神经网络激活函数relu

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神经网络的激活函数总结

导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数？ 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上
1833619571093157 5年前 2231

神经网络中的激活函数——加入一些非线性的激活函数，整个网络中就引入了非线性部分，sigmoid 和 tanh作为激活函数的话，一定要注意一定要对 input 进行归一话，但是 ReLU 并不需要输入归一化

1 什么是激活函数？ 激活函数，并不是去激活什么，而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射出来（保留特征，去除一些数据中是的冗余），这是神经网络能解决非线性问题关键。 目前知道的激活函数有如下几个：sigmoid,tanh，ReLu,soft
桃子红了呐 6年前 3098

深度学习笔记之神经网络、激活函数、目标函数和深度的初步认识

　AI技术研究的兴起，伴随着两种最直观的思维技巧，即遗传算法与神经网络，这是对生物学研究最直观的技术抽象。深度学习的前身就是神经网络，这个80年代灵光乍现的技术，在那一波人工智能的大潮驱使下，带着人们对于未来AI时代的憧憬，迅速蔓延，一时风头无两，和今天深度学
技术小哥哥 6年前 2387

开学季，你要的激活函数都在这里

什么是激活函数？ 激活函数就是神经网络输出端的一个节点，来连接两个神经网络。 为什么要在神经网络中使用激活函数 激活函数用来确定神经网络的输入，比如“是”或“否”，将结果映射为[0，1]或[-1，1]之间，根据函数的曲线，可分为两种类型：线性激活函数、非线性激
【方向】 5年前 1706

自适应参数化ReLU：一种新的注意力机制下的激活函数

本文在简述传统激活函数和注意力机制的基础上，解读了一种新的注意力机制下的激活函数，即自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU），希望对大家有所帮助。 1. 经典激活函数 激
游客twfby4rnbj6f4 4年前 201

深度学习之激活函数

欢迎关注我们的网站：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 之前我们介绍了Sigmoid函数能够将输入的数据转换到0和1之间，其实Sigmoid函数本质上是一种常用的激活函数，是神经元最重要的组成部
磐石001 6年前 827

常用的激活函数

摘要 近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了引人注目的成果，其中一个重要因素是激活函数的发展。新型激活函数ReLU克服了梯度消失，使得深度网络的直接监督式训练成为可能。本文将对激活函数的历史和近期进展进行总结和概括。 激活函数的定义与作用 在人工神经网络中，神
liurio 6年前 1342

干货 | 6 种激活函数核心知识点，请务必掌握！

我们知道，神经网络模型中，各隐藏层、包括输出层都需要激活函数（Activation Function）。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。但是，对于各个激活函数的选取方法、区别特点还有几点需要特别注意的地方。今天我们就和大家一
技术小能手 5年前 2371

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