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人工神經網絡中的activation function的作用以及ReLu,tanh,sigmoid激勵函數的區別
時間 2020-12-30
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爲什麼引入非線性激勵函數? 如果不用激勵函數(其實相當於激勵函數是f(x) = x),在這種情況下你每一層輸出都是上層輸入的線性函數,很容易驗證,無論你神經網絡有多少層,輸出都是輸入的線性組合,與沒有隱藏層效果相當,這種情況就是最原始的感知機(Perceptron)。 正因爲上面的原因,決定引入非線性函數作爲激勵函數,這樣深層神經網絡就有意義了(不再是輸入的線性組合,可以逼近任意函數)。最早的想法
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