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&#x2212 ...

这是神经网络正向传播方程，为什么不能直接使a[1] = z[1] , a[2] = z[2] ,即 g ( z ) = z 这是因为他们直接把输入值输出了 为了说明问题，若a[2] = z[2 这个模型的输出y或y帽不过是你输入特征x的线性组合 a[1] = z ...

线性模型和非线性模型的区别？ a. 线性模型可以用曲线拟合样本，线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的，例如logistics模型（广义线性模型，将线性函数进行了一次映射）。 b. 区分是否为线性模型，主要是看一个乘法式子中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x，那么此模型 ...

给出的例子，只是起到引入和说明的作用，所以只用了一些线性组合（说明见下）。所以无法实现对复杂函数的逼近。 ...

SELU激活函数: 其中: 原论文地址 ...

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 ...

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. ...

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 ...