Advertisement

从ReLU到GELU：神经网络激活函数综述.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资料深入探讨了神经网络中常用的激活函数，特别是从ReLU到GELU的发展历程与应用效果。 从ReLU到GELU，本段落概览了神经网络的激活函数，并提供了若干相关支撑论文。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 从ReLU到GELU：神经网络激活函数综述.zip
    优质
    本资料深入探讨了神经网络中常用的激活函数，特别是从ReLU到GELU的发展历程与应用效果。 从ReLU到GELU，本段落概览了神经网络的激活函数，并提供了若干相关支撑论文。
     
  • 关于神经网络激活函数的总结
    优质
    本文档对神经网络中的常见激活函数进行了全面回顾与分析，旨在帮助读者理解不同激活函数的特点及其在深度学习模型中的应用效果。 激活函数在神经网络中的作用至关重要。此前，在SIGAI的公众号文章“理解神经网络的激活函数”里，我们解答了三个核心问题：为何需要使用激活函数？什么类型的函数可以作为激活函数？什么样的函数是理想的激活函数？该文从理论层面阐述了激活函数的功能。在此基础上，本段落将介绍深度学习领域中常用的几种激活函数及其工程实现方法，并以Caffe为例进行说明。
     
  • Python中不同激活函数在神经网络中的实现
    优质
    本文探讨了Python编程语言中几种常用的激活函数在构建和训练神经网络模型时的具体应用与实现方法。 本资源主要用于可视化各种激活函数：ReLU、Sigmoid、Swish 和 Mish 等。只需依赖于 numpy 库，无需安装 PyTorch，仅作为一个简单的演示程序。
     
  • Matlab中BP神经网络的激活函数代码-BP-Neural-Network-Matlab
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的BP（Back Propagation）神经网络激活函数代码，适用于机器学习和模式识别等领域。 本段落描述了如何在Matlab环境中生成并训练BP（反向传播）神经网络，并提供了一个教程程序BPtrain.m用于实现这一过程。本项目中采用Sigmoid函数作为隐藏层的激活函数，而输出层则使用线性激活函数。 为了确保代码能够顺利运行，在开始之前，请将所有相关的文件添加到Matlab路径里。如果你想修改默认设置以适应自己的需求，则可以在BPtrain.m脚本中调整训练集、神经元数量（在隐藏层）、学习速率、迭代次数以及检查间隔等参数。 当输入和输出的大小均为1时，运行film.m可以生成显示整个训练过程动画效果的小电影文件。此外，在使用过程中也可以随时暂停Bptrain.m，并通过plot(x,y)命令来查看当前阶段的学习成果情况。 注意：如果初次尝试失败的话，请让程序继续执行一段时间后再进行检查；这可能是由于脚本在另一个工作空间中停止导致的问题。 希望您可以通过这个项目享受到BP神经网络与Matlab编程的乐趣！欢迎随时提出反馈意见及优化建议。
     
  • 图神经网络的综述.png
    优质
    本图解概述了图神经网络（GNN）的发展历程、核心原理及其在社交网络分析、推荐系统和分子科学等领域的广泛应用。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种深度学习模型，专门用于处理图形数据结构中的节点、边及其属性。近年来，随着复杂系统建模需求的增长，GNNs在社交网络分析、推荐系统、化学信息学和生物医学等领域得到了广泛应用和发展。 该综述文章首先回顾了图神经网络的基本概念和技术原理，并且探讨了它们如何利用局部邻域的信息来更新节点表示。接着详细介绍了几种典型的图卷积方法以及这些模型的变体，包括但不限于谱域与空域的方法、空间消息传递机制等。此外还讨论了一些重要的技术挑战和未来的研究方向。 总之，本段落旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架以把握当前GNN领域的研究进展及其潜在的应用前景。
     
