原文:常用激活函数:Sigmoid、Tanh、Relu、Leaky Relu、ELU优缺点总结

激活函数的作用 什么是激活函数 在神经网络中,输入经过权值加权计算并求和之后,需要经过一个函数的作用,这个函数就是激活函数 Activation Function 。 激活函数的作用 首先我们需要知道,如果在神经网络中不引入激活函数,那么在该网络中,每一层的输出都是上一层输入的线性函数,无论最终的神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合 其一般也只能应用于线性分类问题中,例如非常典型的多层感知机 ...

2021-06-18 16:50 0 452 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--(SigmoidtanhRelu,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
激活函数的比较,sigmoidtanhrelu

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
深度学习中的激活函数sigmoidtanhReLU

三种非线性激活函数sigmoidtanhReLUsigmoid: 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
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softmax,sigmoidtanhrelu总结

神经网络激活函数softmax,sigmoidtanhrelu总结 一、总结 一句话总结: 常见激活函数:softmax、sigmoidtanhrelu 二、【神经网络】激活函数softmax,sigmoidtanhrelu总结 转自或参考:【神经网络】激活函数 ...

Tue Aug 04 13:35:00 CST 2020 0 1074
 
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