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今天读到了一篇论文，感觉很厉害：2006.09661，这篇文章提出了用sine作为激活函数，可以让NN的拟合能力更强，而且具有一些额外的很厉害的性质。尝试不同的激活函数其实很多人做过，估计使用sin也很多人尝试过，但是估计效果不好就放弃了...
现在回头讲讲这个研究：.原理其实很好理解，让神经网络拟合连续的函数会比之前显式的离散数据效果好很多（起源三论文）。.既然要近连续函数，莫过于以…
sin是标准的正弦函数，被提出用于神经网络学习，比如Parascandoloetal.(2016)，其中表明sin在特定任务上的学习速度比更有地位的函数快。penalizedtanh（Xuetal.,2016）的定义与LReLU函数类似，可被看作是「惩罚」负区域中的恒等函数。
貌似是因为sigmoid函数使得他拥有了能够拟合曲线的能力，为什么呢？.因为sigmoid函数是一个曲线映射，经过映射之后，不同于之前的简单相加。.图一是简单的激活函数是线性函数y=x.图一.
现将代码分享一下。.为方便展示，数据集改成了sin函数。.目标功能：对三个周期的sin(x)函数进行拟合.训练效果：.这个图像中，蓝色为数据集，红色为对其拟合的训练结果。.Loss表示两个函数之间的均方根误差。.程序改编自.pyTorch非线性回归代码实现作者...
因此，激活函数是确定神经网络输出的数学方程式，本文概述了深度学习中常见的十种激活函数及其优缺点。.首先我们来了解一下人工神经元的...
激活函数选择激活函数要选择ReLU等梯度累乘稳定的.学习率一种训练优化方式是对输入做白化操作(包括正规化和去相关),目的是可以选择更大的学习率.现代深度学习网络中常使用BatchNormalization(包括正规化步骤,但不含去相关).(Allyouneedisagoodinit.
激活函数可以通过设置单独的激活层实现，也可以在构造层对象时通过传递activation参数实现：.fromkeras.layersimportActivation,Densemodel.add(Dense(64))model.add(Activation('tanh'))等价于：.model.add(Dense(64,activation='tanh'))你也可以通过传递一个逐元素运算的Theano...
实验四BP神经网络模拟sin函数一、问题描述BP神经网络模拟sin函数根据人工神经网络学习算法，实现正弦曲线的拟合。要求能随机自动生成数量为n弦值作为训练集，并根据训练集拟合曲线，最后能通过输入x值测试理论与拟合sinx合度。
这篇论文使用了「粗粒梯度（coarsegradient）」这个术语来指代通过「经STE修改的链式法则」而得到的损失函数在权重变量方面的梯度。这篇论文讨论了通过二元激活和高斯数据学习二层线性层…
今天读到了一篇论文，感觉很厉害：2006.09661，这篇文章提出了用sine作为激活函数，可以让NN的拟合能力更强，而且具有一些额外的很厉害的性质。尝试不同的激活函数其实很多人做过，估计使用sin也很多人尝试过，但是估计效果不好就放弃了...
现在回头讲讲这个研究：.原理其实很好理解，让神经网络拟合连续的函数会比之前显式的离散数据效果好很多（起源三论文）。.既然要近连续函数，莫过于以…
sin是标准的正弦函数，被提出用于神经网络学习，比如Parascandoloetal.(2016)，其中表明sin在特定任务上的学习速度比更有地位的函数快。penalizedtanh（Xuetal.,2016）的定义与LReLU函数类似，可被看作是「惩罚」负区域中的恒等函数。
貌似是因为sigmoid函数使得他拥有了能够拟合曲线的能力，为什么呢？.因为sigmoid函数是一个曲线映射，经过映射之后，不同于之前的简单相加。.图一是简单的激活函数是线性函数y=x.图一.
现将代码分享一下。.为方便展示，数据集改成了sin函数。.目标功能：对三个周期的sin(x)函数进行拟合.训练效果：.这个图像中，蓝色为数据集，红色为对其拟合的训练结果。.Loss表示两个函数之间的均方根误差。.程序改编自.pyTorch非线性回归代码实现作者...
因此，激活函数是确定神经网络输出的数学方程式，本文概述了深度学习中常见的十种激活函数及其优缺点。.首先我们来了解一下人工神经元的...
激活函数选择激活函数要选择ReLU等梯度累乘稳定的.学习率一种训练优化方式是对输入做白化操作(包括正规化和去相关),目的是可以选择更大的学习率.现代深度学习网络中常使用BatchNormalization(包括正规化步骤,但不含去相关).(Allyouneedisagoodinit.
激活函数可以通过设置单独的激活层实现，也可以在构造层对象时通过传递activation参数实现：.fromkeras.layersimportActivation,Densemodel.add(Dense(64))model.add(Activation('tanh'))等价于：.model.add(Dense(64,activation='tanh'))你也可以通过传递一个逐元素运算的Theano...
实验四BP神经网络模拟sin函数一、问题描述BP神经网络模拟sin函数根据人工神经网络学习算法，实现正弦曲线的拟合。要求能随机自动生成数量为n弦值作为训练集，并根据训练集拟合曲线，最后能通过输入x值测试理论与拟合sinx合度。
这篇论文使用了「粗粒梯度（coarsegradient）」这个术语来指代通过「经STE修改的链式法则」而得到的损失函数在权重变量方面的梯度。这篇论文讨论了通过二元激活和高斯数据学习二层线性层…
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