常见的神经网络激励函数类型
摘自 Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton （coursera课程） ...
原文：神经网络-激励函数
一 前言 激励函数在神经网络的作用通俗上讲就是讲多个线性输入转换为非线性的关系。不使用激励函数的话，神经网络的每层都只是做线性变换，多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力不够，激励函数可以引入非线性因素。 . 单一的神经网络 如果没有激励函数，在单层神经网络中，我们的输入和输出关系如下图： 这是一个线性方程的直观表示，如果我们增加感知机，如下图： 其中结果输出就是右边的绿色区域，但是 ...
2017-12-26 16:37 0 4988 推荐指数：
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