神經網絡常用激活函數及其應用舉例

神經網絡常用激活函數及其應用舉例 神經網絡中數據從數據層到最後輸出層的流動過程其實就是數據從一種形態到另一種形態，從一個維度到另一個維度的變換過程，例如在Minst數據集訓練中，就是把28*28維的圖像數據經過變換，映射成0~9之間的一個數字。完成這種數據變換的一個重要工具就是激活函數。 一個典型的人工神經元的模型可以用下圖表述： 圖中X1~Xn是神經元的輸入信號； θ表示一個閾值，或稱爲偏置（b

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