第五章 神經網絡——神經元模型

1.激活函數 Sigmoid函數：將較大範圍內變化的輸入值擠壓到（0,1）輸出範圍內，因此有時也稱爲「擠壓函數（squashing function）」 在神經網絡中，神經元接收到的總輸入值將與神經元的閾值進行比較，然後通過「激活函數」（activation function，通常使用sigmoid函數）處理以產生神經元的輸出；

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