常用的激活函数
激活函数的主要目的是制造非线性。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。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。 理论上来说，神经网络和多项式展开 ...
原文：常用激活函数
作用： 线性模型的表达能力不够，引入激活函数来增加非线性因素，并且能逼近任何一个非线性函数 Sigmoid Sigmoid 函数也叫 Logistic 函数，定义为 Sigmoid: frac e x 它的一个优良特性就是能够把 的输入压缩到 , 区间，这个区间的数值在机器学习常用来表示以下含义： 概率分布 , 区间的输出和概率的分布范围契合，可以通过Sigmoid函数将输出转译为概率输出 信号强 ...
2020-05-02 18:03 0 1010 推荐指数：
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常用激活函数总结
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