activations

在深度学习中，激活函数用于引入非线性性质，以增加模型的表达能力。目前最流行的激活函数是ReLU，它在正数范围内保持线性增长，而在负数范围内输出为零。[1]除了ReLU，还有一些新推出的激活函数，如swish、GELU和Mish，据称它们在某些情况下效果优于ReLU。[1][2][3]

Sigmoid是一种常用的激活函数，它将实数压缩到0到1之间，主要用于二分类的最后输出层。然而，Sigmoid存在梯度消失问题，计算复杂度较高，并且输出不以0为中心。[1]

Swish是由谷歌提出的自门控激活函数，相关研究表明，用Swish替代ReLU可以获得轻微的效果提升。[2]

GELU是一种高斯误差线性单元激活函数，在Transformer中表现最好。它能够避免梯度消失问题，并在tf-nightly包中得到支持。[2]

Mish是在YOLO v4中使用的激活函数，YOLO v4中还提到了其他激活函数，如Leaky ReLU、PReLU、ReLU6、SELU和Swish。其中，Leaky ReLU和PReLU在训练过程中可能较难优化，ReLU6则用于量化网络设计。[3]

相关问题

matlab activations

Matlab provides various functions to compute and analyze activations in neural networks. The most commonly used function is `activations()`, which calculates the output of a specific layer for a given input.

The syntax for `activations()` is as follows:

output = activations(net, input, layer)

- `net` is the trained neural network model.
- `input` is the input data for which you want to calculate the activations.
- `layer` is the name or index of the specific layer whose activations you want to compute.

Here's an example that illustrates the usage of `activations()`:

% Load a pretrained network (e.g., AlexNet)
net = alexnet;

% Generate a random input
input = randn(227, 227, 3);

% Compute activations for the 8th layer
layer = 'fc7';
output = activations(net, input, layer);

In this example, `output` will contain the activations of the 'fc7' layer for the given random input.

You can explore more functions provided by Matlab's Deep Learning Toolbox for activation analysis, such as `activationsGradient()`, `deepDreamImage()`, and `deepDreamVisualization()`. These functions allow you to analyze and visualize activations in greater detail.

activations.py代码

以下是一个简单的 activations.py 代码示例，其中包含了几个常见的激活函数（ReLU、sigmoid、tanh）的实现：

import numpy as np

def relu(Z):
    """
    ReLU 激活函数
    """
    return np.maximum(0, Z)

def sigmoid(Z):
    """
    sigmoid 激活函数
    """
    return 1 / (1 + np.exp(-Z))

def tanh(Z):
    """
    tanh 激活函数
    """
    return np.tanh(Z)

在这个示例中，我们使用 numpy 库实现了这些激活函数。在实际使用中，我们可以将这个文件导入到我们的神经网络实现中，并在定义层时指定激活函数。例如，如果我们想在某一层使用 ReLU 激活函数，我们可以这样写：

class DenseLayer:
    def __init__(self, input_size, output_size, activation='relu'):
        self.weights = ...
        self.bias = ...
        if activation == 'relu':
            self.activation_function = relu
        elif activation == 'sigmoid':
            self.activation_function = sigmoid
        elif activation == 'tanh':
            self.activation_function = tanh
        else:
            raise ValueError("Invalid activation function: {}".format(activation))
    ...

这样，我们就可以在定义每一层时选择不同的激活函数了。