作者|Renu Khandelwal 編譯|VK 來源|Medium 什么是神經網絡激活函數? 激活函數有助於決定我們是否需要激活神經元。如果我們需要發射一個神經元那么信號的強度是多少。 激活函數是神經元通過神經網絡處理和傳遞信息的機制 為什么在神經網絡中需要一個激活函數 ...
在神經網絡中,激活函數決定來自給定輸入集的節點的輸出,其中非線性激活函數允許網絡復制復雜的非線性行為。正如絕大多數神經網絡借助某種形式的梯度下降進行優化,激活函數需要是可微分 或者至少是幾乎完全可微分的 。此外,復雜的激活函數也許產生一些梯度消失或爆炸的問題。因此,神經網絡傾向於部署若干個特定的激活函數 identity sigmoid ReLU 及其變體 。 下面是 個激活函數的圖示及其一階導 ...
2017-09-21 09:57 0 2188 推薦指數:
作者|Renu Khandelwal 編譯|VK 來源|Medium 什么是神經網絡激活函數? 激活函數有助於決定我們是否需要激活神經元。如果我們需要發射一個神經元那么信號的強度是多少。 激活函數是神經元通過神經網絡處理和傳遞信息的機制 為什么在神經網絡中需要一個激活函數 ...
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目前,深度學習(Deep Learning,簡稱DL)在算法領域可謂是大紅大紫,現在不只是互聯網、人工智能,生活中的各大領域都能反映出深度學習引領的巨大變革。要學習深度學習,那么首先要熟悉神經網絡(Neural Networks,簡稱NN)的一些基本概念。當然,這里所說的神經網絡不是生物學 ...
1. 神經元模型 以下引用自Poll的筆記:神經網絡基礎。 神經元是神經網絡中最基本的結構,也可以說是神經網絡的基本單元,它的設計靈感完全來源於生物學上神經元的信息傳播機制。我們學過生物的同學都知道,神經元有兩種狀態:興奮和抑制。一般情況下,大多數的神經元是處於抑制狀態,但是一旦 ...
激活函數: 傳統神經網絡中最常用的兩個激活函數,Sigmoid系(Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid)被視為神經網絡的核心所在.從數學上來看,非線性的Sigmoid函數對中央區的信號增益較大,對兩側區的信號增益小,在信號的特征空間映射上,有很好的效果,通過對加權的輸入進行 ...
神經網絡中的非線性是由激活層實現的,而激活層是由激活函數組成的,這里介紹四種常見的激活函數。 1.Sigmoid函數首當其沖,該函數區別了神經網絡與感知器(激活函數是階躍函數),很明顯它將輸出限制在了(0,1)之間,因此可以與概率分布聯系起來,也能用於輸入的歸一化,該函數的輸出值始終大於0,函數 ...
ICML 2016 的文章[Noisy Activation Functions]中給出了激活函數的定義:激活函數是映射 h:R→R,且幾乎處處可導。 神經網絡中激活函數的主要作用是提供網絡的非線性建模能力,如不特別說明,激活函數一般而言是非線性函數。假設一個示例神經網絡中僅包含線性 ...
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,我們決定引入非線性函數作為激勵函數 ...