激活函数(ReLU, Swish, Maxout)
神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: ReLU公式近似推导:: 下面解释上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函数 ...
原文：【机器学习】激活函数(ReLU, Swish, Maxout)
https: blog.csdn.net ChenVast article details 神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。 ReLU Rectified Linear Unit,修正线性单元 形式如下: ReLU公式近似推导:: 下面解释上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑, 同ReLU一样是单边抑制 ...
2018-08-16 08:54 0 1366 推荐指数：
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神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: \[\begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x ...
激活函数sigmoid、tanh、relu、Swish
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