為什么需要非線性激活函數
這是神經網絡正向傳播方程，為什么不能直接使a[1] = z[1] , a[2] = z[2] ,即 g ( z ) = z 這是因為他們直接把輸入值輸出了 為了說明問題，若a[2] = z[2 這個模型的輸出y或y帽不過是你輸入特征x的線性組合 a[1] = z ...
原文：神經網絡中的激活函數——加入一些非線性的激活函數，整個網絡中就引入了非線性部分，sigmoid 和 tanh作為激活函數的話，一定要注意一定要對 input 進行歸一話，但是 ReLU 並不需要輸入歸一化
什么是激活函數 激活函數，並不是去激活什么，而是指如何把 激活的神經元的特征 通過函數把特征保留並映射出來 保留特征，去除一些數據中是的冗余 ，這是神經網絡能解決非線性問題關鍵。 目前知道的激活函數有如下幾個：sigmoid,tanh，ReLu,softmax。 simoid函數也稱S曲線：f x e x tanh:f x tanh x ReLU：f x max x, softmax:f x l ...
2018-01-08 14:56 0 2113 推薦指數：
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