原文:学习笔记:神经网络传输函数sigmoid,tanh,ReLu,softmax的比较(非原创)

在神经网络中,sigmoid和tanh分别是两个激活函数,用在每个layer输出的时候。 这里对这个两个激活函数做出比较,首先,将两个函数图像画到一张图上面来: sigmod函数: sigmod a exp a tanh函数 正切三角函数 ,可写成是sigmod函数的一种变形:tanh a sigmod a ,因此tanh函数的一般线性组合可写成sigmod函数的一般线性组合。 比较这两个函数: ...

2017-07-19 08:02 0 1324 推荐指数:

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神经网络激活函数softmaxsigmoidtanhrelu总结

神经网络激活函数softmaxsigmoidtanhrelu总结 一、总结 一句话总结: 常见激活函数softmaxsigmoidtanhrelu 二、【神经网络】激活函数softmaxsigmoidtanhrelu总结 转自或参考:【神经网络】激活函数 ...

Tue Aug 04 13:35:00 CST 2020 0 1074
神经网络中的激活函数具体是什么?为什么ReLu要好过于tanhsigmoid function?(转)

为什么引入激活函数? 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 ...

Fri Aug 31 03:46:00 CST 2018 0 1144
神经网络中的激活函数tanh sigmoid RELU softplus softmatx

所谓激活函数,就是在神经网络神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。常见的激活函数包括Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、 softplus以及softmax函数。这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数。那么我们为什么要在神经网络中引入非线性 ...

Thu May 11 19:04:00 CST 2017 0 6070
激活函数比较sigmoidtanhrelu

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 ...

Sat Mar 23 22:08:00 CST 2019 0 623
深度学习中的激活函数sigmoidtanhReLU

三种非线性激活函数sigmoidtanhReLUsigmoid: y = 1/(1 + e-x) tanh: y = (ex - e-x)/(ex + e-x) ReLU:y = max(0, x) 在隐藏层,tanh函数要优于sigmoid函数,可以看作 ...

Tue Apr 14 04:01:00 CST 2020 0 2503
 
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