  • 图神经网络的综述.pdf
    优质
    本文为一篇关于图神经网络的研究综述文章，系统性地回顾了图神经网络的发展历程、核心理论以及在不同领域的应用情况，并指出了未来研究方向。 图神经网络（GNN）是一种专门用于处理非欧几里得结构数据的深度学习模型，在社交网络、生物信息学等领域有着广泛应用。图卷积神经网络（GCN）是其一个重要分支，它模仿了卷积神经网络在图像处理中的成功应用，实现了高效的特征提取。 GCN采用谱域方法时依赖于图信号处理理论，并通过傅里叶变换和拉普拉斯矩阵的特征分解来模拟CNN的效果。然而，在大规模图数据及有向图结构中，由于需要对称性要求而限制了其适用范围。 为了解决这些问题，学者们开发出了基于空间域的方法，这些方法主要依靠设计聚合函数以及消息传播机制来更新节点表示，并且通过设定邻居数量和排序规则使得模型能够处理大规模网络。Patchy-SAN算法就是其中一种典型实现方式，它采用固定长度的子图序列进行构建。 扩散卷积神经网络（DCNN）是另一种空间域方法，其核心思想在于利用图传播过程来生成更好的预测特征表示。然而，在涉及三维结构信息的数据中，单纯依赖邻接矩阵可能无法完全保留原始图的信息特性。 为了克服上述问题，几何图卷积网络（Geo-GCN）、学习型图卷积网络(GLCN)等模型应运而生。它们通过引入节点的空间属性或优化半监督场景下的最佳图形关系来改进GCN的性能和效率。 提高计算效率也是当前研究的一个重要方向。例如，GraphSAGE技术利用采样机制结合聚合函数生成新的嵌入表示；子图训练方法则借鉴了深度学习处理大图像时采用随机切片的思想，以提升模型在大规模数据上的运行速度。 除此之外，还有一些针对特定问题的特殊GCN变体：如贝叶斯图卷积神经网络（BGCN）引入参数化的概率模型来解决不确定性；高斯诱导卷积(GIC)利用快速算法进行小波变换减少计算负担；HA-GCN通过自适应滤波器动态调整权重以匹配局部连接模式和节点特征特性；以及HGCN，它采用双曲几何模型学习分层无标度图的归纳表示。 总之，随着研究不断深入和技术进步，图神经网络尤其是GCN在处理复杂非欧几里得结构数据方面的能力得到了显著提升。这些改进不仅增强了模型的应用范围和效率，在多个领域也展示了其独特的价值，并有望在未来更多场景下发挥作用。
     
  • 从卷积神经网络到脉冲神经网络的Matlab代码.zip
    优质
    本资源包含了一系列从传统卷积神经网络（CNN）过渡至现代脉冲神经网络（SNN）的MATLAB实现代码。通过这些代码，学习者可以深入了解不同类型的神经网络架构及其在MATLAB中的应用实践，促进对深度学习技术中动态变化的理解和研究进展。 不会脉冲神经网络没关系，这个Matlab程序可以将卷积神经网络转换为脉冲神经网络。
     
  • 如何形象地解释神经网络中的激活函数的作用？
    优质
    本文深入浅出地解析了神经网络中激活函数的角色与重要性，通过直观的例子和类比帮助读者理解这一关键概念。 神经网络中的激活函数可以形象地比喻为大脑中的“决策单元”。在每个神经元内部，输入数据会被处理并通过一个特定的规则（即激活函数）来决定是否将信息传递给下一个神经元或层。不同的激活函数有不同的特性，例如Sigmoid和Tanh能够输出介于0到1之间的值或者-1到+1之间，这有助于模拟人类大脑中神经信号的开关状态；而ReLU则可以提供非线性关系的学习能力，并且计算效率更高。总之，激活函数决定了模型学习复杂模式的能力以及训练过程中的表现。 通过使用不同的激活函数，我们可以控制信息流动的方向和强度，从而让神经网络能够更好地完成各种任务，比如图像识别、语音处理等。
     
  • 激活函数在神经网络中的应用及Sigmoid函数导数的证明（Sigmoid*(1-Sigmoid)）
    优质
    本文章探讨了激活函数在构建高效神经网络模型中的作用，并详细推导了Sigmoid函数的导数公式，即Sigmoid*(1-Sigmoid)，为深度学习研究提供理论支持。 在讲解神经网络的反向传播误差、权重修正以及激活函数Sigmoid求导的过程中，大多数资料只列出公式而缺乏推导过程。这里提供一些简单的证明给初学者参考。