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 x1,x2">x1,x2x1,x2 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]=w1x1+w2x2+b[1]=W[1]x+b ...

目錄 簡述 簡述 內容詳解 密度聚類 層次聚類 總結 一、激活函數作用 激活函數的主要作用是提供網絡的非線性建模能力。如果沒有激活函數，那么該網絡僅能夠表達線性映射，此時即便有再多的隱藏層，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 ...

一般在DL或者一些ML的算法中，在分類的時候，都需要把算法輸出值映射到[0-1]的概率空間去，或者在網絡內部，神經元激活的時候，都需要一個激活函數。 常見的激活函數有 多分類激活函數softmax 簡而言之，softmax就是把一些輸出映射為0-1之間的實數，並且歸一化保證和為1，因此多分 ...

激活函數(ReLU, Swish, Maxout) Logistic函數或Logistic曲線是一種常見的S形函數，它是皮埃爾·弗朗索瓦·韋呂勒在1844或1845年在研究它與人口增長的關系時命名的。廣義Logistic曲線可以模仿一些情況人口增長（P）的S形曲線 ...

　　 在學習機器學習過程中，激活函數是隨處可見。下面為常見三種激活函數的筆記： 1. Sigmoid Sigmoid 是使用范圍最廣的一類激活函數，具有指數函數形狀 。 Sigmoid函數實際上就是把數據映射到一個（0,1）的空間上，也就是說，Sigmoid函數如果用來分類的話，只能 ...

[學習筆記] 根據上面的學習，我們已經知道，當我們接到客戶的需求，讓我們做識別，判斷或者預測時，我們需要最終交付給客戶我們的神經網絡模型。其實我們千辛萬苦訓練出來的神經網絡模型，就是從輸入到輸出的一個神秘未知函數映射。在大多數情況下，我們並不知道這個真正的函數是什么，我們只是盡量去擬合它。前面 ...

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 ...