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C++builder中的人工智能（7）如何在C++中开发特别的AI激活函数？

🕗 发布于 2024-11-07 04:24 人工智能  c++  机器学习  

在当今的AI开发中，人工智能模型正迅速增加。这些模型使用数学函数来执行和学习，以便在传播时优化最佳结果，或在反向传播时选择最佳解决方案。其中之一就是激活函数。也称为转移函数或阈值函数，它决定了神经元的激活值作为输出，这个值是通过输入的加权值之和计算得出的。在这篇文章中，我们将描述当今最常用的激活函数，并展示如何在C++中使用它们。

目录

  • 什么是AI激活函数？
  • 我们如何在AI中开发特别的激活函数？
    • 恒等函数（y=x）
    • 二进制步函数（Heaviside步函数）
    • 逻辑函数（Logistic曲线）和Sigmoid函数
    • 双曲正切函数（tanh）
    • 指数线性单元（ELU）
    • 缩放指数线性单元（SELU）
    • 修正线性单元（ReLU）
    • 高斯误差线性单元（GELU）
    • SoftPlus激活函数
    • 自我规则非单调（Mish）激活函数
    • Softmax函数

什么是AI激活函数？

激活函数（phi()）也称为转移函数或阈值函数。它从净输入函数的给定值（sum）中确定激活值（a = phi(sum)）。在净输入函数中，sum是它们权重中的信号之和。激活函数是这个和的新值，具有给定的函数或条件。激活函数是一种将所有加权信号的和转换为该信号的新激活值的方法。有不同的激活函数，一些常见的有线性（恒等）、双极性和逻辑（sigmoid）。

在C++中，你可以创建自己的AI激活函数。注意，“sum”是净输入函数的结果，它计算所有加权信号的和。我们将使用sum作为输入函数的结果。在这里，人工神经元（输出值）的激活值可以通过激活函数如下所示写出：

通过使用这个sum净输入函数值和phi()激活函数，我们可以计算输出。

我们如何在AI中开发特别的激活函数？

在AI开发中，有不同类型的激活函数用于不同的目的。我们可以使用它们，或者我们可以开发一个特别的激活函数。现在让我们看看AI开发中的激活函数类型。

1. 恒等函数（y=x）

恒等函数，也称为恒等关系或恒等映射或恒等变换，是数学中的一个函数，它总是返回用作其参数的相同值。我们可以简单地说它是y=x函数或f(x)=x函数。这个函数也可以作为一些AI应用中的激活函数。

这是一个非常简单的激活函数，也是恒等函数：

float phi(float sum) {
    return sum; // 恒等函数，线性转移函数 f(sum)=sum
}

这个函数的返回值应该是浮点数（float, double, long double），因为权重通常在0和1.0之间。

2. 二进制步函数（Heaviside步函数）

二进制步函数，或Heaviside步函数，或单位步函数，是一个步函数，以奥利弗·海维赛德（1850-1925）命名，其值对于负参数为零，对于正参数为一。这意味着它作为布尔值结果为0或1。这个函数是步函数的一般类别的例子，所有这些都可以表示为这种函数的平移的线性组合。

因此，我们的二进制步函数应该如下所示。

bool phi(float sum) {
    return (sum > 0); // 二进制步函数，Heaviside步函数，单位步函数
}

这个激活函数如果sum>0则返回1（true），否则返回0（false）。

3. 逻辑函数（Logistic曲线）和Sigmoid函数

逻辑函数或Logistic曲线是一个常见的S形曲线（sigmoid曲线），其方程如下。

​

在这里，

L是曲线的最大值，

x0是曲线中点的值，

k是逻辑增长率或曲线的陡峭程度

最常用的逻辑函数是标准逻辑函数，也称为Sigmoid函数，其中L和k为1，x0=0。因此，我们的函数可以写成以下任一术语，

​

在C++中，Sigmoid激活函数可以写成如下：

double phi(double sum) {
    return (1/(1+std::exp(-1*sum))); // 标准逻辑函数，Sigmoid函数
}

