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23种激活函数_激活函数种类

激活函数种类

一、简介

   一个节点的激活函数(Activation Function)定义了该节点在给定的输入或输入的集合下的输出。神经网络中的激活函数用来提升网络的非线性(只有非线性的激活函数才允许网络计算非平凡问题),以增强网络的表征能力。对激活函数的一般要求是:必须非常数、有界、单调递增并且连续,并且可导。
  在实际选择激活函数时并不会严格要求可导,只需要激活函数几乎在所有点可导即可,即在个别点不可导是可以接受的。另外,其导数尽可能的大可以帮助加速训练神经网络,否则导数过小会导致网络无法继续训练下去。

二、激活函数种类

  下面是不同的激活函数的函数公式,图像和导数公式,图像。

1、恒等函数

f ( x ) = x f ′ ( x ) = 1 f(x)=x \qquad\qquad\qquad f^{'}(x)=1 f(x)=xf(x)=1
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2、单位阶跃函数

f ( x ) = { 0 , x < 0 1 , x ≥ 0 f ′ ( x ) = { 0 , x ≠ 0 ? , x = 0 f(x)=\left\{

0,x<01,x0
\right.\qquad\qquad f^{'}(x)=\left\{
0,x0?,x=0
\right. f(x)={0,x<01,x0f(x)={0,x=0?,x=0
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3、逻辑函数

f ( x ) = σ ( x ) = 1 1 + e − x f ′ ( x ) = f ( x ) ( 1 − f ( x ) ) f(x)=\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\qquad\qquad f^{'}(x)=f(x)(1-f(x)) f(x)=σ(x)=1+ex1f(x)=f(x)(1f(x))
在这里插入图片描述
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4、双曲正切函数

f ( x ) = t a n h ( x ) = ( e x − e − x ) e x + e − x f ′ ( x ) = 1 − f ( x ) 2 f(x)=tanh(x)=\frac{(e^x-e^{-x})}{e^x+e^{-x}}\qquad \qquad f^{'}(x)=1-f(x)^2 f(x)=tanh(x)=ex+ex(exex)f(x)=1f(x)2
在这里插入图片描述
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5、反正切函数

f ( x ) = t a n − 1 ( x ) f ′ ( x ) = 1 x 2 + 1 f(x)=tan^{-1}(x)\qquad\qquad f^{'}(x)=\frac{1}{x^2+1} f(x)=tan1(x)f(x)=x2+11
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6、Softsign函数

f ( x ) = x 1 + ∣ x ∣ f ′ ( x ) = 1 ( 1 + ∣ x ∣ ) 2 f(x)=\frac{x}{1+|x|}\qquad\qquad f^{'}(x)=\frac{1}{(1+|x|)^2} f(x)=1+xxf(x)=(1+x)21
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7、反平方根函数(ISRU)

f ( x ) = x 1 + α x 2 f ′ ( x ) = ( 1 1 + α x 2 ) 3 f(x)=\frac{x}{\sqrt{1+\alpha x^2}}\qquad \qquad f^{'}(x)=(\frac{1}{\sqrt{1+\alpha x^2}})^3 f(x)=1+αx2 xf(x)=(1+αx2 1)3
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8、线性整流函数(ReLU)

f ( x ) = { 0 , x < 0 x , x ≥ 0 f ′ ( x ) = { 0 , x < 0 1 , x ≥ 0 f(x)= \left\{

0,x<0x,x0
\right.\qquad\qquad f^{'}(x)=\left\{
0,x<01,x0
\right. f(x)={0,x<0x,x0f(x)={0,x<01,x0
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9、带泄露线性整流函数(Leaky ReLU)

f ( x ) = { 0.01 x , x < 0 x , x ≥ 0 f ′ ( x ) = { 0.01 , x < 0 1 , x ≥ 0 f(x)= \left\{

0.01x,x<0x,x0
\right.\qquad\qquad f^{'}(x)=\left\{
0.01,x<01,x0
\right. f(x)={0.01x,x<0x,x0f(x)={0.01,x<01,x0
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10、参数化线性整流函数(PReLU)

f ( x ) = { α x , x < 0 x , x ≥ 0 f ′ ( x ) = { α , x < 0 1 , x ≥ 0 f(x)= \left\{

αx,x<0x,x0
\right.\qquad\qquad f^{'}(x)=\left\{
α,x<01,x0
\right. f(x)={αx,x<0x,x0f(x)={α,x<01,x0
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11、带泄露随机线性整流函数(RReLU)

f ( x ) = { α x , x < 0 x , x ≥ 0 f ′ ( x ) = { α , x < 0 1 , x ≥ 0 f(x)= \left\{

αx,x<0x,x0
\right.\qquad\qquad f^{'}(x)=\left\{
α,x<01,x0
\right. f(x)={αx,x<0x,x0f(x)={α,x<01,x0
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12、指数线性函数(ELU)

f ( x ) = { α ( e x − 1 ) , x < 0 x , x ≥ 0 f ′ ( x ) = { f ( α , x ) + α , x < 0 1 , x ≥ 0 f(x)= \left\{

