原文: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 e x tanh:y ex e x ex e x ReLU:y max , x 在隐藏层,tanh函数要优于sigmoid函数,可以看作是sigmoid的平移版本,优势在于其取值为 , ,数据的平均值为 ,而sigmoid的平均值为 . ,有类似数据中心化的效果。 但在输出层,sigmoid可能会优于tanh,原因在于我 ...

2020-04-13 20:01 0 2503 推荐指数:

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激活函数sigmoidtanhrelu、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 ...

Thu Sep 27 06:24:00 CST 2018 0 3885
激活函数的比较,sigmoidtanhrelu

1. 什么是激活函数 如下图,在神经元,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 ...

Sat Mar 23 22:08:00 CST 2019 0 623
激活函数(Activation functions)--(sigmoidtanhReLu

1 激活函数(Activation functions) 之前用过 sigmoid 函数,sigmoid 函数在这里被称为激活函数,公式为: 更通常的情况下,使用不同的函数g(z[1]),g可以是除了 sigmoid 函数意外的非线性函数 ,效果总是优于 sigmoid ...

Sun Jul 25 23:40:00 CST 2021 0 229
神经网络激活函数具体是什么?为什么ReLu要好过于tanhsigmoid function?(转)

为什么引入激活函数? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机(Perceptron)了。 正因为上面的原因,我们决定 ...

Fri Aug 31 03:46:00 CST 2018 0 1144
神经网络激活函数tanh sigmoid RELU softplus softmatx

所谓激活函数,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。常见的激活函数包括Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、 softplus以及softmax函数。这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数。那么我们为什么要在神经网络引入非线性 ...

Thu May 11 19:04:00 CST 2017 0 6070
 
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