PyTorch深度学习入门深度学习基础 2.3 非线性回归 1. 激活函数

逃离我推掉我的手 2024-03-26 07:11 74阅读 0赞

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*   *   *  PyTorch深度学习入门
         *   *  深度学习基础
             *  2.3 非线性回归
             *   *  1. 激活函数

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##### 深度学习基础 #####

##### 2.3 非线性回归 #####

之前我们看完了线性回归，但其实在实际中，大多数情况都不会是线性的，而是非线性的。

非线性就是说拟合函数并非直线或者平面，而是更加复杂的曲线或曲面。

###### 1. 激活函数 ######

在没有激活函数的情况下，可以利用多个人工神经元来构造人工神经网络，这相当于多个线性模型进行叠加。

![在这里插入图片描述][dee39efefc99400cb1a283dbf89a5162.png_pic_center]

激活函数的出现是为了 让神经网络可以拟合复杂的非线性函数。

激活函数  f f f 实际上是一个非常简单的非线性函数，但是只要多个带有激活函数的神经元组合在一起，就具有拟合复杂非线性函数的强大能力。

常用激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、Maxout等。

ReLU函数：  
 f ( x ) = \{ 0 , x ⩽ 0 x , x > 0 f(x)= \\begin\{cases\}0, & x \\leqslant 0 \\\\ x, & x>0\\end\{cases\} f(x)=\{ 0,x,x⩽0x>0

有了激活函数，整个人工神经元的数据计算过程就变成了：

y = f ( x ⃗ ⋅ w ⃗ ) y=f(\\vec\{x\} \\cdot \\vec\{w\}) y=f(x⋅w)

PyTorch 中也已经实现编写了ReLU 激活函数：torch.nn.functional.relu()。

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