神經網路庫,已經實現了絕大部分神經網路,如:rnn、gru、lstm,cnn,pooling,full-connected,以及sigmoid、tanh、relu、prelu、srelu等各種啟用函式。並且採用tf/theano作為後端計算引擎,自己本身擁有一套更高層的api,可以同時跑在tf/theano上。

2樓:匿名使用者

relu, 當輸入x>0輸出為x,當x<0時為0

lrelu,當輸入x>0輸出為x,當x<0時為a*x;通常a由人工指定,所有channel使用相同的a,比較小,比如0.1

prelu,當輸入x>0輸出為x,當x<0時為a*x;a由網路反饋時自動計算,每個channel使用不同的a。

他們都是啟用函式,看上去prelu優於lrelu優於relu,在保留有部分的<0資訊又達到了啟用函式的目的。

但是,它們在實際使用中,被資料證明,不會對你的結果產生任何影響,或者說影響已經小到你不需要去關心的地步。

你可以無腦的使用relu就ok啦。

卷積網路的啟用函式sigmod和relu有什麼區別

3樓:匿名使用者

使用sigmod函式會導致將近一半的神經元被啟用。不太符合人類腦活動工程學。

而relu函式在這方面神似,自動引入稀疏性,相當於無監督預練習。

在深度學習中,dnn與dbn兩個網路有什麼區別

4樓:微笑之普利西亞

dnn 從名字上你就可以看出來,是深度神經網路,模擬於淺層神經網路,內它的訓練方法也是bp,沒容有引入無監督的預訓練。隱層的啟用函式使用了 relu,改善了「梯度瀰散」,通過正則化+dropout 改善了過擬合的現象,在輸出層 是softmax 作為啟用函式。目標函式是交叉熵。

他是乙個 有監督的判別模型。

stacked denoised autoencoder (sda)深度學習結構,和dbn類似 使用 無監督的網路「堆疊」起來的,他有分層預訓練來尋找更好的引數,最後使用bp來微調網路。比dnn利用各種演算法來初始化權值矩陣,從經驗上來看是有幫助的。但是缺點也很明顯,每層的貪婪學習權值矩陣,也帶來了過長的訓練時間。

在大量的資料面前 dnn(relu)的效果已經不差於預訓練的深度學習結構了。最終dbn也是看成是「生成模型」。

cnn 也沒有pre-train過程,訓練演算法也是用bp。 因為加入卷積 可以更好的處理2d資料,例如影象和語音。並且目前看來 相比其它網路有更好的表現。

dnn/dbn/sda 等都是處理1d的資料。

5樓:賈梓默

dnn 從名字上你就可

以看出bai來,是深度du神經網路,回模擬於淺層神經網路,它zhi的訓練方法也是答bp,沒dao有引入無監督的預訓練。隱層的啟用函式使用了 relu,改善了「梯度瀰散」,通過正則化+dropout 改善了過擬合的現象,在輸出層 是softmax 作為啟用函式。目標函式是交叉熵。

他是乙個 有監督的判別模型。

stacked denoised autoencoder (sda)深度學習結構,和dbn類似 使用 無監督的網路「堆疊」起來的,他有分層預訓練來尋找更好的引數,最後使用bp來微調網路。比dnn利用各種演算法來初始化權值矩陣,從經驗上來看是有幫助的。但是缺點也很明顯,每層的貪婪學習權值矩陣,也帶來了過長的訓練時間。

在大量的資料面前 dnn(relu)的效果已經不差於預訓練的深度學習結構了。最終dbn也是看成是「生成模型」。

cnn 也沒有pre-train過程,訓練演算法也是用bp。 因為加入卷積 可以更好的處理2d資料,例如影象和語音。並且目前看來 相比其它網路有更好的表現。

dnn/dbn/sda 等都是處理1d的資料。

乙個卷積神經網路中有多少個relu

6樓:

看完整的反射弧中的神經元胞體有幾個,注意必須是完整的反射弧(五個部分)。

一般低等反射弧,例如膝跳反射只有2個神經元,缺少中間神經元

較高等反射弧,例如縮手反射就有3個神經元

python relu啟用函式引數是np怎麼辦

7樓:夏來秋等冬冷

import mathdef sigmoid(x,derivate=false): if derivate: return sigmoid(x)*(1-sigmoid(x)) return 1.

0 / (1+math.exp(-x)) def relu(x): if x > 0:

return x else: return 0sigmoid 求導和其函式值相關

神經網路為什麼要有啟用函式,為什麼relu 能夠防止梯度消失

8樓:zws歲月

增加網路的非線性能力,從而擬合更多的非線性過程。relu在一定程度上能夠防止梯度消失,但防止梯度消失不是用它的主要原因,主要原因是求導數簡單。一定程度是指,右端的不會趨近於飽和,求導數時,導數不為零,從而梯度不消失,但左端問題依然存在,一樣掉進去梯度也會消失。

所以出現很多改進的relu。

9樓:風兒飛

訓練函式和自適應學習函式區別: 從範圍上: 訓練函式包含學習函式,學習函式是屬於訓練函式的一部分; 從誤差上:

訓練函式對整體來說誤差是最小,學習函式對於單個神經元來說誤差是最小; 從服裝整體上: 訓練函式是全域性調整權值和閾值,學習函。

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