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created on 2018-4-4
'''keras.layers.core.dense(
units, #代表該層的輸出維度
activation=none, #啟用函式.但是預設 liner
use_bias=true, #是否使用b
kernel_initializer='glorot_uniform', #初始化w權重，keras/initializers.py
bias_initializer='zeros', #初始化b權重
kernel_regularizer=none, #施加在權重w上的正則項,keras/regularizer.py
bias_regularizer=none, #施加在偏置向量b上的正則項
activity_regularizer=none, #施加在輸出上的正則項
kernel_constraint=none, #施加在權重w上的約束項
bias_constraint=none #施加在偏置b上的約束項
)# 所實現的運算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)
# model.add(dense(units=64, activation='relu', input_dim=784))
# keras初始化所有啟用函式,activation:
# keras\activations.py
# keras\backend\cntk_backend.py
# import cntk as c
# 1.softmax：
# 對輸入資料的最後一維進行softmax，一般用在輸出層;
# ndim == 2,k.softmax(x),其實呼叫的是cntk，是乙個模組;
# ndim >= 2,e = k.exp(x - k.max(x)),s = k.sum(e),return e / s
# 2.elu
# k.elu(x)
# 3.selu: 可伸縮的指數線性單元
# alpha = 1.6732632423543772848170429916717
# scale = 1.0507009873554804934193349852946
# return scale * k.elu(x, alpha)
# 4.softplus
# c.softplus(x)
# 5.softsign
# return x / (1 + c.abs(x))
# 6.relu
# def relu(x, alpha=0., max_value=none):
# if alpha != 0.:
# negative_part = c.relu(-x)
# x = c.relu(x)
# if max_value is not none:
# x = c.clip(x, 0.0, max_value)
# if alpha != 0.:
# x -= alpha * negative_part
# return x
# 7.tanh
# return c.tanh(x)
# 8.sigmoid
# return c.sigmoid(x)
# 9.hard_sigmoid
# x = (0.2 * x) + 0.5
# x = c.clip(x, 0.0, 1.0)
# return x
# 10.linear
# return x
# keras初始化所有方法，initializer:
# zeros
# ones
# constant(固定乙個值)
# randomnormal(正態分佈)
# randomuniform(均勻分布)
# truncatednormal(截尾高斯分布,神經網路權重和濾波器的推薦初始化方法)
# variancescaling(該初始化方法能夠自適應目標張量的shape)
# orthogonal(隨機正交矩陣初始化)
# identiy(單位矩陣初始化，僅適用於2d方陣)
# lecun_uniform(lecun均勻分布初始化)
# lecun_normal(lecun正態分佈初始化)
# glorot_normal(glorot正態分佈初始化)
# glorot_uniform(glorot均勻分布初始化)
# he_normal(he正態分佈初始化)
# he_uniform(he均勻分布初始化,keras中文文件寫錯了)
# keras正則化，regularizer:
# import backend as k
# l1: regularization += k.sum(self.l1 * k.abs(x))
# l2: regularization += k.sum(self.l2 * k.square(x))
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