1 人工神经网络
全连接神经网络
2 激活函数
- 隐藏层激活函数由人决定
- 输出层激活函数由解决的任务决定:
- 二分类:sigmoid
- 多分类:softmax
- 回归:不加激活(恒等激活identify)
2.1 sigmoid激活函数
- x为加权和
- 小于-6或者大于6,梯度接近于0,会出现梯度消失的问题
- 即使取值 [-6,6] ,网络超过5层,也会发生梯度消失
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"
# sigmoid
x = torch.linspace(-15, 15, 1000)
y = torch.sigmoid(x)
plt.plot(x, y)
plt.grid()
plt.show()x = torch.linspace(-15, 15, 1000, requires_grad=True)
torch.sigmoid(x).sum().backward()
plt.plot(x.detach(), x.grad)
plt.grid()
plt.show()
2.2 tanh激活函数
- 只在RNN使用