原文:激活函数 (Sigmod、tanh、Relu)

什么是激活函数 激活函数 Activation functions 对于人工神经网络 模型去学习 理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如图 ,在神经元中,输入的 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。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后,无非还是 ...

2018-07-26 14:04 0 1414 推荐指数:

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sigmodtanhReLU激活函数的实现

输出: sigmod公式: 一般会造成梯度消失。 tanh公式: tanh是以0为中心点,如果使用tanh作为激活函数,能够起到归一化(均值为0)的效果。 Relu(Rectified Linear Units)修正线性单元 导数大于0时1,小于0时0。 ...

Tue Jun 30 18:09:00 CST 2020 0 553
激活函数的比较,sigmoid,tanhrelu

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
激活函数sigmoid、tanhrelu、Swish

激活函数的作用主要是引入非线性因素,解决线性模型表达能力不足的缺陷   sigmoid函数可以从图像中看出,当x向两端走的时候,y值越来越接近1和-1,这种现象称为饱和,饱和意味着当x=100和x=1000的映射结果是一样的,这种转化相当于将1000大于100的信息丢失了很多,所以一般需要归一化 ...

Thu Sep 27 06:24:00 CST 2018 0 3885
激活函数--(Sigmoid,tanhRelu,maxout)

Question?   激活函数是什么?   激活函数有什么用?   激活函数怎么用?   激活函数有哪几种?各自特点及其使用场景? 1.激活函数 1.1激活函数是什么?   激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数,那么该网络仅能够表达线性映射,此时即便有再多 ...

Fri Jul 27 23:57:00 CST 2018 0 16619
深度学习中的激活函数之 sigmoid、tanhReLU

三种非线性激活函数sigmoid、tanhReLU。 sigmoid: 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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