mish激活函数和leaky relu

mish激活函数是一种新型的激活函数，它是由Sergey Ioffe在2019年提出的。与传统的激活函数相比，mish激活函数具有更好的性能和更快的收敛速度。它的公式为：f(x) = x * tanh(ln(1 + e^x))。

Leaky ReLU是一种修正线性单元（ReLU）的变体，它可以解决ReLU在负数区间出现的“死亡神经元”问题。Leaky ReLU在负数区间不是完全为，而是有一个小的斜率，这样可以保证负数区间的梯度不为，从而避免了“死亡神经元”的出现。它的公式为：f(x) = max(ax, x)，其中a是一个小于1的常数。

相关问题

编写一段可以可视化Leaky Relu和Mish这两种激活函数的python代码，自变量由-10到10

以下是可视化Leaky Relu和Mish这两种激活函数的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def leaky_relu(x, alpha=0.1):
    return np.maximum(alpha * x, x)

def mish(x):
    return x * np.tanh(np.log(1 + np.exp(x)))

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y_leaky_relu = leaky_relu(x)
y_mish = mish(x)

plt.plot(x, y_leaky_relu, label='Leaky Relu')
plt.plot(x, y_mish, label='Mish')
plt.legend()
plt.show()

这段代码首先定义了Leaky Relu和Mish两个激活函数的函数实现，然后生成了一个从-10到10的100个点的自变量x，并计算了这两种激活函数在自变量范围内的取值。最后使用Matplotlib库将这两个函数的图像可视化出来。

matlab绘制mish、relu、swish、elu、sigmoid、tash、LeakyReLU

好的，我可以为您提供一些代码示例来绘制这些激活函数的图像。

1. Mish:

x = -10:0.1:10;
y = x.*tanh(log(1+exp(x)));
plot(x,y);
title('Mish function');

2. ReLU:

x = -10:0.1:10;
y = max(0,x);
plot(x,y);
title('ReLU function');

3. Swish:

x = -10:0.1:10;
y = x./(1+exp(-x));
plot(x,y);
title('Swish function');

4. ELU:

x = -10:0.1:10;
alpha = 1;
y = max(alpha*(exp(x)-1),x);
plot(x,y);
title('ELU function');

5. Sigmoid:

x = -10:0.1:10;
y = 1./(1+exp(-x));
plot(x,y);
title('Sigmoid function');

6. Tanh:

x = -10:0.1:10;
y = tanh(x);
plot(x,y);
title('Tanh function');

7. LeakyReLU:

x = -10:0.1:10;
alpha = 0.01;
y = max(alpha*x,x);
plot(x,y);
title('LeakyReLU function');

以上是一些示例代码，您可以根据需要进行修改和调整。希望能帮到您！