一、前言 激励函数在神经网络的作用通俗上讲就是讲多个线性输入转换为非线性的关系。不使用激励函数的话，神经网络的每层都只是做线性变换，多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力不够，激励函数可以引入非线性因素。 1.1 单一的神经网络 如果没有激励函数，在单层神经网络中，我们的输入和输出 ...

本文为内容整理，原文请看url链接，感谢几位博主知识来源 一、什么是激励函数 　　激励函数一般用于神经网络的层与层之间，上一层的输出通过激励函数的转换之后输入到下一层中。神经网络模型是非线性的，如果没有使用激励函数，那么每一层实际上都相当于矩阵相乘。经过非线性的激励函数作用，使得神经网络 ...

1. sigmod函数 函数公式和图表如下图 在sigmod函数中我们可以看到，其输出是在(0,1)这个开区间内，这点很有意思，可以联想到概率，但是严格意义上讲，不要当成概率。sigmod函数曾经是比较流行 ...

，它其实就是另外一个非线性函数。如果没有激励函数，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果 ...

一、训练函数 1、traingd Name：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ） Description：triangd is a network training function that updates weight ...

神经网络的基本类型与学习算法： 目前已有的数十种神经网络模型，按网络结构划分可归纳为三大类:前馈网络、反馈网络和自组织网络。 前馈神经网络则是指神经元分层排列，分别组成输入层、中间层和输出层。每一层的神经元只接受来自前一层神经元的输入，后面的层对前面层没有信号反馈。输入模式经过各层的顺序传播 ...

引言 学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词，而且很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。本文的内容包括几个部分： 什么是激活函数？ 激活函数的用途（为什么需要激活函数 ...

符号： \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...