[学习笔记] 根据上面的学习，我们已经知道，当我们接到客户的需求，让我们做识别，判断或者预测时，我们需要最终交付给客户我们的神经网络模型。其实我们千辛万苦训练出来的神经网络模型，就是从输入到输出的一个神秘未知函数映射。在大多数情况下，我们并不知道这个真正的函数是什么，我们只是尽量去拟合它。前面 ...

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. ...

什么~为什么~哪些（RSST） 一、什么是激活函数 　如下图，在神经元中，输入的 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： 二、为什么要用激活函数 　如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数 ...

swish激活函数 函数公式 函数图像 函数特点 对比mish激活函数 函数公式 函数图像 当β 取不同的值时，函数图像如下： Swish函数的求导过程为： 导数图像如下： 函数特点 1.Swish函数和其一阶导数都具有平滑特性；2. ...

1. 什么是激活函数   在神经网络中，我们经常可以看到对于某一个隐藏层的节点，该节点的激活值计算一般分为两步：  （1）输入该节点的值为 x1,x2">x1,x2x1,x2 时，在进入这个隐藏节点后，会先进行一个线性变换，计算出值 z[1]=w1x1+w2x2+b[1]=W[1]x+b ...

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 ...