深度学习中的激活函数之 sigmoid、tanh和ReLU
三种非线性激活函数sigmoid、tanh、ReLU。 sigmoid： y = 1/(1 + e-x) tanh： y = (ex - e-x)/(ex + e-x) ReLU：y = max(0, x) 在隐藏层，tanh函数要优于sigmoid函数，可以看作 ...
原文：深度学习基础系列（三）| sigmoid、tanh和relu激活函数的直观解释
常见的激活函数有sigmoid tanh和relu三种非线性函数，其数学表达式分别为： sigmoid: y e x tanh: y ex e x ex e x relu: y max , x 其代码实现如下： 其图形解释如下： 相较而言，在隐藏层，tanh函数要优于sigmoid函数，可以认为是sigmoid的平移版本，优势在于其取值范围介于 之间，数据的平均值为 ，而不像sigmoid为 . ...
2018-09-30 16:13 1 17872 推荐指数：
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