ReLU
[论文阅读] Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers
Pre title: Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers accepted: Arxiv 2023 paper: https://export.arxiv.org/abs/2309.08586 code: None 关键词：atten ......
使用ReLU作为隐藏层的激活函数和在最后一层使用线性激活函数的作用
LSTM模型中使用ReLU作为隐藏层的激活函数和在最后一层使用线性激活函数，这两种做法有着不同的目的和作用： ReLU激活函数在隐藏层： 目的：ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数的主要目的是引入非线性到神经网络中。在深度学习模型中，非线性是必要的，因为它帮助网络学习和表示 ......
学习笔记415—激活函数(tanh、ReLU、softmax)
激活函数在神经网络中的作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。常用的激活函数有 sigmoid、 tanh、 relu、 softmax等。 1.1、sigmoid函数 sigmoid函数将输入变换为(0,1)上的输出。它将范 ......
Dynamic ReLU：根据输入动态确定的ReLU
这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数。与传统的ReLU相比，DY-ReLU的额外计算成本可以忽略不计，但表示能力明显增强，并且实现简单，所以可以非常简单的对我们现有的模型进行修改。 ......
ML-relu变体
由于课程上的需要，所以自己需要整理一下这几个Relu函数相关的含义，想来写到word也是写，写到博客也是写，挂博客上能多留点回忆。 # LeakyReLu 说到找函数，还是得去官网直接搜，咔一下，立马就搜到了。啊，那我肯定就直接复制着写。先看看官网里面的描述： ![image](https://im ......