relu公式

ReLU深度網路能逼近任意函式的原因

今天讀了一遍谷歌大腦工程師Eric Jang的一個解答,想把這個知識與大家分享!最近也發現,有很多牛人喜歡在部落格中分享DL的相關知識,所以個人感覺有空可以在部落格中度閱讀一些相關內容,對自己基礎和深度瞭解有很大的幫助,也在此感謝那些為DL&ML默默共享的大牛們,讓我們一起努力學習!!!那就 […]

Relu函式作用

轉自一個知乎問答;https://www.zhihu.com/question/29021768 1.為什麼引入非線性激勵函式? 如果不適用激勵函式,那麼在這種情況下每一層的輸出都是上層輸入的線性函式,很容易驗證,無論你神經網路有多少層,輸出都是輸入的線性組合,與沒有隱藏層效果相當,這種情況就是最原 […]