啟用函式

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深度學習—啟用函式

  在說常用的啟用函式之前,先看一下生物神經元與人工神經元之間的啟用函式的區別。   在生物神經元中,啟用函式的作用為:是否相應上一個神經元,如果響應比較大,則啟用下一個神經元,往下以此傳遞。而人工神經元中的啟用函式,又成為“非線性對映函式”,它並不是去啟用什麼東西,而是增加神經網路的非線性因素,提 […]

深度學習筆記(三):啟用函式和損失函式

深度學習筆記(一):logistic分類 深度學習筆記(二):簡單神經網路,後向傳播演算法及實現 深度學習筆記(三):啟用函式和損失函式 深度學習筆記:優化方法總結(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam) 深度學習筆記(四):迴圈神經網路的概念,結構和程式碼註釋 […]

深度學習——啟用函式Sigmoid/Tanh/ReLU

啟用函式(Activation Function)的特點: 非線性: 當啟用函式是線性的時候,一個兩層的神經網路就可以逼近基本上所有的函式了。 可微: 當優化方法是基於梯度的時候,這個性質是必須的。 單調性: 當啟用函式是單調的時候,單層網路能夠保證是凸函式。 f(x)≈x: 當啟用函式滿足這個性質 […]

常用啟用函式(激勵函式)理解與總結

引言 學習神經網路的時候我們總是聽到啟用函式這個詞,而且很多資料都會提到常用的啟用函式,比如Sigmoid函式、tanh函式、Relu函式。那麼我們就來詳細瞭解下啟用函式方方面面的知識。本文的內容包括幾個部分: 什麼是啟用函式? 啟用函式的用途(為什麼需要啟用函式)? 有哪些啟用函式,都有什麼性質和 […]

tensorflow:啟用函式(Activation Function)

啟用函式(Activation Function)執行時啟用神經網路中某一部分神經元,將啟用資訊向後傳入下一層的神經網路。 神經網路的數學基礎是處處可微的,所以選取啟用函式要保證資料輸入與輸出也是可微的。TensorFlow中提供哪些啟用函式的API。 啟用函式不會改變資料的維度,也就是輸入和輸出的 […]

人工神經元模型及常見啟用函式

人工神經元模型 生物學上神經元通常由細胞體,細胞核,樹突和軸突構成。 樹突用來接收其他神經元傳導過來的訊號,一個神經元有多個樹突; 細胞核是神經元中的核心模組,用來處理所有的傳入訊號; 軸突是輸出訊號的單元,它有很多個軸突末梢,可以給其它神經元的樹突傳遞訊號。 人工神經元的模型可以由下圖來表述: 圖 […]

神經網路中的神經元和啟用函式詳解

在上一節,我們通過兩個淺顯易懂的例子表明,人工智慧的根本目標就是在不同的資料集中找到他們的邊界,依靠這條邊界線,當有新的資料點到來時,只要判斷這個點與邊界線的相互位置就可以判斷新資料點的歸屬。 上一節我們舉得例子中,資料集可以使用一條直線區分開。但對很多問題而言,單一直線是無法把資料點區分開的,例如 […]

神經網路激勵函式的作用

這是一個單層的感知機, 也是我們最常用的神經網路組成單元啦. 用它可以劃出一條線, 把平面分割開 那麼很容易地我們就會想用多個感知機來進行組合, 獲得更強的分類能力, 這是沒問題的啦~~ 如圖所示, 那麼我們動筆算一算, 就可以發現, 這樣一個神經網路組合起來,輸出的時候無論如何都還是一個線性方程哎 […]