1.階躍函數

，值域{0,1}

1 def step_function(x): 2 return np.array(x>0,dtype=np.int)

2.sigmoid函數

，值域(0,1)

1 def sigmoid(x): 2 return 1/(1+np.exp(-x))

3.relu函數

，值域[0，+∞）

1 def relu(x): 2 return np.maximum(0,x)

4.leaky relu函數

，值域R

1 def leaky_relu(x): 2 value = [i if i >= 0 else 0.01*i for i in x] 3 return np.array(value)

5.tanh函數

，值域(-1,1)

1 def tanh(x): 2 e_a = np.exp(-2*x) 3 y=(1-e_a)/(1+e_a) 4 return y

?

6.softmax函數

，值域[0,1]

1 def softmax(x): 2 e_a = np.exp(x) 3 sum_e_a = np.sum(e_a) 4 y=e_a/sum_e_a 5 return y 6 #或者，考慮可能出現內存溢出問題，減去一個常數 7 def softmax(x): 8 c=np.max(x) 9 e_a = np.exp(x-c) 10 sum_e_a = np.sum(e_a) 11 y=e_a/sum_e_a 12 return y

7.畫圖程序

1 x=np.arange(-5,5,0.1) 2 y=softmax(x)#可替換為其它函數 3 plt.plot(x, y) 4 plt.ylim(-1.1, 1.1) 5 plt.show()

?

轉載于:https://www.cnblogs.com/little-horse/p/11241508.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的常用的激活函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。