PyTorch中常用的激活函數(shù)的方法示例
更新時間：2019年08月20日 10:53:44 作者：Steven·簡談
這篇文章主要介紹了PyTorch中常用的激活函數(shù)的方法示例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是由兩個或多個線性網(wǎng)絡(luò)層疊加，并不能學(xué)到新的東西，簡單地堆疊網(wǎng)絡(luò)層，不經(jīng)過非線性激活函數(shù)激活，學(xué)到的仍然是線性關(guān)系。
但是加入激活函數(shù)可以學(xué)到非線性的關(guān)系，就具有更強(qiáng)的能力去進(jìn)行特征提取。
構(gòu)造數(shù)據(jù)
import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt x = torch.linspace(-5, 5, 200) # 構(gòu)造一段連續(xù)的數(shù)據(jù) x = Variable(x) # 轉(zhuǎn)換成張量 x_np = x.data.numpy() # 換成 numpy array, 出圖時用
Relu
表達(dá)式：
代碼：
y_relu = F.relu(x).data.numpy() plt.plot(x_np, y_relu, c='red', label='relu') plt.ylim((-1, 5)) plt.legend(loc='best') plt.show()
形狀如圖：
Sigmoid
表達(dá)式：
代碼：
y_sigmoid = F.sigmoid(x).data.numpy() plt.plot(x_np, y_sigmoid, c='red', label='sigmoid') plt.ylim((-0.2, 1.2)) plt.legend(loc='best') plt.show()
形狀如圖：
Tanh
表達(dá)式：
代碼：
y_tanh = F.tanh(x).data.numpy() plt.plot(x_np, y_tanh, c='red', label='tanh') plt.ylim((-1.2, 1.2)) plt.legend(loc='best') plt.show()
形狀如圖：
Softplus
表達(dá)式：
代碼：
y_softplus = F.softplus(x).data.numpy() plt.plot(x_np, y_softplus, c='red', label='softplus') plt.ylim((-0.2, 6)) plt.legend(loc='best') plt.show()
形狀如圖：
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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