原文:學習筆記:神經網絡傳輸函數sigmoid,tanh,ReLu,softmax的比較(非原創)

在神經網絡中,sigmoid和tanh分別是兩個激活函數,用在每個layer輸出的時候。 這里對這個兩個激活函數做出比較,首先,將兩個函數圖像畫到一張圖上面來: sigmod函數: sigmod a exp a tanh函數 正切三角函數 ,可寫成是sigmod函數的一種變形:tanh a sigmod a ,因此tanh函數的一般線性組合可寫成sigmod函數的一般線性組合。 比較這兩個函數: ...

2017-07-19 08:02 0 1324 推薦指數:

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神經網絡激活函數softmaxsigmoidtanhrelu總結

神經網絡激活函數softmaxsigmoidtanhrelu總結 一、總結 一句話總結: 常見激活函數softmaxsigmoidtanhrelu 二、【神經網絡】激活函數softmaxsigmoidtanhrelu總結 轉自或參考:【神經網絡】激活函數 ...

Tue Aug 04 13:35:00 CST 2020 0 1074
神經網絡中的激活函數具體是什么?為什么ReLu要好過於tanhsigmoid function?(轉)

為什么引入激活函數? 如果不用激勵函數(其實相當於激勵函數是f(x) = x),在這種情況下你每一層輸出都是上層輸入的線性函數,很容易驗證,無論你神經網絡有多少層,輸出都是輸入的線性組合,與沒有隱藏層效果相當,這種情況就是最原始的感知機(Perceptron)了。 正因為上面的原因,我們決定 ...

Fri Aug 31 03:46:00 CST 2018 0 1144
神經網絡中的激活函數tanh sigmoid RELU softplus softmatx

所謂激活函數,就是在神經網絡神經元上運行的函數,負責將神經元的輸入映射到輸出端。常見的激活函數包括Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、 softplus以及softmax函數。這些函數有一個共同的特點那就是他們都是非線性的函數。那么我們為什么要在神經網絡中引入非線性 ...

Thu May 11 19:04:00 CST 2017 0 6070
激活函數比較sigmoidtanhrelu

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 ...

Sat Mar 23 22:08:00 CST 2019 0 623
深度學習中的激活函數sigmoidtanhReLU

三種非線性激活函數sigmoidtanhReLUsigmoid: y = 1/(1 + e-x) tanh: y = (ex - e-x)/(ex + e-x) ReLU:y = max(0, x) 在隱藏層,tanh函數要優於sigmoid函數,可以看作 ...

Tue Apr 14 04:01:00 CST 2020 0 2503
 
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