卷積神經網絡(CNN)介紹04-激活函數
激活函數 爲什麼要用激活函數？ 如果不用激勵函數，每一層輸出都是上層輸入的線性函數，無論神經網絡有多少層，輸出都是輸入的線性組合。 如果使用的話，激活函數給神經元引入了非線性因素，使得神經網絡可以任意逼近任何非線性函數，這樣神經網絡就可以應用到衆多的非線性模型中。 常用的激活函數 Sigmoid：用於二分類神經網絡輸出 sigmoid函數也叫 Logistic 函數，用於隱層神經元輸出，取值範圍爲
相關文章
- 1. 卷積神經網絡CNN筆記：激活函數
- 2. 卷積神經網絡(CNN)激活函數的設置
- 3. 卷積神經網絡(CNN)介紹
- 4. 卷積神經網絡（CNN）的介紹
- 5. 卷積神經網絡（CNN）介紹
- 6. 卷積神經網絡(CNN)介紹01
- 7. 04-卷積神經網絡（CNN）
- 8. 卷積神經網絡(CNN)介紹06-損失函數
- 9. 卷積神經網絡CNN
- 10. 卷積神經網絡(CNN)
- 更多相關文章...
- • 網站主機 介紹 - 網站主機教程
- • 網絡協議是什麼？ - TCP/IP教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
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. 卷積神經網絡CNN筆記：激活函數
- 2. 卷積神經網絡(CNN)激活函數的設置
- 3. 卷積神經網絡(CNN)介紹
- 4. 卷積神經網絡（CNN）的介紹
- 5. 卷積神經網絡（CNN）介紹
- 6. 卷積神經網絡(CNN)介紹01
- 7. 04-卷積神經網絡（CNN）
- 8. 卷積神經網絡(CNN)介紹06-損失函數
- 9. 卷積神經網絡CNN
- 10. 卷積神經網絡(CNN)