文件名称:
Deep-Learning-Fundementals-源码
开发工具:
文件大小: 13kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-30
详细说明：深度学习基础
在此存储库中，ComVIS Lab团队将共享深度学习模型中使用的基本功能和基本算法。
在深度学习中，有激活函数用于获取单个神经元的输出。
这些功能可以是“线性的”或“非线性的”。 在深度学习中，首选“非线性”激活函数。 因为具有非线性函数，所以可以进行“学习”。 对于“线性”激活函数，系统表现为线性模型，因此不适合学习复杂数据。
但是我们不必忘记，对于DL（深度学习），激活函数应该是可区分的（我的意思是，我们可以采用函数的梯度/取导数）。
鉴于以上解释，我们在此给出众所周知的激活功能；
ReLU激活：（act_fun_ReLU.py）在ReLU激活中，输入低于零（具有负号）时，输入会失真。 这种失真使ReLU成为非线性的。 ReLU =最大值（x，0）
参数化ReLU（pReLU）激活：与经典ReLU函数有关的问题与使所有负值都变为0有关。这被称为Dying Re
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