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tanh函数权威发布_tanh函数怎么读(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

tanh函数

神经网络的秘密武器：激活函数详解嘿，小小科学家们！今天我们来聊聊人工神经网络中的一个超级重要的角色——激活函数。你可能好奇，什么是激活函数呢？别急，我们慢慢揭开它的面纱。𐟌ˆ 𐟤” 什么是激活函数？想象一下，如果我们的大脑只是简单地把信息从一个地方传递到另一个地方，那我们能做的事情就很有限了。激活函数在人工神经网络中就像是一个“大脑的开关”，它决定信息是被传递还是被忽略，而且还能增加网络的非线性能力，让网络能够学习和处理更复杂的任务。 𐟓š 激活函数的作用激活函数的主要作用有两个：引入非线性：让神经网络能够学习和模拟复杂的输入输出关系。决定信息流：控制信息在神经网络中的流动。 𐟔 常见的激活函数 Sigmoid函数：它的形状像一个“S”，可以把输入值压缩到0和1之间。它在二分类问题中特别有用。 Tanh函数：这是Sigmoid函数的变种，输出值在-1和1之间，常用于输出值需要中心化的情况。 ReLU函数：全名是“Rectified Linear Unit”，它在正数部分的斜率是0，在负数部分的斜率是1。它计算简单，训练速度快，是目前最流行的激活函数之一。 Leaky ReLU：这是ReLU的改进版，它允许负数有一个小的非零斜率，可以解决ReLU的死亡ReLU问题。 Softmax函数：通常用于神经网络的最后一层，特别是多分类问题中，它可以输出一个概率分布。 𐟓ˆ 激活函数的重要性激活函数是神经网络中不可或缺的一部分。没有它们，我们的神经网络就只是一堆线性方程，无法处理复杂的任务。 𐟚€ 结语激活函数就像是神经网络的调味品，给网络增添了“味道”，让它更加强大和灵活。下次你听到人工智能的时候，不妨想想这些默默工作的激活函数，它们可是背后的英雄哦！如果你对激活函数或者人工智能有更多的好奇，记得留言，我们一起探索更多的奥秘！

ReLU vs Sigmoid，咋选？在设计神经网络时，选择合适的激活函数至关重要。ReLU（Rectified Linear Unit）和Sigmoid是两种常见的激活函数，它们各有优缺点。 ReLU的主要优点包括：训练效率高：由于其线性性质，梯度消失问题不太明显，使得网络更容易训练。稀疏性：ReLU的输出具有稀疏性，这有助于自动进行变量筛选。深度网络适用：无论网络有多深，ReLU都能保持分段线性特性，使得深层网络的训练成为可能。而Sigmoid和Tanh函数则具有以下优点：有界性：这些函数的输出是有界的，这可以满足某些特定的输出要求。灵活性：Sigmoid和Tanh能够提供更灵活的输出范围，适用于需要特定值域的场景。在实际应用中，建议采用以下策略来选择激活函数：模块内部使用ReLU：在网络结构的每个“模块”内部，使用多层ReLU来提高训练效率和稀疏性。输出层使用Sigmoid：在网络的输出层，使用Sigmoid或Tanh等函数来整理输出，使其符合所需的值域要求。按业务逻辑组装模块：最后，根据业务逻辑将各个“模块”组装起来，形成完整的网络结构。通过这种方式，可以充分利用ReLU和Sigmoid各自的优点，构建出高效且符合需求的神经网络模型。

