Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline

1. 神经元与神经网络
2. 激活函数
3. 前向算法
4. 损失函数
5. 反向传播算法
6. 数据的准备
7. PyTorch实例：单层神经网络实现

3.2 激活函数

3.2.2 Tanh

• Tanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：
  
  image.png

从图像上可以看出，与Sigmoid不同，它将输入变量映射到(-1,1)之间，它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。

• 导数
  
• 优缺点：
  • 优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导性，该函数广泛用于深度学习领域的神经网络中作为神经元的激活函数
  • 缺点：没有解决梯度消失问题

import torch
m=torch.nn.Tanh() #PyTorch中Tanh的定义
_input = torch.autograd.Variable(torch.rand(2))
print(_input)
print(m(_input))

由于梯度消失的原因，不推荐在隐含层使用Sigmoid和Tanh函数，但是可以在输出层使用。如果有必要使用Sigmoid的时候，Tanh要比Sigmoid好，因为Tanh是0均值。

3.2.3 Hard Tanh

image.png

PyTorch中Hard Tanh支持指定阈值min_val和max_val以改变输出的最小值和最大值

import torch
m=torch.nn.Hardtanh(-2,2) #大于2的输入变成2，小于-2的输入变成-2
_input = torch.autograd.Variable(torch.rand(2))
print(_input)
print(m(_input))

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