神经网络与激活函数 神经网络从数学上来说，就是用来拟合一个函数。把数据扔进去，得到一个预测结果，以此来解决分类和回归等问题。但是针对不同的问题，需要拟合不同的函数，包括线性函数和非线性函数。神经网络中常常会见到各种激活函数，当需要拟合非线性函数时就需要激活函数登场了。 对于每个神经元来说 ...

学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词，而且很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。肯定很多人刚开始和我一样一头雾水，接下来就让我们详细了解一下激活函数方方面面的知识。 目录 1.激活函数的概念和作用； 2.通俗的理解一下激活函数(图文结合 ...

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 \[Sigmoid:=\frac{1}{1+e^{-x}} \] 它的一个优良特性就是能够 ...

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. ...

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 ...

本文为内容整理，原文请看url链接，感谢几位博主知识来源 一、什么是激励函数 　　激励函数一般用于神经网络的层与层之间，上一层的输出通过激励函数的转换之后输入到下一层中。神经网络模型是非线性的，如果没有使用激励函数，那么每一层实际上都相当于矩阵相乘。经过非线性的激励函数作用，使得神经网络 ...

一、前言 激励函数在神经网络的作用通俗上讲就是讲多个线性输入转换为非线性的关系。不使用激励函数的话，神经网络的每层都只是做线性变换，多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力不够，激励函数可以引入非线性因素。 1.1 单一的神经网络 如果没有激励函数，在单层神经网络中，我们的输入和输出 ...