激活函數
目錄 為什么需要激活函數 激活函數 常見的激活函數 Sigmoid Tanh ReLU Leaky ReLU ELU Maxout Softmax 結論 如何選擇合適的激活函數 為什么需要激活函數 神經網絡單個神經元的基本結構由線性輸出 Z 和非線性輸出 ...
原文：CReLU激活函數
轉載自CSDN, CReLU激活函數 CReLU 一種改進 ReLU 激活函數的文章，來自ICML . . 背景介紹 整個文章的出發點來自於下圖的統計現象： 為了看懂上圖。 首先介紹一下余弦相似度 cos距離 的概念 cos距離的取值范圍是 , ，距離越接近 ，表示兩個向量的方向越相反，即呈負相關關系。 再來介紹一下 pair filter的定義 一個卷積層有 j , cdots, n 個卷積核 ...
2018-09-21 22:02 0 2985 推薦指數：
相關推薦
激活函數及其梯度
目錄 Activation Functions Derivative Sigmoid/Logistic Derivative ...
ReLU激活函數
參考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我們來看一下ReLU激活函數的形式，如下圖： 單側抑制，當模型增加N層之后，理論上ReLU神經元的激活率將降低2的N次方倍， ReLU實現 ...
常用的激活函數
激活函數的主要目的是制造非線性。如果不用激勵函數，每一層輸出都是上層輸入的線性函數，無論神經網絡有多少層，輸出都是輸入的線性組合。如果使用的話，激活函數給神經元引入了非線性因素，使得神經網絡可以任意逼近任何非線性函數，這樣神經網絡就可以應用到眾多的非線性模型中。 理論上來說，神經網絡和多項式展開 ...
為什么要引入激活函數？
[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 ...
激活函數 SELU
SELU激活函數: 其中: 原論文地址 ...
激活函數總結
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 ...
激活函數總結
一、激活函數 1.什么是激活函數 激活函數: 就是在神經網絡的神經元上運行的函數，負責將神經元的輸入映射到輸出端。 2.為什么要有激活函數 如果不用激活函數，每一層的輸出都是上一層的線性組合，從而導致整個神經網絡的輸出為神經網絡輸入的線性組合，無法逼近任意函數。 3. ...