注意，这里的除法比乘法消耗更多的CPU，因为在上面给出的函数中，我们可以使用带有tanh()的版本，如下：

double phi(double sum) {
    return (0.5*(1+std::tanh(0.5*sum))); // 标准逻辑函数，Sigmoid函数
}

如你所见，我们这里只有乘法和加法以及tanh()函数。如果网络的sum值在范围内，例如在（0-10）之间，为了获得更快的近似结果，可以使用数组结果。可能有一个包含10000个成员的y数组，例如y[1001]可以持有phi(1.0001)的预计算值。这将使你的神经网络更快，但也可能引起更多错误或难以达到期望的迭代次数。它应该与上面的一个标准sigmoid函数版本一起测试。

4. 双曲正切函数（tanh）

双曲正切是一个三角函数tanh()，如下，

​

这个函数有唯一的解到微分方程f' = 1 - f^2, with f(0) = 0。

一个激活函数可以作为双曲正切函数使用，如下，

double phi(double sum) {
    return (std::tanh(sum)); // 双曲正切函数
}

5. 指数线性单元（ELU）

**指数线性单元（ELU）**是另一种激活函数，由Djork-Arne Clevert, Thomas Unterthiner & Sepp Hochreiter开发并发表，标题为“FAST AND ACCURATE DEEP NETWORK LEARNING BY EXPONENTIAL LINEAR UNITS (ELUS)”。你可以通过点击这里找到论文的文本。

根据他们的研究，他们引入了“指数线性单元”（ELU），它加快了深度神经网络中的学习速度，并导致了更高的分类准确率。ELU激活函数通过对于正值的身份缓解了消失梯度问题，如修正线性单元（ReLUs），泄漏ReLUs（LReLUs）和参数化ReLUs（PReLUs）。他们还证明了与其他激活函数的单元相比，ELUs具有改进的学习特性。与ReLUs相比

指数线性单元（ELU）可以写成如下。

​

这个函数的导数可以写成：

​

在C和C++编程语言中，简单的指数线性单元函数可以写成如下

double alpha = 0.1; // 范围从0到1.0
double phi(double sum) {
    return (sum > 0 ? sum : alpha*(std::exp(sum) - 1)); // ELU函数
}

6. 缩放指数线性单元（SELU）

缩放指数线性单元是另一种激活函数，它是通过使用λ参数的ELU的缩放版本。缩放指数线性单元由Günter Klambauer, Thomas Unterthiner,

Andreas Mayr在2017年开发并发布，他们介绍了自归一化神经网络（SNNs），以实现高级抽象表示。SNNs的神经元激活自动收敛到零均值和单位方差，而批量归一化需要显式归一化。

SELU是ELU激活函数的缩放版本，通过乘以λ参数，所以我们可以简单地说这个，

SELU激活函数可以写成如下，

他们为α和λ求解并得到解α01 ≈ 1.6733和λ01 ≈ 1.0507，其中下标01表示这些是固定点（0, 1）的参数。根据这个解释，每个节点可能有不同的α和λ参数。所以我们可以定义神经元结构中的alfa和lambda参数，我们可以计算SELU如下。

double phi(double sum) {
    return (sum > 0 ? lambda * sum : lambda * alpha * (std::exp(sum) - 1)); // SELU函数
}

7. 修正线性单元（ReLU）

在人工神经网络中，修正线性单元函数或ReLU激活函数定义为其参数的正部分。可以写成f(x) = max(0, x)，其中x是输入信号的加权和。ReLU函数也称为Ramp函数，类似于电气工程中的半波整流。

这个函数称为参数化ReLU函数。如果Beta是0.01，它被称为Leaky ReLU函数。

这是max-out ReLU函数，

如果Beta是0，那么f(x) = max(x, 0)。这个函数将总是返回正数。让我们用C编程语言编写maxout ReLU函数，

这里是一个例子，

double phi(double sum) {
    return (std::max(0, sum)); // ReLU函数
}

8. 高斯误差线性单元（GELU）

高斯误差线性单元是ReLU、ELU函数的替代品，由Dan Hendrycks和Kevin Gimpel在2016年定义和发布。它用于平滑ReLU和ELU激活（全文可以在这里找到）

