CUDA编程入门之激活函数PReLU 上篇： CUDA编程入门之激活函数Leaky ReLU PReLU (Parametric Rectified Linear Unit) 是何凯明团队提出的改进版ReLU激活函数，具有在不增加额外参数的情况下提升模型拟合能力与减小过拟合风险的优点。PReLU 与 Leaky ReLU 的主要区别在于负值方向的斜率，PReLU 的斜率是可学习参数，能够自适应地调整，以此提升...
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ELU ELU函数，全称为Exponential Linear Units，旨在改进ReLU激活函数，解决其在激活值全为零时梯度消失的问题。相比ReLU，ELU函数能保持负值，使激活函数的平均值接近于零，加快学习速度且更接近自然梯度。ELU函数的计算强度较高，这在一定程度上限制了其应用。其定义如下：ELU的导数形式为：将该形式绘制成函数...
CUDA编程入门之激活函数Leaky ReLU 在深度学习框架中，Leaky ReLU的CUDA实现一般已存在，便于CUDA编程入门者学习。以Caffe2中CUDA实现为例，Leaky ReLU的前向传播和反向传播公式如下：前向传播：Y = max(αX, X)后向传播：dX = max(α, 1) * dY 其中，X为输入，Y为输出，α为负值斜率，dX为梯度，dY为下一层的梯度。总结，...
