激活函数

zhuzihousheng 2023-01-13 03:21:50

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引言学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词，而且很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。本文的内容包括几个部分：什么是激活函数？ 激活函数的用途（为什么需要激活函数）？有哪些激活函数，都有什么性质和特点？应用中如何选择合适的激活函数？如果你对以上几个问题不是很清楚，下面的内容对你是有...

这一部分来探讨下激活函数和损失函数。在之前的logistic和神经网络中，激活函数是sigmoid, 损失函数是平方函数。但是这并不是固定的。事实上，这两部分都有很多其他不错的选项，下面来一一讨论3. 激活函数和损失函数3.1 激活函数关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么

Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。在深度学习中，由于其单增以及反函数单增等性质，Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到[0,1][0, 1][0,1]之间。 S(x)=11+e−xS(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}S(x)=1+e−x1 Sigmoid函数的导数可以用其自身表示： S′(x)=e−x(1+e−x)2=S(x)(1−S(x))S'(x)=\frac{e^{-x}}{(1+e^{-x})^2}=S(x)(1-S(x))S′(x

0 前言 激活函数的引入是为了增加神经网络模型的非线性，没有激活函数每层就相当于矩阵相乘。每一层输出都是上层的输入的线性函数，无论神经网络多少层，输出都是输入的线性组合，就是最原始的感知机加入激活函数，给神经元引入非线性因素，神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。 1 激活函数之ReLU函数 ReLU函数是目前比较火的一个激活函数,函数公式：，函...

文章目录1.1、sigmoid函数1.2、tanh函数1.3、ReLU函数1.4、softmax函数 激活函数在神经网络中的作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。常用的激活函数有sigmoid、tanh、relu、softmax等。 1.1、sigmoid函数 sigmoid函数将输入变换为(0,1)上的输出。它将范围(-inf,inf)中的任意输入压缩到区间(0,1)中的某个值： sigmoid(x)=11+exp(−x)sigm

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