常见激活函数及其特点详解在神经网络中，选择合适的激活函数至关重要。以下是几种常见的激活函数及其特点： Sigmoid激活函数 𐟓ˆ 范围： (0, 1) 优点：输出范围有限，适用于二分类问题或输出概率。缺点：在深度网络中，容易出现梯度消失问题，不推荐在隐藏层中使用。 Hyperbolic Tangent (tanh)激活函数 𐟌€ 范围： (-1, 1) 优点：相对于Sigmoid，均值接近零，减轻了梯度消失问题。缺点：仍然可能存在梯度消失问题，不太适用于深度网络。 Rectified Linear Unit (ReLU)激活函数 𐟒ኦ(x) = max(0, x) 优点：在训练中收敛速度较快，计算简单，适用于大多数情况。缺点：可能导致神经元死亡问题（某些神经元永远不会激活），对梯度下降要求谨慎初始化权重。 Leaky ReLU激活函数 𐟒犦(x) = max(ax, x)（通常a是一个小的正数，如0.01）优点：在x < 0时有小的斜率，避免了死亡神经元问题。缺点：在某些情况下，可能导致激活值过小，不适用于所有问题。 Parametric ReLU (PReLU)激活函数 𐟔犦(x) = max(ax, x)（其中a是可学习的参数）优点：类似于Leaky ReLU，但a可以通过训练来学习。缺点：在小数据集上可能过拟合。 Scaled Exponential Linear Unit (SELU)激活函数 𐟌🊨‡ꥸ楽’一化效果，有助于减轻梯度消失和爆炸问题。适用于某些情况，但不是所有。 Softmax激活函数 𐟦… 用于多类别分类问题，在输出层将原始分数转换为概率分布。范围： (0, 1)，且所有输出的和为1。前向传播 𐟌 前向传播是神经网络中的一个步骤，是神经网络推断（inference）的过程，用于将输入数据通过网络的各层，最终产生输出。在这个过程中，输入数据通过网络的输入层（第一层），经过每一层的权重和激活函数，逐步传播（经由隐藏层）到输出层。每个神经元都接收来自上一层的输入，并生成一个输出，然后将其传递给下一层。这样的传播过程一直持续到达输出层，最终得到神经网络的预测结果。前向传播是计算损失（预测值与实际值之间的差异）的一部分，以便通过反向传播来调整权重，从改进网络的性能。

数分求极限的7种方法和三角函数总结今天没有录视频，发个笔记吧𐟓 求极限的方法总结洛必达法则：这个方法特别适用于0/0或∞/∞型的极限。夹逼准则：当函数被两个极限相同的函数夹在中间时，可以利用这个方法。等价无穷小：在加减法的极限中非常有用。单调有界法：利用函数的单调性和有界性来求极限。泰勒公式：对于复杂函数，泰勒公式是一个强大的工具。洛朗级数：与泰勒公式类似，但适用于复数域。积分法：通过积分来求极限，适用于某些特殊情况。常见三角函数总结 tan(x)：基本三角函数，用于计算角度和弧度。 cot(x)：余切函数，与tan(x)互为倒数。 sec(x)：正割函数，与cos(x)互为倒数。 csc(x)：余割函数，与sin(x)互为倒数。 sin(x)：正弦函数，用于计算角度的正弦值。 cos(x)：余弦函数，用于计算角度的余弦值。 tanh(x)：双曲正切函数，与tan(x)类似但适用于复数域。 coth(x)：双曲余切函数，与cot(x)类似但适用于复数域。 sech(x)：双曲正割函数，与sec(x)类似但适用于复数域。 csch(x)：双曲余割函数，与csc(x)类似但适用于复数域。希望这些方法能帮助你更好地理解和解决数学问题！𐟓š

5种常见激活函数优缺点对比激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，它们为网络引入了非线性，使得网络能够更好地逼近复杂的函数。接下来，我们来探讨5种常见的激活函数及其优缺点。 𐟔𙠓igmoid函数优点： Sigmoid函数的输出范围在[0, 1]之间，输出可以看作概率值。在输出接近0或1时，梯度较大，有助于梯度下降。缺点： Sigmoid函数的梯度在中心附近接近0，导致梯度消失的问题。 Sigmoid函数的指数运算相对较慢，计算效率较低。 𐟔𙠔anh函数优点： Tanh函数的输出范围在[-1, 1]，对于一些以0为中心的数据集具有更好的表示能力。 Tanh函数相对于Sigmoid函数会压缩数据，使得训练更加稳定。缺点： Tanh函数也存在梯度消失的问题。 Tanh函数的计算效率较低。 𐟔𙠒eLU函数优点： ReLU函数在正区间上是线性的，计算速度非常快。 ReLU函数解决了梯度消失的问题，并且在训练中表现更好。缺点： ReLU函数的负区间输出为0，可能导致神经元死亡。 ReLU函数不是严格可微的，在0点处的导数为0。 𐟔𙠌eaky ReLU函数优点： Leaky ReLU函数在负区间上引入了一个小的负斜率，以避免神经元死亡问题。 Leaky ReLU函数计算速度快，相较于其他函数具有更好的训练性能。缺点： Leaky ReLU函数引入了一个额外的超参数，需要手动选择合适的负斜率。 𐟔𙠅LU函数（Exponential Linear Unit）优点： ELU函数在负区间上引入了指数形状，相较于Leaky ReLU函数更加平滑。 ELU函数解决了ReLU函数中的神经元死亡问题，并且在训练中表现更好。缺点： ELU函数的计算速度较慢，相较于ReLU函数需要更多的计算资源。在实践中，ReLU及其变种（如Leaky ReLU、ELU）常常被使用，由于其较好的训练性能和计算效率。然而，对于输出是概率的问题，如二分类问题，Sigmoid函数是一个常见的选择。最佳的选择取决于具体任务和网络结构，我们要根据实验和验证来确定最适合的激活函数。希望以上的分享对你有帮助！

