tensorflow：激活函數(Activation Function)
激活函數（Activation Function）運行時激活神經網絡中某一部分神經元，將激活信息向後傳入下一層的神經網絡。 神經網絡的數學基礎是處處可微的，所以選取激活函數要保證數據輸入與輸出也是可微的。TensorFlow中提供哪些激活函數的API。 激活函數不會改變數據的維度，也就是輸入和輸出的維度是相同的。TensorFlow中有如下激活函數： 1. sigmoid 函數 這是傳統神經網絡中
相關文章
- 1. Tensorflow 激活函數 activation function
- 2. 激活函數（Activation Function）
- 3. 激活函數activation function
- 4. 激活函數Activation Function
- 5. 【機器學習】激活函數（Activation Function）
- 6. Activation Function(激活函數) - 小結
- 7. 《Noisy Activation Function》噪聲激活函數
- 8. 【Deep Learning學習】激活函數（Activation function）
- 9. pytorch 3 activation 激活函數
- 10. 激活函數Activation Functions
- 更多相關文章...
- • SQL MIN() Function - SQL 教程
- • XSLT function-available() 函數 - XSLT 教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Tensorflow 激活函數 activation function
- 2. 激活函數（Activation Function）
- 3. 激活函數activation function
- 4. 激活函數Activation Function
- 5. 【機器學習】激活函數（Activation Function）
- 6. Activation Function(激活函數) - 小結
- 7. 《Noisy Activation Function》噪聲激活函數
- 8. 【Deep Learning學習】激活函數（Activation function）
- 9. pytorch 3 activation 激活函數
- 10. 激活函數Activation Functions