上一章介紹了使用邏輯回歸處理分類問題。盡管邏輯回歸是個非常好用的模型，但是在處理非線性問題時仍然顯得力不從心，下圖就是一個例子： 　　線性模型已經無法很好地擬合上面的樣本，所以選擇了更復雜 ...

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 ...

1. 什么是激活函數   在神經網絡中，我們經常可以看到對於某一個隱藏層的節點，該節點的激活值計算一般分為兩步：   （1）輸入該節點的值為 $ x_1,x_2 $ 時，在進入這個隱藏節點后，會先進行一個線性變換，計算出值 $ z^{[1]} = w_1 x_1 + w_2 x_2 + b ...

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 ...

在大腦里，認識世界的過程，是通過神經細胞之間的不斷連接來進行的。這種連接被稱為“突觸”。 神經細胞以突觸的形式互聯，形成神經細胞網絡。 神經細胞又名神經元。 神經元除了擁有一般細胞的結構外，還從細胞體上長出了一根根的觸手，這些突起的觸手被叫做“神經突起”。 神經突起 ...

神經元學說的歷史 http://slx.yau.edu.cn/info/1106/1401.htm 神經學界的神經科學巨星。 神經元分類： 按突起分類： 　　假單極神經元pseudounipolar neuron、雙極神經元bipolar neuron、多級神經元 ...

本文結構： 什么是激活函數 為什么要用 都有什么 sigmoid、ReLU、softmax的比較 如何選擇 1. 什么是激活函數 如下圖，在神經元中，輸入的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 ...

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 ...