神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: \[\begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x ...

(转载请注明出处哦~) 参考链接： 1. 误差函数的wiki百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%AF%AF%E5%B7%AE%E5%87%BD%E6%95%B ...

激活函数： 传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid）被视为神经网络的核心所在.从数学上来看,非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大,对两侧区的信号增益小,在信号的特征空间映射上,有很好的效果,通过对加权的输入进行 ...

介绍 DeepLearning课程总共五大章节，该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学 ...

激活函数也是神经网络中一个很重的部分。每一层的网络输出都要经过激活函数。比较常用的有linear，sigmoid，tanh，softmax等。Keras内置提供了很全的激活函数，包括像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数。 一、激活函数的使用 常用 ...

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 ...

本文介绍Softmax运算、Softmax损失函数及其反向传播梯度计算, 内容上承接前两篇博文 损失函数 & 手推反向传播公式。 Softmax 梯度 设有K类, 那么期望标签y形如\([ ...

转载自CSDN, CReLU激活函数 CReLU 一种改进 ReLU 激活函数的文章，来自ICML2016. 1. 背景介绍 整个文章的出发点来自于下图的统计现象：  为了看懂上图。 （1）首先介绍一下余弦相似度(cos距离)的概念  cos距离的取值范围 ...

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 ...

1.概念 　　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，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。 2.特性 　　可微性： 当优化方法 ...