原文:激活函数(Activation functions)--(sigmoid、tanh、ReLu)

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 ,g可以是除了 sigmoid 函数意外的非线性函数,效果总是优于 sigmoid 函数,因为函数值域在 和 的激活函数,其均值是更接近零均值的。 tanh 函数或者双曲正切函数是总体上都优于 sigmoid 函数的激活函数 ...

2021-07-25 15:40 0 229 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
常用激活函数SigmoidTanhRelu、Leaky Relu、ELU优缺点总结

1、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 ...

Sat Jun 19 00:50:00 CST 2021 0 452
神经网络中的激活函数具体是什么?为什么ReLu要好过于tanhsigmoid function?(转)

为什么引入激活函数? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机(Perceptron)了。 正因为上面的原因,我们决定 ...

Fri Aug 31 03:46:00 CST 2018 0 1144
 
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