激活函數的比較，sigmoid，tanh，relu
1. 什么是激活函數 如下圖，在神經元中，輸入inputs通過加權、求和后，還被作用了一個函數。這個函數就是激活函數Activation Function 2. 為什么要用激活函數 如果不用激活函數，每一層輸出都是上層輸入的線性函數，無論神經網路有多少層，輸出都是輸入的線性組合 ...
原文：ReLU 和sigmoid 函數對比
詳細對比請查看：http: www.zhihu.com question answer . 激活函數的作用： 是為了增加神經網絡模型的非線性。否則你想想，沒有激活函數的每層都相當於矩陣相乘。就算你疊加了若干層之后，無非還是個矩陣相乘罷了。所以你沒有非線性結構的話，根本就算不上什么神經網絡。 . 為什么ReLU效果好： 重點關注這章 . 節：Piecewise Linear Hidden Unit ...
2016-07-24 21:56 0 9990 推薦指數：
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1、激活函數的作用 什么是激活函數？ 在神經網絡中，輸入經過權值加權計算並求和之后，需要經過一個函數的作用，這個函數就是激活函數（Activation Function）。 激活函數的作用？ 首先我們需要知道，如果在神經網絡中不引入激活函數，那么在該網絡 ...
神經網絡激活函數sigmoid relu tanh 為什么sigmoid 容易梯度消失
https://blog.csdn.net/danyhgc/article/details/73850546 什么是激活函數 為什么要用 都有什么 sigmoid ，ReLU， softmax 的比較 如何選擇 1. 什么是激活函數 如下圖，在神經元中，輸入 ...