（1）對於深度神經網絡，中間的隱層的輸出必須有一個激活函數。否則多個隱層的作用和沒有隱層相同。這個激活函數不一定是sigmoid，常見的有sigmoid、tanh、relu等。 （2）對於二分類問題，輸出層是sigmoid函數。這是因為sigmoid函數可以把實數域光滑的映射到[0,1]空間。函數 ...

主體代碼 NeuronNetwork.java package com.rockbb.math.nnetwork; import java.util.ArrayList; import j ...

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 ...

對於分類問題的神經網絡最后一層的函數做如下知識點總結： sigmoid和softmax一般用作神經網絡的最后一層做分類函數（備注：sigmoid也用作中間層做激活函數）； 對於類別數量大於2的分類問題，如果每個類別之間互斥，則選用softmax函數（例如：類別為牡丹花、玫瑰花、菊花 ...

神經網絡所需的函數： 1）單位階躍函數: 神經網絡的原模型是用單位階躍函數作為激活函數的。單位階躍函數計算公式如下： 單位階躍函數圖像如下所示： 從公式可以看出，單位階躍函數在原點處不連續，也就是在原點不可導，由於這個性質，單位階躍函數不能成為主要的激活函數 ...

OUTPUT ...

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 ...

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)=1/(1+exp(-a)) tanh函數（正切三角函數），可寫成是sigmod函數 ...