深度學習中常用的激活函數
摘要: 1.概述 2.激活函數與導數 3.激活函數對比 4.參考鏈接 內容： 1.概述 深度學習的基本原理是基於人工神經網絡，信號從一個神經元進入，經過非線性的activation function，傳入到下一層神經元；再經過該層神經元的activate，繼續 ...
原文：深度學習領域最常用的10個激活函數，一文詳解數學原理及優缺點
激活函數是神經網絡模型重要的組成部分，本文作者Sukanya Bag從激活函數的數學原理出發，詳解了十種激活函數的優缺點。 激活函數 Activation Function 是一種添加到人工神經網絡中的函數，旨在幫助網絡學習數據中的復雜模式。類似於人類大腦中基於神經元的模型，激活函數最終決定了要發射給下一個神經元的內容。在人工神經網絡中，一個節點的激活函數定義了該節點在給定的輸入或輸入集合下的輸 ...
2021-02-28 08:35 0 486 推薦指數：
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