高斯误差线性单元（GELU）是一种高性能的神经网络激活函数。GELU激活函数是xΦ(x)，其中Φ(x)是标准高斯累积分布函数。GELU非线性通过它们的值加权输入，而不是像ReLUs（x>0）那样通过它们的符号门控输入。对GELU非线性与ReLU和ELU激活的实证评估已应用于所有考虑的计算机视觉、自然语言处理和语音任务，并有性能提升。

GELU函数可以写成

我们可以用以下方式近似GELU，

或者如果更大的前馈速度值得牺牲精确性，我们可以使用以下近似，

我们可以使用不同的CDFs，即我们可以使用逻辑函数，累积分布函数CDF σ(x)来获得激活值，这称为Sigmoid Linear Unit(SiLU) xσ(x)。

根据第二个公式，我们可以用GELU编写我们的phi()激活函数如下，

double sqrt_2divPI = std::sqrt(2.0/M_PI);
double phi(double sum) {
    return (0.5 * sum * (1 + std::tanh(sqrt_2divPI * (sum + 0.044715 * std::pow(sum, 3))))); // GeLU函数
}

9. SoftPlus激活函数

SoftPlus激活函数由Dugas等人在2001年开发和发布。全文可以在这里找到。简单来说，Softplus函数可以写成如下，

f(x) = log(1+exp(x));

根据他们的论文；他们提出的函数类别的基本思想是，他们用Softplus或sigmoid函数替换了求和的sigmoid，每个维度上都有一个（使用Softplus在凸维度上，sigmoid在其他维度上）。他们引入了类似于多层神经网络的新函数类别具有这些属性的概念。

另一项由Xavier Glorot、Antoine Bordes、Yoshua Bengio发表的研究，全文标题为“Deep Sparse Rectifier Neural Networks”，可以在这里找到。根据这项研究，在人工神经网络中，虽然逻辑sigmoid神经元比双曲正切神经元更符合生物学，但后者在训练多层神经网络时效果更好。

SoftPlus激活函数在C++中可以写成如下：

double phi(double sum) {
    return (std::log(1 + exp(sum))); // SoftPlus函数
}

10. 自我规则非单调（Mish）激活函数

自我规则非单调（Mish）激活函数受到Swish激活函数的启发。它是一个平滑、连续、自我规则、非单调的激活函数。这个函数由Diganta Misra在2019年发表的“Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Activation Function”中发布。

根据这项研究，“Mish使用自门控属性，其中非调制输入与输入的非线性函数的输出相乘。由于保留了少量的负信息，Mish通过设计消除了Dying ReLU现象所需的先决条件。这种属性有助于更好的表达性和信息流动。由于Mish无界，它避免了饱和，这通常会因为梯度接近零而导致训练速度减慢。在下方有界也是有利的，因为它会产生强烈的规则效应。与ReLU不同，Mish是连续可微的，这是一个可取的属性，因为它避免了奇异性，因此，在执行基于梯度的优化时避免了不希望的副作用。”

我们之前解释了softplus()激活函数。Mish激活函数可以使用softplus()定义如下，

因此，Mish激活函数可以数学定义如下，

作者比较了Mish、ReLU、SoftPlus和Swish激活函数的输出，并比较了Mish和Swish的第一和第二导数。

Mish函数可以在C++中编码如下，

double phi(double sum) {
    return (sum * std::tanh(std::log(1 + std::exp(sum)))); // Mish函数
}

11. Softmax函数

在神经网络中，SoftMax函数通常用于基于神经网络的分类器的最后一层。这些网络通常在对数损失或交叉熵方法下进行训练，这些方法是多项式逻辑回归的非线性变体。Softmax函数用于软化输出在0和1之间，它也可以用作激活函数。

对于一个有n个成员的x向量（或数组），每个成员的Softmax可以写成如下，

这个函数可能会因为无限结果而溢出。为了避免这个，我们可以通过减去最大值m来调制x值。


原文地址：https://blog.csdn.net/caridle/article/details/143580495

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