5、Tensorflow基礎（三）神經元函數及優化方法

5、Tensorflow基礎（三）神經元函數及優化方法 1、激活函數 　　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。神經網絡之所以能解決非線性問題（如語音、圖像識別），本質上就是激活函數加入了非線性因素，彌補了線性模型的表達力，把「激活的神經元的特徵」通過函數保留並映射到下一層。 　　因爲神經網絡的數學基礎是處處可微的

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