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：深度學習的激活函數 ：sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU、softsign 、softplus、GELU
深度學習的激活函數 ：sigmoid tanh ReLU Leaky Relu RReLU softsign softplus GELU : : wamg瀟瀟閱讀數 更多 分類專欄：python機器學習深度學習 版權聲明：本文為博主原創文章，遵循CC . BY SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 本文鏈接： https: blog.csdn.net qq article detail ...
2019-11-18 17:56 0 959 推薦指數：
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常用激活函數：Sigmoid、Tanh、Relu、Leaky Relu、ELU優缺點總結
1、激活函數的作用 什么是激活函數？ 在神經網絡中，輸入經過權值加權計算並求和之后，需要經過一個函數的作用，這個函數就是激活函數（Activation Function）。 激活函數的作用？ 首先我們需要知道，如果在神經網絡中不引入激活函數，那么在該網絡 ...
激活函數ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU
“激活函數”能分成兩類——“飽和激活函數”和“非飽和激活函數”。 sigmoid和tanh是“飽和激活函數”，而ReLU及其變體則是“非飽和激活函數”。使用“非飽和激活函數”的優勢在於兩點： 1.首先，“非飽和激活函數”能解決所謂的“梯度消失”問題。 2.其次，它能加快收斂速度 ...
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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）
的隱藏層，其整個網絡跟單層神經網絡也是等價的。因此也可以認為，只有加入了激活函數之后，深度神經網絡才具 ...
激活函數的比較，sigmoid，tanh，relu
1. 什么是激活函數 如下圖，在神經元中，輸入inputs通過加權、求和后，還被作用了一個函數。這個函數就是激活函數Activation Function 2. 為什么要用激活函數 如果不用激活函數，每一層輸出都是上層輸入的線性函數，無論神經網路有多少層，輸出都是輸入的線性組合 ...