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：深度学习的激活函数 ：sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU、softsign 、softplus、GELU
深度学习的激活函数 ：sigmoid tanh ReLU Leaky Relu RReLU softsign softplus GELU : : wamg潇潇阅读数 更多 分类专栏：python机器学习深度学习 版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC . BY SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https: blog.csdn.net qq article detail ...
2019-11-18 17:56 0 959 推荐指数：
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常用激活函数：Sigmoid、Tanh、Relu、Leaky Relu、ELU优缺点总结
1、激活函数的作用 什么是激活函数？ 在神经网络中，输入经过权值加权计算并求和之后，需要经过一个函数的作用，这个函数就是激活函数（Activation Function）。 激活函数的作用？ 首先我们需要知道，如果在神经网络中不引入激活函数，那么在该网络 ...
激活函数ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU
“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度 ...
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激活函数sigmoid、tanh、relu、Swish
激活函数的作用主要是引入非线性因素，解决线性模型表达能力不足的缺陷 sigmoid函数可以从图像中看出，当x向两端走的时候，y值越来越接近1和-1，这种现象称为饱和，饱和意味着当x=100和x=1000的映射结果是一样的，这种转化相当于将1000大于100的信息丢失了很多，所以一般需要归一化 ...
激活函数--（Sigmoid，tanh，Relu，maxout）
的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具 ...
激活函数的比较，sigmoid，tanh，relu
1. 什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入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 2. 为什么要用激活函数 如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网路有多少层，输出都是输入的线性组合 ...