当前位置:   article > 正文

常用激活函数

常用激活函数

常用激活函数

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplots_adjust(hspace=0.5 , wspace=0.5)
rows = 3
cols = 2

# Sigmoid(x)=1/(1+e^(-x))
x=np.linspace(-10,10,100)
Sigmoid=1/(1+np.power(np.e,(-x)))

plt.subplot(rows,cols,1)
plt.plot(x,Sigmoid)
plt.title('Sigmoid(x)=1/(1+e^(-x))')
# plt.show()


# ReLU = max(0,x)
x=np.linspace(-10,10,100)
p=0
cond = x>=0
ReLU = np.where(cond,x,p*x) 
plt.subplot(rows,cols,2)
plt.plot(x,ReLU)
plt.title(' ReLU = max(0,x)')
# plt.show()


#LeayReLU = x(x>0);px(x<0)
x=np.linspace(-10,10,100)
p=0.3
cond = x>=0
LeayReLU = np.where(cond,x,p*x) 

plt.subplot(rows,cols,3)
plt.plot(x,LeayReLU)
plt.title(' LeayReLU = x(x>0);px(x<0)')
# plt.show()

#tanh(x)=(e^x - e(-x)) / (e^x + e^(-x))
#        = 2 * Sigmoid(2x) - 1
x=np.linspace(-10,10,100)
tanh = np.tanh(x)
plt.subplot(rows,cols,4)
plt.plot(x,tanh)
plt.title(' tanh(x) = (e^x - e(-x)) / (e^x + e^(-x))')
# plt.show()


# softmax(zi) = e^zi / (e^z1 + ... + e^zj)
x=np.linspace(0,10,20)
# x=[ 2 ,1 ,0.1]
sumx = np.sum(np.power(np.e,x))
softmax = np.power(np.e, x) / sumx

plt.subplot(rows,cols,5)
plt.scatter(x,softmax)
plt.title('softmax(zi) = e^zi / (e^z1 + ... + e^zj)')
plt.show()


  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
  • 38
  • 39
  • 40
  • 41
  • 42
  • 43
  • 44
  • 45
  • 46
  • 47
  • 48
  • 49
  • 50
  • 51
  • 52
  • 53
  • 54
  • 55
  • 56
  • 57
  • 58
  • 59
  • 60
  • 61
声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/菜鸟追梦旅行/article/detail/648946
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号