CUDA编程入门之激活函数Sigmoid Sigmoid函数，在生物学中广为人知，因其S型曲线而得名。在信息科学领域，它因其单调递增和反函数单调递增的特性，常作为神经网络激活函数，将输入映射至0到1的区间。Sigmoid函数在神经网络中的应用主要在于将其输出限制在0到1之间，使得模型的输出更加平滑且易于解释。适用场景 Sigmoid激活函数在处理二分类...
CUDA编程入门之激活函数Tanh的要点如下：Tanh函数定义：Tanh函数数学上定义为 Y = 1) / + 1)。在神经网络中，Tanh函数是一个重要的激活函数。Tanh函数特性：输出范围：Tanh的输出值在1到1之间，与Sigmoid类似，但映射负输入的能力更强。梯度问题：对于大或小的输入，Tanh的梯度会变得相对较小，...
CUDA编程入门之激活函数ELU CUDA编程入门之激活函数ELU的要点如下：ELU函数定义：ELU，全称为Exponential Linear Units，是一种旨在改进ReLU激活函数的变体。相比ReLU，ELU函数能够保持负值，使得激活函数的平均值接近于零，这有助于加快学习速度，并且更接近自然梯度。ELU函数的特点：解决梯度消失问题：ReLU在激活值全为零时会导致梯度消...
CUDA编程入门之激活函数Leaky ReLU CUDA编程入门之激活函数Leaky ReLU的要点如下：定义与目的：定义：Leaky ReLU激活函数是ReLU的一种改进形式，旨在解决ReLU函数的Dead ReLU问题。目的：通过为所有负值赋予一个非零斜率α，使得负值部分仍然有微小梯度，从而避免梯度消失，增强神经网络的训练效果。数学形式：前向传播：f = max，其中α为负值...
CUDA编程入门之激活函数ELU ELU的导数形式为：将该形式绘制成函数曲线如下，左图展示Tanh函数曲线，右图展示其导数曲线。在深度学习框架中，通常存在Tanh函数的CUDA实现，本文将以Caffe2中的CUDA实现为例，方便CUDA编程入门者学习。在Forward阶段，输入X和输出Y的计算遵循与ELU定义相一致的公式，假设X.shape=[1, 2, 3, 3]，N为...
