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社区首页 >问答首页 >Heaviside (单位步骤)在TensorFlow中的激活

Heaviside (单位步骤)在TensorFlow中的激活
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Stack Overflow用户
提问于 2019-12-26 18:10:32
回答 1查看 617关注 0票数 0

我需要在TensorFlow中实现感知器,但是heaviside (单元步骤)激活似乎在TensorFlow中不可用。它不在tf.中,不在tf.nn.中,也不在tf.keras.activations.中。我猜是因为TensorFlow是基于梯度的库,而heaviside激活没有梯度。

我不知道为什么这个基本功能不存在。有什么解决办法吗?制造一个感知器。

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-02-13 19:19:19

TensorFlow没有heaviside (单位台阶)激活功能,可能是因为TF是梯度库,而heaviside没有梯度。我不得不用装饰器@tf.custom_gradient实现我自己的heaviside

代码语言:javascript
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AI代码解释
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#Heaviside (Unit Step) function with grad
@tf.custom_gradient
def heaviside(X):
  List = [];

  for I in range(BSIZE):
    Item = tf.cond(X[I]<0, lambda: tf.constant([0], tf.float32), 
                           lambda: tf.constant([1], tf.float32));  
    List.append(Item);

  U = tf.stack(List);

  #Heaviside half-maximum formula
  #U = (tf.sign(X)+1)/2;

  #Div is differentiation intermediate value
  def grad(Div):
    return Div*1; #Heaviside has no gradient, use 1.

  return U,grad;
票数 0
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/59495271

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