测试代码： import torch import torch.nn as nn #inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出 m = nn.ReLU(inplace=True) input = torch.randn(7) print("输入处理前图片：") print(input) output = m(input) print("ReLU输出：") print(output) print("输出的尺度：") print(output.size()) print("输入处理后图片：") print(input) 输出为： 输入处理前图片： t

3、常见的神经元激活函数 MP 神经元模型是人工神经元模型的基础，也是神经网络理论的基础。在神经元模型中，激活函数除了阶跃函数之外，还有其它形式。不同的激活函数，可构成不同的神经元模型。

激活函数的Verilog设计

形象的解释神经网络激活函数的作用是什么？

机器学习各种激活函数比较

激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数？ 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上篇，在今天这篇文章中，SIGAI将为大家介绍当前深度学习中常用的一些激活函数，包括它们的工程实现。我们将以Caffe为例。

这项研究工作部署了一种很有前景的方法来识别手写英文字母和神经数字。 在这项研究工作中，分析和研究了基于深度神经网络的卷积神经网络模型在 MNIST 数据集上的性能。 该标准化数据集包括手写文本，包括数字和字母。 在各种实验中，CNN 的参数在多个实例中配置，以分析其在不同环境下的性能。 虽然主要配置集包括误差函数、激活函数、隐藏层数、时期数、各种优化技术以解决凸和非凸可优化目标函数。 实验结果证明了其与现有艺术相当的有前途的价值。 所讨论模式的结论性能在具有交叉熵误差函数的 sigmoid 激活函数下达到了 99.65 的最高分类率，并且首先将性能延迟评估为不同隐藏层数的度量。

门控循环单元(GRU)是一种改进型的长短期记忆模型(LSTM)结构,有效改善了LSTM训练耗时的缺点。在GRU的基础上,对激活函数sigmoid,tanh,ReLU等性能进行了比较和研究,详细分析了几类激活函数的优缺点,提出了一种新的激活函数双曲正切线性单元(TLU)。实验证明:新的激活函数既能显著地加快深度神经网络的训练速度,又有效降低训练误差。

现有深度残差网络作为一种卷积神经网络的变种，由于其良好的表现，被应用于各个领域，深度残差网络虽然通过增加神经网络深度获得了较高的准确率，但是在相同深度情况下，仍然有其他方式提升其准确率.本文针对深度残差网络使用了三种优化方法：（1）通过卷积网络进行映射实现维度填充；（2）构建基于SELU激活函数的残差模块（3）学习率随迭代次数进行衰减.在数据集Fashion-MNIST上测试改进后的网络，实验结果表明：所提出的网络模型在准确率上优于传统的深度残差网络.

激活函数在神经网络中具有重要的地位，对于常用的函数如sigmoid，tanh，ReLU，不少读者都已经非常熟悉。但是你是否曾想过这几个问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数可以做激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数？ 在这篇文章中，SIGAI将和大家一起讨论这几个问题，以加深对激活函数的理解，如果对本文的观点持有不同的意见，欢迎向我们的公众号发消息一起讨论。