本节内容比较简单，通过python的matplotlib模块画出深度学习中常用的激活函数 sigmoid### 首先是sigmoid相信大家都不陌生，大家学习逻辑回归和神经网络的时候经常遇到。 效果： 从上面的图可以看出，当输入的值比较大或者比较小的时候值会保持在0和1，常被 ...

参考：http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html Sigmoid函数 Sigmoid函数曾被广泛地应用，但由于其自身的一些缺陷，现在很少被使用了。Sigmoid函数被定义为： 函数对应的图像是： 优点 ...

1. 激活函数作用 如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。 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 ...

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 ...

理解深度学习中的激活函数 在这个文章中，我们将会了解几种不同的激活函数，同时也会了解到哪个激活函数优于其他的激活函数，以及各个激活函数的优缺点。 1. 什么是激活函数？ 生物神经网络是人工神经网络的起源。然而，人工神经网络（ANNs）的工作机制与大脑的工作机制并不是十分的相似。不过在我们了解 ...

转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6912798.html 前言 深度学习的基本原理是基于人工神经网络，信号从一个神经元进入，经过非线性的激活函数，传入到下一层神经元；再经过该层神经元的激活，继续往下传递，如此循环往复，直到输出层。正是 ...

摘要: 　　1.概述 　　2.激活函数与导数 　　3.激活函数对比 　　4.参考链接 内容： 　　1.概述 　　深度学习的基本原理是基于人工神经网络，信号从一个神经元进入，经过非线性的activation function，传入到下一层神经元；再经过该层神经元的activate，继续 ...

参考(https://www.cnblogs.com/home123/p/7484558.html) (https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893) Sigmoid函数 Sigmoid函数曾被广泛地应用，但由于其自身的一些缺陷 ...