神經網絡與激活函數 神經網絡從數學上來說，就是用來擬合一個函數。把數據扔進去，得到一個預測結果，以此來解決分類和回歸等問題。但是針對不同的問題，需要擬合不同的函數，包括線性函數和非線性函數。神經網絡中常常會見到各種激活函數，當需要擬合非線性函數時就需要激活函數登場了。 對於每個神經元來說 ...

學習神經網絡的時候我們總是聽到激活函數這個詞，而且很多資料都會提到常用的激活函數，比如Sigmoid函數、tanh函數、Relu函數。肯定很多人剛開始和我一樣一頭霧水，接下來就讓我們詳細了解一下激活函數方方面面的知識。 目錄 1.激活函數的概念和作用； 2.通俗的理解一下激活函數(圖文結合 ...

作用： ​ 線性模型的表達能力不夠，引入激活函數來增加非線性因素，並且能逼近任何一個非線性函數 Sigmoid Sigmoid 函數也叫 Logistic 函數，定義為 \[Sigmoid:=\frac{1}{1+e^{-x}} \] 它的一個優良特性就是能夠 ...

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. ...

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 ...

本文為內容整理，原文請看url鏈接，感謝幾位博主知識來源 一、什么是激勵函數 　　激勵函數一般用於神經網絡的層與層之間，上一層的輸出通過激勵函數的轉換之后輸入到下一層中。神經網絡模型是非線性的，如果沒有使用激勵函數，那么每一層實際上都相當於矩陣相乘。經過非線性的激勵函數作用，使得神經網絡 ...

一、前言 激勵函數在神經網絡的作用通俗上講就是講多個線性輸入轉換為非線性的關系。不使用激勵函數的話，神經網絡的每層都只是做線性變換，多層輸入疊加后也還是線性變換。因為線性模型的表達能力不夠，激勵函數可以引入非線性因素。 1.1 單一的神經網絡 如果沒有激勵函數，在單層神經網絡中，我們的輸入和輸出 ...