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python绘制激活函数 python 激活窗口 输入( 三 )

IT技术输入


这个特性的关键在于，使用这个激活函数进行训练的网络几乎完全避免了梯度消失的问题 ， 因为梯度仍然与节点激活成正比 。
ReLU的出现使得利用硬件的提升和使用反向传播成功训练具有非线性激活函数的深层多层网络成为可能。
很长一段时间，默认的激活方式是Sigmoid激活函数 。后来，Tanh成了激活函数 。对于现代的深度学习神经网络，默认的激活函数是ReLU激活函数。
ReLU 可以用于大多数类型的神经网络， 它通常作为多层感知机神经网络和卷积神经网络的激活函数，并且也得到了许多论文的证实 。传统上，LSTMs 使用 tanh 激活函数来激活cell状态，使用 Sigmoid激活函数作为node输出 。而ReLU通常不适合RNN类型网络的使用 。
偏置是节点上具有固定值的输入，这种偏置会影响激活函数的偏移，传统的做法是将偏置输入值设置为1.0 。当在网络中使用 ReLU 时 ，  可以将偏差设置为一个小值 ， 例如0.1。
在训练神经网络之前 ， 网络的权值必须初始化为小的随机值 。当在网络中使用 ReLU 并将权重初始化为以零为中心的小型随机值时，默认情况下，网络中一半的单元将输出零值 。有许多启发式方法来初始化神经网络的权值，但是没有最佳权值初始化方案 。何恺明的文章指出Xavier 初始化和其他方案不适合于 ReLU，对 Xavier 初始化进行一个小的修改，使其适合于 ReLU，提出He Weight Initialization，这个方法更适用于ReLU。
在使用神经网络之前对输入数据进行缩放是一个很好的做法 。这可能涉及标准化变量，使其具有零均值和单位方差，或者将每个值归一化为0到1 。如果不对许多问题进行数据缩放，神经网络的权重可能会增大，从而使网络不稳定并增加泛化误差 。无论是否在网络中使用 ReLU ， 这种缩放输入的良好实践都适用 。
ReLU 的输出在正域上是无界的 。这意味着在某些情况下，输出可以继续增长 。因此，使用某种形式的权重正则化可能是一个比较好的方法，比如 l1或 l2向量范数 。这对于提高模型的稀疏表示(例如使用 l 1正则化)和降低泛化误差都是一个很好的方法。
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BP神经网络——Python简单实现三层神经网络（Numpy） python绘制激活函数我们将在Python中创建一个NeuralNetwork类python绘制激活函数，以训练神经元以给出准确的预测 。该课程还将具有其他帮助程序功能 。
1. 应用Sigmoid函数
我们将使用 Sigmoid函数 （它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的激活函数 。
2. 训练模型
这是我们将教神经网络做出准确预测的阶段 。每个输入将具有权重（正或负） 。
这意味着具有大量正权重或大量负权重的输入将对结果输出产生更大的影响 。
我们最初是将每个权重分配给一个随机数 。
本文参考翻译于此网站 ——原文
python函数图的绘制pre
importnumpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
frommatplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return-(x-2)*(x-8)+40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a+b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)

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