（1）对于深度神经网络，中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid，常见的有sigmoid、tanh、relu等。 （2）对于二分类问题，输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。函数 ...

主体代码 NeuronNetwork.java package com.rockbb.math.nnetwork; import java.util.ArrayList; import j ...

https://blog.csdn.net/danyhgc/article/details/73850546 什么是激活函数 为什么要用 都有什么 sigmoid ，ReLU， softmax 的比较 如何选择 1. 什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入 ...

对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结： sigmoid和softmax一般用作神经网络的最后一层做分类函数（备注：sigmoid也用作中间层做激活函数）； 对于类别数量大于2的分类问题，如果每个类别之间互斥，则选用softmax函数（例如：类别为牡丹花、玫瑰花、菊花 ...

神经网络所需的函数： 1）单位阶跃函数: 神经网络的原模型是用单位阶跃函数作为激活函数的。单位阶跃函数计算公式如下： 单位阶跃函数图像如下所示： 从公式可以看出，单位阶跃函数在原点处不连续，也就是在原点不可导，由于这个性质，单位阶跃函数不能成为主要的激活函数 ...

OUTPUT ...

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 ...

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)=1/(1+exp(-a)) tanh函数（正切三角函数），可写成是sigmod函数 ...