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深度学习不同激活函数之间的比较下载
weixin_39820535
2020-06-21 03:30:22
本文对深度学习算法中,不同激活函数之间进行了比较。
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深度学习
不同
激活函数
之间
的
比较
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激活函数
之间
进行了
比较
。
深度学习
:
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和优缺点
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:
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激活函数
2、为什么要用3、都有...
常见
深度学习
激活函数
及优缺点
比较
常见
深度学习
激活函数
及优缺点
比较
1、什么是
激活函数
2、为什么要用3、都有什么
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如下图,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是
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Activa...
基于Theano的
深度学习
(Deep Learning)框架Keras学习随笔-06-
激活函数
基于Theano的
深度学习
(Deep Learning)框架Keras学习随笔-06-
激活函数
--
激活函数
也是神经网络中一个很重的部分。每一层的网络输出都要经过
激活函数
。
比较
常用的有linear,sigmoid,tanh,softmax等。Keras内置提供了很全的
激活函数
,包括像LeakyReLU和PReLU这种
比较
新的
激活函数
。
5分钟理解RELU以及他在
深度学习
中的作用
神经网络和
深度学习
中的
激活函数
在激发隐藏节点以产生更理想的输出方面起着重要作用。
激活函数
的主要目的是将非线性特性引入模型。 在人工神经网络中,给定一个输入或一组输入,节点的
激活函数
定义该节点的输出。 可以将标准集成电路视为激活功能的控制器,根据输入的
不同
,激活功能可以是“ ON”或“ OFF”。 Sigmoid和tanh是单调、可微的
激活函数
,是在RELU出现以前
比较
流行的
激活函数
。然而,随着时间的推移,这些函数会遭受饱和,这导致出现梯度消失的问题。解决这一问题的另一种和最流行的
激活函数
是直线修正单.
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