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激活函数总结（二十）：激活函数补充(SQNL、PLU)

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_36758270/article/details/132460100 2024/9/21 12:39:23

激活函数总结（二十）：激活函数补充

1 引言
2 激活函数
- 2.1 Square nonlinearity (SQNL)激活函数
- 2.2 Piecewise Linear Unit (PLU)激活函数
3. 总结

1 引言

在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数 (Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus、Mish、Maxout、HardSigmoid、HardTanh、Hardswish、HardShrink、SoftShrink、TanhShrink、RReLU、CELU、ReLU6、GLU、SwiGLU、GTU、Bilinear、ReGLU、GEGLU、Softmin、Softmax2d、Logsoftmax、Identity、LogSigmoid、Bent Identity、Absolute、Bipolar、Bipolar Sigmoid、Sinusoid、Cosine、Arcsinh、Arccosh、Arctanh、LeCun Tanh、TanhExp、Gaussian 、GCU、ASU、SQU、NCU、DSU、SSU、SReLU、BReLU、PELU、Phish、RBF、SQ-RBF、ISRU、ISRLU)。在这篇文章中，会接着上文提到的众多激活函数继续进行介绍，给大家带来更多不常见的激活函数的介绍。这里放一张激活函数的机理图：
在这里插入图片描述

2 激活函数

2.1 Square nonlinearity (SQNL)激活函数

Square nonlinearity（SQNL）一种新的计算高效激活函数。由于其固有的平方运算，该函数被命名为平方律非线性(SQNL)函数。其数学表达式和数学图像分别如下所示：
$\begin{cases} 1, & \text{if } x > 2 \\ x - \frac{x^2}{4}, & \text{if } 0 \leq x \leq 2 \\ x + \frac{x^2}{4}, & \text{if } -2 \leq x < 0 \\ -1, & \text{if } x < -2 \\ \end{cases}$ 在这里插入图片描述
优点：

简单非线性：平方运算，一个最简单的非线性操作。
对称和连续：它在零附近是对称的，在−∞和+∞之间是连续的。
线性微分：SQNL的导数是线性的。

缺点：

可解释性： SQNL不是一个广泛使用的激活函数，因此可能需要更多的背景知识来解释其作用和效果。
过于简单：很难用于处理复杂问题，提取复杂问题中的关键特征。

SQNL是一个用于数字电路的激活函数，在FPGA中有所用到。。。但是在深度学习中很少出现。。。。

2.2 Piecewise Linear Unit (PLU)激活函数

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1809.09534v1.pdf
PLU是一种类似于 ReLU 的激活函数，但在负半部分采用了分段线性变换，以引入更多的非线性性质。其数学表达式和数学图像分别如下所示：
$PLU(x)=max(\alpha (x+c)-c, min(\alpha (x+c)+c, x))$ 在这里插入图片描述
优点：

非线性性质： PLU 引入了非线性性质，有助于神经网络捕捉数据中的复杂模式，使其在处理非线性问题时表现更好。
平滑性：在输入范围内，PLU 是分段线性的，有助于梯度计算的稳定性，减少了梯度突变可能引发的问题。
参数调节：通过调整参数 α 和 c，可以控制 PLU 激活函数的斜率和平移，使其适应不同任务和数据分布。

缺点：

参数设置：需要仔细调整参数 α 和 c 才能获得最佳性能，这可能需要一些实验和调试。
可解释性： PLU 不是最常见的激活函数之一，可能需要更多的背景知识来理解其作用和效果。

总之，PLU 激活函数通过引入分段线性特性，同时保持一定的平滑性，旨在增加神经网络的非线性能力。但是，这是这种不常见的性质导致其并不常使用。。。。。

3. 总结

到此，使用激活函数总结（二十）已经介绍完毕了！！！如果有什么疑问欢迎在评论区提出，对于共性问题可能会后续添加到文章介绍中。如果存在没有提及的激活函数也可以在评论区提出，后续会对其进行添加！！！！

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