Python代码实现：激活函数层

bai666ai 2023-01-13 00:36:57

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机器学习09--神经网络的激活函数(Activation Function)及python代码实现
在前面的一些关于机器案例中使用了激活函数，如 机器学习(1)--神经网络初探 开篇中的 tanh(x)与tanh_deriv(x)两个函数    TensorFlow实例(5.1)--MNIST手写数字进阶算法(卷积神经网络CNN) 中在最大池化时使用的 tf.nn.relu我们为什么要使用激活函数，通常他有如下一些性质：非线性： 如果是线性的时候，多层的神经网络是无意义的可微性： 做梯度下降，这...
第2关：激活函数
神经网络学习之机器学习基础
Python代码实现线性整流函数（ReLU）
Python代码实现线性整流函数（ReLU）ReLU是一种常见的非线性激活函数，经常用于深度学习中的神经网络。本文将介绍如何使用Python实现ReLU算法，并给出完整的源代码。一、什么是ReLUReLU（Rectified Linear Unit）是指修正线性单元，是一种比较简单的非线性激活函数。对于输入x，其表达式可以表示为：其中，max表示取两个数中的最大值。由于ReLU函数只是取了一个输入值和0之间较大的那个，所以它的计算十分简单，速度也很快。ReLU函数通常用于深度学习中的神经网络中。
【神经网络】常见激活函数详解及python代码实现
1943年，心理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts发表论文《A Logical Calculus Of The Ideas Immanent In Nervous Activity》(神经活动中固有思想的逻辑演算),提出了简化脑细胞的概念，也就是所谓的。McCulloch和Pitts把神经细胞描述为带有二元输出的简单逻辑门。多个信号到达树突，然后整合到细胞体，当累计信号量超过一定阈值时，输出信号就通过轴突。将MP神经元模型放在数学模型中来看，我们用x。
深度学习入门 (二)：激活函数、神经网络的前向传播
本文为《深度学习入门 基于Python的理论与实现》的部分读书笔记 代码以及图片均参考此书 目录复习感知机激活函数(activation function)sigmoid函数tanh函数ReLU(Rectified Linear Unit)函数神经网络的前向传播通过矩阵点积运算打包神经网络的运算引入符号各层间信号传递的实现输出层的设计softmax函数输出层的神经元数量批处理 复习感知机 之前介绍的朴素感知机： 现在明确地写出朴素感知机中的激活函数h(x)(阶跃函数) 阶跃函数的实现 def s
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