1. 幾種非線性激勵函數(Activation Function) 神經網絡中,正向計算時,激勵函數對輸入數據進行調整,反向梯度損失。梯度消失需要很多方式去進行規避。 1.1 Sigmoid函數 表達式為: y(x)=sigmoid(x)=11+e− ...
這是神經網絡正向傳播方程,為什么不能直接使a z ,a z ,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 z 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 z w x b a z w x b 帶入a 的定義,就發現,a w w x b b w w x w b b w x b 可以看出,如果用線性激活函數,或者叫恆等激活函數,那么神經網絡只是把輸入的線性組合再輸出 ...
2018-08-29 11:46 0 1681 推薦指數:
1. 幾種非線性激勵函數(Activation Function) 神經網絡中,正向計算時,激勵函數對輸入數據進行調整,反向梯度損失。梯度消失需要很多方式去進行規避。 1.1 Sigmoid函數 表達式為: y(x)=sigmoid(x)=11+e− ...
線性模型和非線性模型的區別? a. 線性模型可以用曲線擬合樣本,線性模型可以是用曲線擬合樣本,但是分類的決策邊界一定是直線的,例如logistics模型(廣義線性模型,將線性函數進行了一次映射)。 b. 區分是否為線性模型,主要是看一個乘法式子中自變量x前的系數w,如果w只影響一個x,那么此模型 ...
1 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 ...
如果使用線性激活函數最后化簡后依然為線性,多層的優勢就沒有起作用。 ...
[學習筆記] 根據上面的學習,我們已經知道,當我們接到客戶的需求,讓我們做識別,判斷或者預測時,我們需要最終交付給客戶我們的神經網絡模型。其實我們千辛萬苦訓練出來的神經網絡模型,就是從輸入到輸出的一個神秘未知函數映射。在大多數情況下,我們並不知道這個真正的函數是什么,我們只是盡量去擬合它。前面 ...
SELU激活函數: 其中: 原論文地址 ...
激活函數有什么用? 提到激活函數,最想問的一個問題肯定是它是干什么用的?激活函數的主要作用是提供網絡的非線性表達建模能力,想象一下如果沒有激活函數,那么神經網絡只能表達線性映射,此刻即便是有再多的隱藏層,其整個網絡和單層的神經網絡都是等價的。因此正式由於激活函數的存在,深度 ...
激活函數的特性 非線性 可微性:當優化方法是基於梯度時,此性質是必須的 單調性:當激活函數是 ...