PReLU激活函数计算公式

PReLU（Parametric Rectified Linear Unit）是一种带有可学习参数的激活函数，它在深度学习中常用于解决梯度消失问题。其计算公式如下：

当 x >= 0 时，PReLU(x) = x
当 x < 0 时，PReLU(x) = a * x

其中，a 是一个可学习参数，它控制了负值范围内的斜率。通过不同的 a 值，PReLU 可以学习到不同的负值斜率，使模型具有更好的拟合能力。

相关问题

python 实现Prelu激活函数

PReLU（Parametric Rectified Linear Unit）激活函数可以通过以下代码实现：

import torch.nn as nn

class PReLU(nn.Module):
    def __init__(self, num_parameters=1, init=0.25):
        super(PReLU, self).__init__()
        self.alpha = nn.Parameter(torch.ones(num_parameters) * init)

    def forward(self, x):
        return F.prelu(x, self.alpha)

在初始化函数中，我们需要指定一个参数数目 `num_parameters`，它对应了需要学习的 alpha 参数的数量。在前向传播时，我们可以使用 PyTorch 中内置的 PReLU 函数，它需要两个参数：输入 $x$ 和参数 alpha。我们把学习得到的 alpha 参数传递给 PyTorch 的 PReLU 函数，从而实现 PReLU 激活函数的效果。

需要注意的是，如果 `num_parameters` 大于1，那么 PReLU 将会变成一个通道共享的激活函数，即所有通道都共享同一个 alpha 参数。如果 `num_parameters` 等于通道数，那么每个通道都有一个独立的 alpha 参数。

神经网络激活函数计算公式

神经网络中的激活函数是一种非线性函数，用于对神经元的输出进行非线性转换。常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。以sigmoid函数为例，其计算公式如下：

$$ f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $$

其中，x代表输入，f(x)代表经过sigmoid函数转换后的输出。sigmoid函数的输出范围在0到1之间，可以用于二分类问题中作为概率输出。在神经网络中，激活函数通常被应用于神经元的输出，以增加模型的非线性能力并提高模型的性能。