原文:Java实现的简单神经网络(基于Sigmoid激活函数)

主体代码 NeuronNetwork.java package com.rockbb.math.nnetwork import java.util.ArrayList import java.util.Arrays import java.util.List public class NeutonNetwork private List lt NeuronLayer gt layers publi ...

2018-07-13 02:06 0 1024 推荐指数:

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神经网络中的激活函数具体是什么?为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid 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
神经网络激活函数softmax,sigmoid,tanh,relu总结

神经网络激活函数softmax,sigmoid,tanh,relu总结 一、总结 一句话总结: 常见激活函数:softmax、sigmoid、tanh、relu 二、【神经网络激活函数softmax,sigmoid,tanh,relu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
神经网络中的激活函数具体是什么?为什么Relu要好过与tanh和sigmoid function

为什么要引入激活函数? 如果不用激活函数(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了。 正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数 ...

Sat Oct 13 22:53:00 CST 2018 0 1840
神经网络中的激活函数

作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 什么是神经网络激活函数? 激活函数有助于决定我们是否需要激活神经元。如果我们需要发射一个神经元那么信号的强度是多少。 激活函数神经元通过神经网络处理和传递信息的机制 为什么在神经网络中需要一个激活函数 ...

Sat Jul 04 01:17:00 CST 2020 0 2076
 
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