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。 激活函数是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 ...

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神经网络中的非线性是由激活层实现的，而激活层是由激活函数组成的，这里介绍四种常见的激活函数。 1.Sigmoid函数首当其冲，该函数区别了神经网络与感知器(激活函数是阶跃函数)，很明显它将输出限制在了(0,1)之间，因此可以与概率分布联系起来，也能用于输入的归一化，该函数的输出值始终大于0，函数 ...

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激活函数是神经网络中一个重要的环节，本文将介绍为什么神经网络网络要利用激活函数，几种常用的激活函数(逻辑函数Sigmoid、双曲正切函数tanh、线性整流函数(ReLU)，神经网络中的梯度消失问题和ReLU如何避免梯度消失。 1 用激活函数的原因 如果神经网络 ...

激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征。它决定一个神经元是否应该被激活，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关。 激活函数对输入信息进行非线性变换。 然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元。 激活函数的作用 当我们不用激活函数时，权重和偏差只会进行线性变换。线性方程很简单 ...

Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，适用于多分类问题中，且类别之间互斥的场合。 Softmax将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成是当前输出是属于各个分类的概率，从而来进行多分类。 假设有一个数组V，Vi表示V中的第i个元素，那么Vi元素 ...

ReLU 激活函数： ReLu使得网络可以自行引入稀疏性，在没做预训练情况下，以ReLu为激活的网络性能优于其它激活函数。 数学表达式： $y = max(0,x)$ 第一，sigmoid的导数只有在0附近的时候有比较好的激活性，在正负饱和区的梯度都接近于0，所以这会造成 梯度 ...