JavaShuo
欄目
標籤
神經網絡中的**函數具體是什麼?爲什麼ReLu要好過於tanh和sigmoid function?(轉)...
時間 2021-07-12
原文
原文鏈接
爲什麼引入**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)了。 正因爲上面的原因,我們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
>>阅读原文<<
相關文章
1.
人工神經網絡中爲什麼ReLu要好過於tanh和sigmoid function?
2.
13.請問人工神經網絡中爲什麼Relu要好過tanh和sigmoid
3.
深度學習——人工神經網絡中爲什麼ReLu要好過於tanh和sigmoid function?
4.
爲什麼神經網絡中需要激活函數(activation function)?
5.
神經網絡中的激活函數tanh sigmoid RELU softplus softmatx
6.
神經網絡中的**函數sigmoid、 tanh 、RELU
7.
神經網絡中的激活函數(activation function)-Sigmoid, ReLu, TanHyperbolic(tanh), softmax, softplus
8.
ReLU爲什麼比Sigmoid效果好
9.
神經網絡激活函數:sigmoid、tanh、ReLU
10.
爲什麼ReLU在神經網絡中是最普遍的激活函數?
更多相關文章...
•
網絡協議是什麼?
-
TCP/IP教程
•
Hibernate是什麼
-
Hibernate教程
•
適用於PHP初學者的學習線路和建議
•
TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
相關標籤/搜索
什麼
爲什麼
什麼是數學
不知爲什麼
什麼時候
什麼樣
什麼人
沒有什麼
在什麼
不論什麼
NoSQL教程
XLink 和 XPointer 教程
MyBatis教程
註冊中心
開發工具
數據傳輸
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
添加voicebox
2.
Java 8u40通過Ask廣告軟件困擾Mac用戶
3.
數字圖像處理入門[1/2](從幾何變換到圖像形態學分析)
4.
如何調整MathType公式的字體大小
5.
mAP_Roi
6.
GCC編譯器安裝(windows環境)
7.
LightGBM參數及分佈式
8.
安裝lightgbm以及安裝xgboost
9.
開源matpower安裝過程
10.
從60%的BI和數據倉庫項目失敗,看出從業者那些不堪的亂象
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
人工神經網絡中爲什麼ReLu要好過於tanh和sigmoid function?
2.
13.請問人工神經網絡中爲什麼Relu要好過tanh和sigmoid
3.
深度學習——人工神經網絡中爲什麼ReLu要好過於tanh和sigmoid function?
4.
爲什麼神經網絡中需要激活函數(activation function)?
5.
神經網絡中的激活函數tanh sigmoid RELU softplus softmatx
6.
神經網絡中的**函數sigmoid、 tanh 、RELU
7.
神經網絡中的激活函數(activation function)-Sigmoid, ReLu, TanHyperbolic(tanh), softmax, softplus
8.
ReLU爲什麼比Sigmoid效果好
9.
神經網絡激活函數:sigmoid、tanh、ReLU
10.
爲什麼ReLU在神經網絡中是最普遍的激活函數?
>>更多相關文章<<