原文:sigmod、tanh、ReLU激活函数的实现

输出: sigmod公式: 一般会造成梯度消失。 tanh公式: tanh是以 为中心点,如果使用tanh作为激活函数,能够起到归一化 均值为 的效果。 Relu Rectified Linear Units 修正线性单元 导数大于 时 ,小于 时 。 ...

2020-06-30 10:09 0 553 推荐指数:

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激活函数SigmodtanhRelu

什么是激活函数    激活函数(Activation functions)对于人工神经网络 [1] 模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如图1,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个 ...

Thu Jul 26 22:04:00 CST 2018 0 1414
激活函数的比较,sigmoid,tanhrelu

1. 什么是激活函数 如下图,在神经元中,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sigmoid、tanhrelu、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--(Sigmoid,tanhRelu,maxout)

Question?   激活函数是什么?   激活函数有什么用?   激活函数怎么用?   激活函数有哪几种?各自特点及其使用场景? 1.激活函数 1.1激活函数是什么?   激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数,那么该网络仅能够表达线性映射,此时即便有再多 ...

Fri Jul 27 23:57:00 CST 2018 0 16619
深度学习中的激活函数之 sigmoid、tanhReLU

三种非线性激活函数sigmoid、tanhReLU。 sigmoid: y = 1/(1 + e-x) tanh: y = (ex - e-x)/(ex + e-x) ReLU:y = max(0, x) 在隐藏层,tanh函数要优于sigmoid函数,可以看作 ...

Tue Apr 14 04:01:00 CST 2020 0 2503
 
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