发表服务
我这里简单概括一下论文：首先摘要中作者提到sigmoid函数更贴近神经学，然而tanh则在机器学习任务中表现更好。作者在本文中提出了rectifyingneurons一种更贴近生物神经学，以及表现更好的激活函…
激活函数Tanh系列文章：Tanh的诞生比Sigmoid晚一些，sigmoid函数我们提到过有一个缺点就是输出不以0为中心，使得收敛变慢的问题。而Tanh则就是解决了这个问题。Tanh就是双曲正切函数。等于双曲余弦除双曲正弦。函数表达式和图像见下图。
RNN中为什么要采用tanh，而不是ReLU作为激活函数？.RNN中一个经典的问题是如果避免梯度消失？.造成这个问题的一个很重要原因是采用了tanh作为激活函数，很容易造成梯度消失问题。.其中一种解决方案是采….
0-定义.tanh是双曲函数中的一个，tanh()为双曲正切。.在数学中，双曲正切“tanh”是由基本双曲函数双曲正弦和双曲余弦推导而来。.tanhx=sinhxcoshx=ex−e−xex+e−x.其曲线如下图所示：.
普遍认为Neocogniron是1980年的这篇论文提出来的《1980-Fukushima-NeocognitronAself-organizingneuralnetworkmodelforamechanismofpatternrecognitionunaffectedbyshiftinposition》，读了之后发现，确实讲到了很多我想找的东西，例如卷积和池化（当时不这么叫卷积、池化的）这两个...
干货|Attention注意力机制超全综述.Attention机制通俗的说，对于某个时刻的输出y，它在输入x上各个部分上的注意力，这里的注意力也就是权重，即输入x的各个部分对某时刻输入y贡献的权重，在此基础上我们先来简单理解一下Transformer模型中提到的self-attention和...
论文概述.TowardsEvaluatingtheRobustnessofNeuralNetworks文中NicholasCarlini和DavidWagner提出了一种基于L0,L2,L∞范数的攻击方法，相对于之前的攻击来说，这种方法更为有效。.作者尝试攻击了蒸馏网络和非蒸馏网络，均取得了成功，因此证明了蒸馏网络并不能显著...
为什么引入激活函数？如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。
从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数.激活函数对神经网络的重要性自不必多言，机器之心也曾发布过一些相关的介绍文章，比如《一文概览深度学习中的激活函数》。.本文同样关注的是激活函数。.来自丹麦技术大学的CasperHansen通过公式、图表和代码...
人[9]提出将受限玻尔兹曼机堆叠形成一个深度信念网络，通过对受限玻尔兹曼机进行逐层训练来完成整个网络的训练．目前，受限玻尔兹曼机主要用于两方面：特征提取和预训练，用于网络参数初始化．生成式对抗网络由一个生成网络和一个判别网络组成，
我这里简单概括一下论文：首先摘要中作者提到sigmoid函数更贴近神经学，然而tanh则在机器学习任务中表现更好。作者在本文中提出了rectifyingneurons一种更贴近生物神经学，以及表现更好的激活函…
激活函数Tanh系列文章：Tanh的诞生比Sigmoid晚一些，sigmoid函数我们提到过有一个缺点就是输出不以0为中心，使得收敛变慢的问题。而Tanh则就是解决了这个问题。Tanh就是双曲正切函数。等于双曲余弦除双曲正弦。函数表达式和图像见下图。
RNN中为什么要采用tanh，而不是ReLU作为激活函数？.RNN中一个经典的问题是如果避免梯度消失？.造成这个问题的一个很重要原因是采用了tanh作为激活函数，很容易造成梯度消失问题。.其中一种解决方案是采….
0-定义.tanh是双曲函数中的一个，tanh()为双曲正切。.在数学中，双曲正切“tanh”是由基本双曲函数双曲正弦和双曲余弦推导而来。.tanhx=sinhxcoshx=ex−e−xex+e−x.其曲线如下图所示：.
普遍认为Neocogniron是1980年的这篇论文提出来的《1980-Fukushima-NeocognitronAself-organizingneuralnetworkmodelforamechanismofpatternrecognitionunaffectedbyshiftinposition》，读了之后发现，确实讲到了很多我想找的东西，例如卷积和池化（当时不这么叫卷积、池化的）这两个...
干货|Attention注意力机制超全综述.Attention机制通俗的说，对于某个时刻的输出y，它在输入x上各个部分上的注意力，这里的注意力也就是权重，即输入x的各个部分对某时刻输入y贡献的权重，在此基础上我们先来简单理解一下Transformer模型中提到的self-attention和...
论文概述.TowardsEvaluatingtheRobustnessofNeuralNetworks文中NicholasCarlini和DavidWagner提出了一种基于L0,L2,L∞范数的攻击方法，相对于之前的攻击来说，这种方法更为有效。.作者尝试攻击了蒸馏网络和非蒸馏网络，均取得了成功，因此证明了蒸馏网络并不能显著...
为什么引入激活函数？如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。
从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数.激活函数对神经网络的重要性自不必多言，机器之心也曾发布过一些相关的介绍文章，比如《一文概览深度学习中的激活函数》。.本文同样关注的是激活函数。.来自丹麦技术大学的CasperHansen通过公式、图表和代码...
人[9]提出将受限玻尔兹曼机堆叠形成一个深度信念网络，通过对受限玻尔兹曼机进行逐层训练来完成整个网络的训练．目前，受限玻尔兹曼机主要用于两方面：特征提取和预训练，用于网络参数初始化．生成式对抗网络由一个生成网络和一个判别网络组成，
发表服务