科大讯飞AI算法工程师面试全攻略 𐟔 LoRA微调（矩阵分解）全参微调：完全调整所有参数。秩R的本质：先降维再升维。初始化矩阵：正态分布或均匀分布初始化矩阵A，零矩阵初始化矩阵B。预训练参数：固定大语言模型的参数，只训练矩阵A和矩阵B。超参数R：根据2的整数次幂调整。 𐟔 RAG（检索器和生成器）检索器：输入文本通过BM25检索相似文本，再通过文本嵌入和余弦相似度找到最相似的文本。生成器：一方面使用提示词工程生成，另一方面通过外链脚本或Agent生成。 𐟔 LSTM的门门的本质：一层全连接层，输入向量，输出0或1。遗忘门：上一个时刻有多少保留到当前时刻（使用sigmoid激活函数）。输入门：当前时刻的输入有多少保留到单元状态（使用sigmoid激活函数）。输出门：单元状态有多少需要输出（使用tanh激活函数）。反向传播：误差项的时间BP和误差项的层BP（交叉熵）。 𐟔 大模型从0到1的过程预训练BaseModel：在大规模数据集上进行。 SFT Model：在高质量数据集上进行。 RLHF RewardModel：训练人工根据对相同的prompt生成答案进行排序，反馈给SFT Model。

深度学习函数详解：从基础到优化 𐟓ˆ 深度学习函数是神经网络的核心，它们决定了模型的性能和功能。以下是深度学习函数的一个全面总结：一、激活函数 𐟌 ReLU（Rectified Linear Unit）：将大于0的数原数输出，小于或等于0的数输出0。ReLU具有稀疏性，计算复杂度低，但存在输出不是0对称和梯度消失的问题。 Sigmoid：将任意实数值压缩到(0,1)区间内，适用于二分类问题的输出层。但Sigmoid函数存在梯度消失和计算量大的缺点。 Tanh：将任意实数值压缩到(-1,1)区间内，解决了Sigmoid函数输出不是0对称的问题，但同样存在梯度消失和计算量大的问题。 Softmax：将多分类的输出转换为概率分布，确保输出值的范围在[0,1]之间，并且所有输出的总和为1。Softmax函数在多分类问题中广泛应用。二、损失函数 𐟓‰ 均方误差（Mean Squared Error, MSE）：用于回归任务，计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。交叉熵（Cross-Entropy）：用于分类任务，特别是多分类任务。交叉熵损失函数能够很好地衡量模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。三、优化函数 𐟚€ 梯度下降（Gradient Descent）：最常用的优化算法之一，通过计算损失函数关于模型参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数。 Adam：一种基于自适应估计的一阶优化算法，能够自动调整学习率，适用于大多数深度学习模型。 Adagrad、RMSProp等：其他常见的优化算法，各有特点，适用于不同的场景和需求。四、其他函数 𐟛 ️ 卷积函数：在卷积神经网络（CNN）中广泛使用，用于提取图像等数据的局部特征。池化函数：用于降低数据的空间维度，减少计算量和参数数量，同时保留重要特征。常见的池化操作包括最大值池化和均值池化。数据预处理函数：如数据标准化、归一化等，用于改善模型的收敛速度和性能。五、函数的作用与影响 𐟌Ÿ 激活函数：引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂的数据表示和特征。损失函数：指导模型优化方向，衡量模型性能的好坏。优化函数：调整模型参数以最小化损失函数，提高模型的预测准确性。

