激活函数的比较，sigmoid，tanh，relu
1. 什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入inputs通过加权、求和后，还被作用了一个函数。这个函数就是激活函数Activation Function 2. 为什么要用激活函数 如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网路有多少层，输出都是输入的线性组合 ...
原文：ReLU 和sigmoid 函数对比
详细对比请查看：http: www.zhihu.com question answer . 激活函数的作用： 是为了增加神经网络模型的非线性。否则你想想，没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。所以你没有非线性结构的话，根本就算不上什么神经网络。 . 为什么ReLU效果好： 重点关注这章 . 节：Piecewise Linear Hidden Unit ...
2016-07-24 21:56 0 9990 推荐指数：
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