α(ex1),x<0x,x0
\right.\qquad\qquad f^{'}(x)=\left\{
f(α,x)+α,x<01,x0
\right. f(x)={α(ex1),x<0x,x0f(x)={f(α,x)+α,x<01,x0
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13、扩展指数线性函数(SELU)

f ( x ) = λ { α ( e x − 1 ) , x < 0 x , x ≥ 0 λ = 1.0507 , α = 1.67326 f ′ ( x ) = λ { α ( e x ) , x < 0 1 , x ≥ 0

f(x)=λ{α(ex1),x<0x,x0λ=1.0507,α=1.67326
\qquad\qquad f^{'}(x)=\lambda \left\{
α(ex),x<01,x0
\right. f(x)=λ{α(ex1),x<0x,x0λ=1.0507,α=1.67326f(x)=λ{α(ex),x<01,x0
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14、S型线性整流激活函数(SReLU)

f t l , a l , t r , a r ( x ) = { t l + a l ( x − t l ) , x ≤ t l x , t l < x < t r t r + a r ( x − t r ) , x ≥ t r t l , a l , t r , a r 为 参 数 f t l , a l , t r , a r ′ ( x ) = { a l , x ≤ t l 1 , t l < x < t r a r , x ≥ t r

ftl,al,tr,ar(x)={tl+al(xtl),xtlx,tl<x<trtr+ar(xtr),xtrtl,al,tr,ar
\qquad\qquad f_{t_l,a_l,t_r,a_r}^{'}(x)=\left\{
al,xtl1,tl<x<trar,xtr
\right. ftl,al,tr,ar(x)=tl+al(xtl),xtlx,tl<x<trtr+ar(xtr),xtrtl,al,tr,arftl,al,tr,ar(x)=al,xtl1,tl<x<trar,xtr
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15、反平方根线性函数(ISRLU)

f ( x ) = { x 1 + α x 2 , x < 0 x , x ≥ 0 f ′ ( x ) = { ( 1 1 + α x 2 ) 3 , x < 0 1 , x ≥ 0 f(x)= \left\{

x1+αx2,x<0x,x0
\right.\qquad\qquad f^{'}(x)=\left\{
(11+αx2)3,x<01,x0
\right. f(x)={1+αx2 x,x<0x,x0f(x)={(1+αx2 1)3,x<01,x0
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16、自适应分段线性函数(APL)

f ( x ) = m a x ( 0 , x ) + ∑ s = 1 S a i s m a x ( 0 , − x + b i s ) f ′ ( x ) = H ( x ) − ∑ s = 1 S a i s H ( − x + b i s ) f(x)=max(0,x)+\sum_{s=1}^{S}a^s_{i}max(0,-x+b^s_i)\qquad\qquad f^{'}(x)=H(x)-\sum^{S}_{s=1}a^s_iH(-x+b^s_i) f(x)=max(0,x)+s=1Saismax(0,x+bis)f(x)=H(x)s=1SaisH(x+bis)

17、SoftPlus函数

f ( x ) = ln ⁡ ( 1 + e x ) f ′ ( x ) = e x 1 + e x f(x)=\ln(1+e^x) \qquad\qquad f^{'}(x)=\frac{e^x}{1+e^x} f(x)=ln(1+ex)f(x)=1+exex
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18、弯曲恒等函数

f ( x ) = x 2 + 1 − 1 2 + x f ′ ( x ) = x 2 x 2 + 1 + 1 f(x)=\frac{\sqrt{x^2+1}-1}{2}+x\qquad\qquad f^{'}(x)=\frac{x}{2\sqrt{x^2+1}}+1 f(x)=2x2+1 1+xf(x)=2x2+1 x+1
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19、Sigmoid Weighted Liner Unit(SiLU)

f ( x ) = x ⋅ σ ( x ) f ′ ( x ) = f ( x ) + σ ( x ) ( 1 − f ( x ) ) f(x)=x\cdot \sigma(x) \qquad\qquad f^{'}(x)=f(x)+\sigma(x)(1-f(x)) f(x)=xσ(x)f(x)=f(x)+σ(x)(1f(x))
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20、SoftExponential

f ( x ) = { − l n ( 1 − α ( x + α ) ) α , α < 0 x , α = 0 e α x − 1 α , α > 0 f ′ ( x ) = { 1 1 − α ( α + x ) , α < 0 e α x , α ≥ 0 f(x)= \left\{

ln(1α(x+α))α,α<0x,α=0eαx1α,α>0
\right. \qquad\qquad f^{'}(x)=\left\{
11α(α+x),α<0eαx,α0
\right. f(x)=αln(1α(x+α)),α<0x,α=0αeαx1,α>0f(x)={1α(α+x)1,α<0eαx,α0
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21、正弦函数

f ( x ) = s i n ( x ) f ′ ( x ) = c o s ( x ) f(x)= sin(x)\qquad\qquad f^{'}(x)=cos(x) f(x)=sin(x)f(x)=cos(x)
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22、Sinc函数

f ( x ) = { 1 , x = 0 s i n ( x ) x , x ≠ 0 f ( x ) = { 0 , x = 0 c o s ( x ) x − s i n ( x ) x , x ≠ 0 f(x)=\left\{

1,x=0sin(x)x,x0
\right.\qquad \qquad f(x)=\left\{
0,x=0cos(x)xsin(x)x,x0
\right. f(x)={1,x=0xsin(x),x=0f(x)={0,x=0xcos(x)xsin(x),x=0
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23、高斯函数

f ( x ) = e − x 2 f ′ ( x ) = − 2 x e − x 2 f(x)=e^{-x^2} \qquad\qquad f^{'}(x)=-2xe^{-x^2} f(x)=ex2f(x)=2xex2
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