激活函数
目录 为什么需要激活函数 激活函数 常见的激活函数 Sigmoid Tanh ReLU Leaky ReLU ELU Maxout Softmax 结论 如何选择合适的激活函数 为什么需要激活函数 神经网络单个神经元的基本结构由线性输出 Z 和非线性输出 ...
原文：CReLU激活函数
转载自CSDN, CReLU激活函数 CReLU 一种改进 ReLU 激活函数的文章，来自ICML . . 背景介绍 整个文章的出发点来自于下图的统计现象： 为了看懂上图。 首先介绍一下余弦相似度 cos距离 的概念 cos距离的取值范围是 , ，距离越接近 ，表示两个向量的方向越相反，即呈负相关关系。 再来介绍一下 pair filter的定义 一个卷积层有 j , cdots, n 个卷积核 ...
2018-09-21 22:02 0 2985 推荐指数：
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激活函数及其梯度
目录 Activation Functions Derivative Sigmoid/Logistic Derivative ...
ReLU激活函数
参考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我们来看一下ReLU激活函数的形式，如下图： 单侧抑制，当模型增加N层之后，理论上ReLU神经元的激活率将降低2的N次方倍， ReLU实现 ...
常用的激活函数
激活函数的主要目的是制造非线性。如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。 理论上来说，神经网络和多项式展开 ...
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
一、激活函数 1.什么是激活函数 激活函数: 就是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。 2.为什么要有激活函数 如果不用激活函数，每一层的输出都是上一层的线性组合，从而导致整个神经网络的输出为神经网络输入的线性组合，无法逼近任意函数。 3. ...