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&#x2212 ...

這是神經網絡正向傳播方程，為什么不能直接使a[1] = z[1] , a[2] = z[2] ,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[2] = z[2 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[1] = z ...

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 ...

給出的例子，只是起到引入和說明的作用，所以只用了一些線性組合（說明見下）。所以無法實現對復雜函數的逼近。 ...

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 ...

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. ...

目錄 前言 Sigmoid型函數 logistic函數 tanh函數 ReLu相關函數 ReLU激活函數 LeakyReLU函數 PReLU函數 ELU函數 Softplus函數 ...