Mish：一个新的SOTA激活函数，ReLU的继任者 CVer 昨天 以下文章来源于AI公园 ，作者ronghuaiyang AI公园 专注分享干货的AI公众号，图像处理，NLP，深度学习，机器学习，应有尽有。希望大家能在AI的乐园中快乐 ...

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 ...

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 ...

CNN学习笔记：激活函数 激活函数 　　激活函数又称非线性映射，顾名思义，激活函数的引入是为了增加整个网络的表达能力（即非线性）。若干线性操作层的堆叠仍然只能起到线性映射的作用，无法形成复杂的函数。常用的函数有sigmoid、双曲正切、线性修正单元函数等等。 使用一个神经网络时，需要 ...

　　众所周知神经网络单元是由线性单元和非线性单元组成的，一般神经网络的计算时线性的，而非线性单元就是我们今天要介绍的--激活函数，不同的激活函数得出的结果也是不同的。他们也各有各的优缺点，虽然激活函数有自己的发展历史，不断的优化，但是如何在众多激活函数中做出选择依然要看我们所实现深度学习实验的效果 ...

1、什么是激活函数 2、为什么要用 3、都有什么激活函数 4、sigmoid，Relu，softmax 1. 什么是激活函数 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 ...