1. 什么是激活函数   在神经网络中，我们经常可以看到对于某一个隐藏层的节点，该节点的激活值计算一般分为两步：  （1）输入该节点的值为 x1,x2">x1,x2x1,x2 时，在进入这个隐藏节点后，会先进行一个线性变换，计算出值 z[1]=w1x1+w2x2+b[1]=W[1]x+b ...

目录 简述 简述 内容详解 密度聚类 层次聚类 总结 一、激活函数作用 激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后 ...

一般在DL或者一些ML的算法中，在分类的时候，都需要把算法输出值映射到[0-1]的概率空间去，或者在网络内部，神经元激活的时候，都需要一个激活函数。 常见的激活函数有 多分类激活函数softmax 简而言之，softmax就是把一些输出映射为0-1之间的实数，并且归一化保证和为1，因此多分 ...

　　 在学习机器学习过程中，激活函数是随处可见。下面为常见三种激活函数的笔记： 1. Sigmoid Sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状 。 Sigmoid函数实际上就是把数据映射到一个（0,1）的空间上，也就是说，Sigmoid函数如果用来分类的话，只能 ...

废话少说，直接开干！ Sigmoid 函数形式 求导过程 如果求导已经还给数学老师了的话，可以参考链式法则版本：Sigmoid 函数的求导过程 Tanh 函数形式 求导过程 链式法则求导：Tanh 激活函数及求导过程 ReLU 太简单，跳过 ...

[学习笔记] 根据上面的学习，我们已经知道，当我们接到客户的需求，让我们做识别，判断或者预测时，我们需要最终交付给客户我们的神经网络模型。其实我们千辛万苦训练出来的神经网络模型，就是从输入到输出的一个神秘未知函数映射。在大多数情况下，我们并不知道这个真正的函数是什么，我们只是尽量去拟合它。前面 ...

SELU激活函数: 其中: 原论文地址 ...

激活函数有什么用？ 提到激活函数，最想问的一个问题肯定是它是干什么用的？激活函数的主要作用是提供网络的非线性表达建模能力，想象一下如果没有激活函数，那么神经网络只能表达线性映射，此刻即便是有再多的隐藏层，其整个网络和单层的神经网络都是等价的。因此正式由于激活函数的存在，深度 ...