JavaShuo
欄目
標籤
神經網絡爲何要使用激活函數,爲何relu要比sigmoid要好
時間 2019-12-07
標籤
神經網絡
爲何
使用
激活
函數
relu
sigmoid
要好
简体版
原文
原文鏈接
第一個問題:爲何引入非線性激勵函數? 若是不用激勵函數(其實至關於激勵函數是f(x) = x),在這種狀況下你每一層輸出都是上層輸入的線性函數,很容易驗證,不管你神經網絡有多少層,輸出都是輸入的線性組合,與只有一個隱藏層效果至關,這種狀況就是多層感知機(MLP)了。 正由於上面的緣由,咱們決定引入非線性函數做爲激勵函數,這樣深層神經網絡就有意義了(再也不是輸入的線性組合,能夠逼近任意函數)。最先的
>>阅读原文<<
相關文章
1.
神經網絡爲何須要激活函數
2.
爲何咱們的神經網絡須要激活函數
3.
爲何神經網絡中須要激活函數(activation function)?
4.
神經網絡的激活函數爲何要使用非線性函數?
5.
爲何sigmoid激活函數要配合sigmoid_cross_entropy_with_logits損失函數使用?
6.
爲什麼神經網絡需要非線性激活函數
7.
爲什麼神經網絡中需要激活函數(activation function)?
8.
爲什麼我們的神經網絡需要激活函數
9.
神經網絡中的激活函數tanh sigmoid RELU softplus softmatx
10.
神經網絡激活函數:sigmoid、tanh、ReLU
更多相關文章...
•
RDF 主要 元素
-
RDF 教程
•
XSD 如何使用?
-
XML Schema 教程
•
爲了進字節跳動,我精選了29道Java經典算法題,帶詳細講解
•
Composer 安裝與使用
相關標籤/搜索
爲要
爲何須要FabricPath
爲何要用真機
好要
要好
爲何
何爲
極爲重要
咱們爲何要上學
NoSQL教程
Spring教程
Docker教程
應用
數據傳輸
數據庫
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.
css 讓chrome支持小於12px的文字
2.
集合的一點小總結
3.
ejb
4.
Selenium WebDriver API
5.
人工智能基礎,我的看法
6.
Non-local Neural及Self-attention
7.
Hbuilder 打開iOS真機調試操作
8.
improved open set domain adaptation with backpropagation 學習筆記
9.
Chrome插件 GitHub-Chart Commits3D直方圖視圖
10.
CISCO ASAv 9.15 - 體驗思科上一代防火牆
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.
神經網絡爲何須要激活函數
2.
爲何咱們的神經網絡須要激活函數
3.
爲何神經網絡中須要激活函數(activation function)?
4.
神經網絡的激活函數爲何要使用非線性函數?
5.
爲何sigmoid激活函數要配合sigmoid_cross_entropy_with_logits損失函數使用?
6.
爲什麼神經網絡需要非線性激活函數
7.
爲什麼神經網絡中需要激活函數(activation function)?
8.
爲什麼我們的神經網絡需要激活函數
9.
神經網絡中的激活函數tanh sigmoid RELU softplus softmatx
10.
神經網絡激活函數:sigmoid、tanh、ReLU
>>更多相關文章<<