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。 1.1 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 ...
原文：ML 激励函数 Activation Function （整理）
本文为内容整理，原文请看url链接，感谢几位博主知识来源 一 什么是激励函数 激励函数一般用于神经网络的层与层之间，上一层的输出通过激励函数的转换之后输入到下一层中。神经网络模型是非线性的，如果没有使用激励函数，那么每一层实际上都相当于矩阵相乘。经过非线性的激励函数作用，使得神经网络有了更多的表现力。 这是一个单层的感知机, 也是我们最常用的神经网络组成单元啦. 用它可以划出一条线, 把平面分割开 ...
2018-08-07 11:48 0 3142 推荐指数：
相关推荐
莫烦PyTorch学习笔记(三)——激励函数
1. sigmod函数 函数公式和图表如下图 在sigmod函数中我们可以看到，其输出是在(0,1)这个开区间内，这点很有意思，可以联想到概率，但是严格意义上讲，不要当成概率。sigmod函数曾经是比较流行 ...
pytorch中的激励函数（详细版）
，它其实就是另外一个非线性函数。如果没有激励函数，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 ...
常用激活函数（激励函数）理解与总结
引言 学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词，而且很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。本文的内容包括几个部分： 什么是激活函数？ 激活函数的用途（为什么需要激活函数 ...
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） ...
得分函数；损失函数；正则化；过拟合、泛化能力；softmax分类器；激励函数；梯度下降；后向传播
1、得分函数 线性分类器：在坐标系上就是一直线，大于它就是1，小于它就是0。 一张图假设是32*32*3的像素矩阵，首先把它平展为3072*1的向量，如果最后结果只能是10个类别。那么得分函数结果将是10*1的向量。w将是10*3072的矩阵，b是10*1的向量 ...
caffe中的sgd,与激活函数(activation function)
caffe中activation function的形式，直接决定了其训练速度以及SGD的求解。 在caffe中，不同的activation function对应的sgd的方式是不同的，因此，在配置文件中指定activation layer的type，目前caffe中用的最多的是relu ...
激活函数：Swish: a Self-Gated Activation Function
activation function """ return x * torch.sigmoid(x ...