原文:[转]激活函数的作用

原文地址:http: blog.csdn.net u article details 激活函数的作用 神经网络为什么要使用激活函数 首先提一下激活函数的一般形式,在我平时的学习中,我遇到过的一般是这四种形式,simoid,tanh,ReLu,softplus。 simoid函数也称S曲线:f x e x tanh:f x tanh x ReLU:f x max x, softmax:f x log ...

2016-11-24 11:54 0 2510 推荐指数:

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线性模型和非线性模型的区别,以及激活函数作用

线性模型和非线性模型的区别? a. 线性模型可以用曲线拟合样本,线性模型可以是用曲线拟合样本,但是分类的决策边界一定是直线的,例如logistics模型(广义线性模型,将线性函数进行了一次映射)。 b. 区分是否为线性模型,主要是看一个乘法式子中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x,那么此模型 ...

Fri Mar 16 00:24:00 CST 2018 0 6396
神经网络中的激活函数作用和选择

如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机(Perceptron)了。 正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数 ...

Tue Jul 03 23:11:00 CST 2018 0 12083
为什么要引入激活函数

给出的例子,只是起到引入和说明的作用,所以只用了一些线性组合(说明见下)。所以无法实现对复杂函数的逼近。 ...

Sun Sep 08 17:58:00 CST 2019 0 574
激活函数 SELU

SELU激活函数: 其中: 原论文地址 ...

Wed Feb 26 04:49:00 CST 2020 0 814
激活函数总结

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 ...

Thu Feb 27 04:04:00 CST 2020 4 1796
激活函数总结

一、激活函数 1.什么是激活函数 激活函数: 就是在神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。 2.为什么要有激活函数 如果不用激活函数,每一层的输出都是上一层的线性组合,从而导致整个神经网络的输出为神经网络输入的线性组合,无法逼近任意函数。 3. ...

Sat Jul 07 17:42:00 CST 2018 0 6905
激活函数综述

目录 前言 Sigmoid型函数 logistic函数 tanh函数 ReLu相关函数 ReLU激活函数 LeakyReLU函数 PReLU函数 ELU函数 Softplus函数 ...

Mon Aug 03 08:19:00 CST 2020 0 477
关于激活函数

什么~为什么~哪些(RSST) 一、什么是激活函数  如下图,在神经元中,输入的 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: 二、为什么要用激活函数  如果不用激励函数,每一层输出都是上层输入的线性函数 ...

Wed Feb 13 23:14:00 CST 2019 0 975
 
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