Chapter 02
指数与指数函数:增长与激活的数学
指数表示同一数连乘的次数,指数函数则是把这一规则写成变量的函数。深度学习中的激活与损失设计会用到。
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例:,,,
什么是指数与指数函数
指数表示把某数(底)连乘若干次的运算。就像「纸折 42 次能从地球到月球」那样,用乘法()而不是加法()连接,所以具有爆炸式增长(指数增长)的性质。
指数函数是把「连乘次数」写成变量 的函数 。多项式里变量在底(如 ),指数函数里变量在指数上,表示「按当前大小成比例增长」。 时随 增大值会急剧上升(指数增长), 时迅速趋近 0(指数衰减,Exponential Decay)。放射性衰变、利息计算中的「半衰期」就是指数衰减的典型例子。
自然常数 (约 2.718…)是数学和 AI 里最重要的底。 是唯一「求导后还是自己」的函数,这一不变性让深度学习里大量求导变得简单,计算量大幅下降。
在 AI 里用作激活函数的原料。仅靠线性运算()无法解决复杂问题,所以用指数函数把信号「掰弯」(非线性),或把输出平滑地压到 0 与 1 之间再往下传。
因为恒为正。指数函数 的图象总在 轴上方,任意实数 代入后 都大于 0。AI 不可能说「概率是 -50%」,所以要把输出变成大于 0 的「概率」或正数时,指数函数必不可少。
因为能放大微小差异。输入 1 和 2 只差 1,取指数后 与 差 90 倍。AI 用这一性质把模棱两可的两种数据拉开差距,实现明确分类。
因为求导计算高效。深度学习训练(反向传播)是一连串求导, 求导后形式不变或仍很简洁,对加快、稳定训练至关重要。
用在 Softmax 里。AI 从 1000 张图中选一张时,对每个候选的分数取指数 ,分数稍高者会变大、低者趋近 0,从而能自信地说「这是答案的概率为 99%」。
Sigmoid 把输入压到 0 和 1 之间,公式 里含有指数。这样无论输入多大都不超过 1、多小都不小于 0,相当于神经元的开(1)关(0)。
- 式
- 值1
- 式
- 值2
- 式
- 值4
- 式
- 值8
- 式
- 值16
- 式
- 值9
- 式
- 值27
| 式 | 值 |
|---|---|
| 1 | |
| 2 | |
| 4 | |
| 8 | |
| 16 | |
| 9 | |
| 27 |
下图中 在 时为 , 时为 , 时为 , 时为 。可用图直观理解底数与指数的关系。
题型与解法
- 类型求值
- 说明
- 如何得出答案底 连乘 次。例:。
- 类型求指数
- 说明
- 如何得出答案「 乘几次得到该值?」次数即为答案。例:。
- 类型比较大小
- 说明1) 与 2) 哪个大
- 如何得出答案分别计算后比较。若(1) 大填 1,若(2) 大填 2。
- 类型同底相乘
- 说明
- 如何得出答案指数相加:。(法则:)
- 类型同底相除
- 说明()
- 如何得出答案指数相减:。(法则:)
- 类型幂的幂
- 说明
- 如何得出答案指数相乘:。(法则:)
| 类型 | 说明 | 如何得出答案 |
|---|---|---|
| 求值 | 底 连乘 次。例:。 | |
| 求指数 | 「 乘几次得到该值?」次数即为答案。例:。 | |
| 比较大小 | 1) 与 2) 哪个大 | 分别计算后比较。若 (1) 大填 1,若 (2) 大填 2。 |
| 同底相乘 | 指数相加:。(法则:) | |
| 同底相除 | () | 指数相减:。(法则:) |
| 幂的幂 | 指数相乘:。(法则:) |