激活函數(ReLU, Swish, Maxout)
神經網絡中使用激活函數來加入非線性因素，提高模型的表達能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正線性單元) 形式如下: ReLU公式近似推導:: 下面解釋上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函數 ...
原文：【機器學習】激活函數(ReLU, Swish, Maxout)
https: blog.csdn.net ChenVast article details 神經網絡中使用激活函數來加入非線性因素，提高模型的表達能力。 ReLU Rectified Linear Unit,修正線性單元 形式如下: ReLU公式近似推導:: 下面解釋上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函數與ReLU函數接近,但比較平滑, 同ReLU一樣是單邊抑制 ...
2018-08-16 08:54 0 1366 推薦指數：
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神經網絡中使用激活函數來加入非線性因素，提高模型的表達能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正線性單元) 形式如下: \[\begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x ...
激活函數sigmoid、tanh、relu、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 ...
激活函數--（Sigmoid，tanh，Relu，maxout）
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Swish激活函數
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【機器學習】激活函數（Activation Function）
https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382795 激活函數是模型整個結構中的非線性扭曲力 神經網絡的每層都會有一個激活函數 1、邏輯函數（Sigmoid）： 使用范圍最廣的一類激活函數，具有指數函數形狀，它在 ...