为什么需要非线性激活函数
这是神经网络正向传播方程，为什么不能直接使a[1] = z[1] , a[2] = z[2] ,即 g ( z ) = z 这是因为他们直接把输入值输出了 为了说明问题，若a[2] = z[2 这个模型的输出y或y帽不过是你输入特征x的线性组合 a[1] = z ...
原文：神经网络中的激活函数——加入一些非线性的激活函数，整个网络中就引入了非线性部分，sigmoid 和 tanh作为激活函数的话，一定要注意一定要对 input 进行归一话，但是 ReLU 并不需要输入归一化
什么是激活函数 激活函数，并不是去激活什么，而是指如何把 激活的神经元的特征 通过函数把特征保留并映射出来 保留特征，去除一些数据中是的冗余 ，这是神经网络能解决非线性问题关键。 目前知道的激活函数有如下几个：sigmoid,tanh，ReLu,softmax。 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 l ...
2018-01-08 14:56 0 2113 推荐指数：
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