深度学习中的激活函数与梯度消失
转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6912798.html 前言 深度学习的基本原理是基于人工神经网络，信号从一个神经元进入，经过非线性的激活函数，传入到下一层神经元；再经过该层神经元的激活，继续往下传递，如此循环往复，直到输出层。正是 ...
原文：[Deep Learning] 深度学习中消失的梯度
好久没有更新blog了，最近抽时间看了Nielsen的 Neural Networks and Deep Learning 感觉小有收获，分享给大家。 了解深度学习的同学可能知道，目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题 vanishing gradient problem ，或者更广义地来讲就是不稳定梯度问题。那么到底什么是梯度消失呢 这个问题又是如何导致的呢 这就是本 ...
2017-01-21 13:29 2 17238 推荐指数：
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