几种非线性激活函数介绍
1. 几种非线性激励函数(Activation Function) 神经网络中，正向计算时，激励函数对输入数据进行调整，反向梯度损失。梯度消失需要很多方式去进行规避。 1.1 Sigmoid函数 表达式为： y(x)=sigmoid(x)=11+e− ...
原文：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 z ,a z ,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 z 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 z w x b a z w x b 带入a 的定义，就发现，a w w x b b w w x w b b w x b 可以看出，如果用线性激活函数，或者叫恒等激活函数，那么神经网络只是把输入的线性组合再输出 ...
2018-08-29 11:46 0 1681 推荐指数：
相关推荐
线性模型和非线性模型的区别，以及激活函数的作用
线性模型和非线性模型的区别？ a. 线性模型可以用曲线拟合样本，线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的，例如logistics模型（广义线性模型，将线性函数进行了一次映射）。 b. 区分是否为线性模型，主要是看一个乘法式子中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x，那么此模型 ...
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
1 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 ...
激活函数为何不能为线性
如果使用线性激活函数最后化简后依然为线性，多层的优势就没有起作用。 ...
为什么要引入激活函数？
[学习笔记] 根据上面的学习，我们已经知道，当我们接到客户的需求，让我们做识别，判断或者预测时，我们需要最终交付给客户我们的神经网络模型。其实我们千辛万苦训练出来的神经网络模型，就是从输入到输出的一个神秘未知函数映射。在大多数情况下，我们并不知道这个真正的函数是什么，我们只是尽量去拟合它。前面 ...
激活函数 SELU
SELU激活函数: 其中: 原论文地址 ...
激活函数总结
激活函数有什么用？ 提到激活函数，最想问的一个问题肯定是它是干什么用的？激活函数的主要作用是提供网络的非线性表达建模能力，想象一下如果没有激活函数，那么神经网络只能表达线性映射，此刻即便是有再多的隐藏层，其整个网络和单层的神经网络都是等价的。因此正式由于激活函数的存在，深度 ...
激活函数总结
激活函数的特性 非线性 可微性：当优化方法是基于梯度时，此性质是必须的 单调性：当激活函数是 ...