几种非线性激活函数介绍
1. 几种非线性激励函数(Activation Function) 神经网络中，正向计算时，激励函数对输入数据进行调整，反向梯度损失。梯度消失需要很多方式去进行规避。 1.1 Sigmoid函数 表达式为： y(x)=sigmoid(x)=11+e− ...
原文：几种激活函数对比（一）
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： 非饱和激活函数 能解决所谓的 梯度消失 问题。 能加快收敛速度。 sigmoid将实值输出压缩在 , 范围内 tanh函数将实值输出压缩在 , 的范围。 sigmoid函数在历史上曾非常常用，输出值范围为 , 之间的实数。但是现在它已经不太受欢迎了，实际中很少使用。原因如下 ...
2020-02-20 20:37 0 1259 推荐指数：
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神经网络中常用的几种激活函数的理解
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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. ...
激活函数综述
目录 前言 Sigmoid型函数 logistic函数 tanh函数 ReLu相关函数 ReLU激活函数 LeakyReLU函数 PReLU函数 ELU函数 Softplus函数 ...
关于激活函数
什么~为什么~哪些（RSST） 一、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： 二、为什么要用激活函数 如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数 ...