深度學習中的激活函數之 sigmoid、tanh和ReLU
三種非線性激活函數sigmoid、tanh、ReLU。 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 ...
原文：深度學習基礎系列（三）| sigmoid、tanh和relu激活函數的直觀解釋
常見的激活函數有sigmoid tanh和relu三種非線性函數，其數學表達式分別為： sigmoid: y e x tanh: y ex e x ex e x relu: y max , x 其代碼實現如下： 其圖形解釋如下： 相較而言，在隱藏層，tanh函數要優於sigmoid函數，可以認為是sigmoid的平移版本，優勢在於其取值范圍介於 之間，數據的平均值為 ，而不像sigmoid為 . ...
2018-09-30 16:13 1 17872 推薦指數：
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