常见激活函数： Sigmoid型函数 n Logistic函数： n Tanh函数： tanh n 二者均为饱和函数（两无限侧导数为零） n Tanh是零中心化的，而Logistic输出始终为正。非零中心化的输出会使得其后一层的神经元的输入发生偏置偏移（bias shift），并进一步使得梯度下降的收敛速度变慢。

神经网络权重初始化指南：选择最佳策略在训练神经网络时，权重初始化的选择至关重要。不同的初始化方法会对网络的训练过程和性能产生深远影响。以下是一些常见的权重初始化策略及其优缺点：零初始化 𐟧 将所有权重初始化为0是最简单的方法。然而，这种方法会导致所有神经元在训练初期具有相同的输出，进而在反向传播过程中进行相同的更新，这可能不利于网络的训练。随机初始化 𐟎𒊩š机初始化是一种常见的选择，权重可以从均匀分布或正态分布中随机抽取。这种方法可以打破权重的对称性，但初始值的选择不当可能会导致训练的不稳定性。 Xavier/Glorot初始化 𐟧銨🙧獦–𙦳•专为Sigmoid和Hyperbolic Tanh激活函数设计，公式如下： w=random_number√ninputsw = \frac{\text{random_number}}{\sqrt{n_{\text{inputs}}}}w=random_numberninputs 这种方法有助于保持权重在初始化时的分布，有助于网络的稳定训练。 He初始化 𐟌𐊤𘺒eLU激活函数设计的初始化方法，公式为： w=random_number㗲ninputs−−−−−−√w = \text{random_number} \times \sqrt{\frac{2}{n_{\text{inputs}}}}w=random_number㗮inputs2 这种方法考虑了ReLU激活函数的特性，有助于加速网络的训练。 LeCun初始化 𐟏ኩ’ˆ对Sigmoid激活函数的初始化方法，公式为： w=random_number㗱ninputs−−−−−−√w = \text{random_number} \times \sqrt{\frac{1}{n_{\text{inputs}}}}w=random_number㗮inputs1 这种方法有助于保持权重在初始化时的分布，有助于网络的稳定训练。正交初始化 𐟧Ÿ‍♂️ 在这种方法中，权重矩阵的行都是正交的，这在某些深度学习应用中是有益的，尤其是在循环神经网络中。这种方法可以确保网络在初始化时具有更好的结构性质。正确的权重初始化可以加速训练的收敛，并降低训练过程中的不稳定性。选择合适的初始化策略可以大大提高神经网络训练的速度和稳定性。

LSTM为何在梯度消失上优于RNN？ LSTM（长短期记忆网络）在处理梯度消失问题时，表现优于传统的RNN（循环神经网络）。这主要得益于LSTM独特的网络结构设计。以下是LSTM在梯度消失问题上优于RNN的关键因素𐟑‡ 1️⃣ 细胞状态（Cell State）： 𐟑‰ 长期记忆维持：LSTM的核心是其细胞状态，这是一种横跨整个链的内部线路，可以让信息以几乎不变的形式流动穿过序列。由于这种设计，相关信息可以在序列中被保存很长时间，有助于减轻梯度消失的问题。 𐟑‰ 线性操作：在细胞状态中，信息主要通过线性操作（如加法）来更新，这有助于保持梯度的稳定性，因为线性操作对梯度的影响比非线性激活函数（如tanh和sigmoid）要小。 2️⃣ 门控制机制： 𐟑‰ 遗忘门（Forget Gate）：LSTM的遗忘门可以决定信息是否被保留在细胞状态中。这意味着网络可以学习去忽略不重要的信息，有助于减少梯度消失的问题。 𐟑‰ 输入门（Input Gate）和输出门（Output Gate）：这些门控制信息的流入和流出，使得LSTM能够在必要时保持梯度的稳定性。 3️⃣ 梯度流动优化： 𐟑‰ 更有效的梯度流动：在LSTM中，梯度可以在细胞状态中更直接地流动，避免了经过多层非线性激活函数的操作，从而减少了梯度消失的风险。 𐟑‰ 梯度裁剪（Gradient Clipping）：在实际应用中，LSTM经常使用梯度裁剪技术来防止梯度爆炸，这也有助于维持梯度的稳定性。通过这些设计，LSTM能够更好地处理梯度消失问题，从而提高模型的性能。

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