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深度學習預訓練
時間 2020-12-30
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1 非線性激勵函數 sigmoid: 11+e−x11+e−x tanh: tanhtanh softplus: log(1+ex)log(1+ex) Relu: max(x,0)max(x,0) 1.1 作用 對於無非線性激勵函數情況,每一層網絡輸出都爲線性函數,可驗證無論神經網絡層數多少,輸出都是輸入的線性組合,意味着單層網絡也可實現,這也是最原始的感知機。 引入非線性激勵函數,使得深層
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