kerasの活性化関数

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概要

kerasの活性化関数をグラフにしてみた。

写真

サンプルコード

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from tensorflow.contrib.keras.python import keras
from tensorflow.contrib.keras.python.keras import backend as K

def tanh(x):
    a = np.asarray([x])
    a = K.variable(a)
    result = (K.get_value(K.tanh(a)))
    return result[0]
def relu(x):
    a = np.asarray([x])
    a = K.variable(a)
    result = (K.get_value(K.relu(a)))
    return result[0]
def sigmoid(x):
    a = np.asarray([x])
    a = K.variable(a)
    result = (K.get_value(K.sigmoid(a)))
    return result[0]
def linear(x):
    return keras.activations.linear(x)

x = np.linspace(-1.0, 1.0, 100)
plt.plot(x, tanh(x), label = "tanh")
plt.plot(x, relu(x), label = "relu")
plt.plot(x, sigmoid(x), label = "sigmoid")
plt.plot(x, linear(x), label = "linear")
plt.legend()
plt.savefig("acti4.png")
plt.show()

以上。