神經網絡激活函數
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神經網絡中的激活函數
作者|Renu Khandelwal 編譯|VK 來源|Medium 什么是神經網絡激活函數? 激活函數有助於決定我們是否需要激活神經元。如果我們需要發射一個神經元那么信號的強度是多少。 激活函數是神經元通過神經網絡處理和傳遞信息的機制 為什么在神經網絡中需要一個激活函數 ...
[人工神經網絡]Matlab中的激活函數及導函數形式
版本：MatlabR2015b 1.logsig(n)=1/(1+exp(-n)) 導函數:dlogsig(n)=-exp(-n)/(1+exp(-n))^2=logsig(n)(1-logsig(n)) 2.tansig(n)=2/(1+exp(-2*n ...
淺談神經網絡中的激活函數
激活函數是神經網絡中一個重要的環節，本文將介紹為什么神經網絡網絡要利用激活函數，幾種常用的激活函數(邏輯函數Sigmoid、雙曲正切函數tanh、線性整流函數(ReLU)，神經網絡中的梯度消失問題和ReLU如何避免梯度消失。 1 用激活函數的原因 如果神經網絡 ...
Java實現的簡單神經網絡(基於Sigmoid激活函數)
主體代碼 NeuronNetwork.java package com.rockbb.math.nnetwork; import java.util.ArrayList; import j ...
TensorFlow神經網絡中的激活函數
激活函數是人工神經網絡的一個極其重要的特征。它決定一個神經元是否應該被激活，激活代表神經元接收的信息與給定的信息有關。 激活函數對輸入信息進行非線性變換。 然后將變換后的輸出信息作為輸入信息傳給下一層神經元。 激活函數的作用 當我們不用激活函數時，權重和偏差只會進行線性變換。線性方程很簡單 ...
神經網絡中的Softmax激活函數
Softmax回歸模型是logistic回歸模型在多分類問題上的推廣，適用於多分類問題中，且類別之間互斥的場合。 Softmax將多個神經元的輸出，映射到（0,1）區間內，可以看成是當前輸出是屬於各個分類的概率，從而來進行多分類。 假設有一個數組V，Vi表示V中的第i個元素，那么Vi元素 ...
神經網絡量化入門--激活函數
本文首發於公眾號「AI小男孩」，歡迎大伙過來砸場！ 在之前的文章中提到過可以把 ReLU 合並到 Conv 中加速量化推理，當時只是用一個例子簡單介紹一下過程，邏輯上存在一些漏洞。本文打算從數學上深入剖析一下其中的原理，並進一步擴展到其他激活函數，看看在網絡量化中激活函數一般是怎么處理 ...