原文:激活函數 (Sigmod、tanh、Relu)

什么是激活函數 激活函數 Activation functions 對於人工神經網絡 模型去學習 理解非常復雜和非線性的函數來說具有十分重要的作用。它們將非線性特性引入到我們的網絡中。如圖 ,在神經元中,輸入的 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。引入激活函數是為了增加神經網絡模型的非線性。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 ...

2018-07-26 14:04 0 1414 推薦指數:

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sigmodtanhReLU激活函數的實現

輸出: sigmod公式: 一般會造成梯度消失。 tanh公式: tanh是以0為中心點,如果使用tanh作為激活函數,能夠起到歸一化(均值為0)的效果。 Relu(Rectified Linear Units)修正線性單元 導數大於0時1,小於0時0。 ...

Tue Jun 30 18:09:00 CST 2020 0 553
激活函數的比較,sigmoid,tanhrelu

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
激活函數sigmoid、tanhrelu、Swish

激活函數的作用主要是引入非線性因素,解決線性模型表達能力不足的缺陷   sigmoid函數可以從圖像中看出,當x向兩端走的時候,y值越來越接近1和-1,這種現象稱為飽和,飽和意味着當x=100和x=1000的映射結果是一樣的,這種轉化相當於將1000大於100的信息丟失了很多,所以一般需要歸一化 ...

Thu Sep 27 06:24:00 CST 2018 0 3885
激活函數--(Sigmoid,tanhRelu,maxout)

Question?   激活函數是什么?   激活函數有什么用?   激活函數怎么用?   激活函數有哪幾種?各自特點及其使用場景? 1.激活函數 1.1激活函數是什么?   激活函數的主要作用是提供網絡的非線性建模能力。如果沒有激活函數,那么該網絡僅能夠表達線性映射,此時即便有再多 ...

Fri Jul 27 23:57:00 CST 2018 0 16619
深度學習中的激活函數之 sigmoid、tanhReLU

三種非線性激活函數sigmoid、tanhReLU。 sigmoid: 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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