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神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax

激活函数作用：将权值结果转化成分类结果。常用于 * 逻辑回归(Logistic Regression) * 神经网络(Neural Network) 这两处，激活函数都用于计算一个线性函数的结果。 * sigmoid函数：在机器学习中可用在分类问题上，如逻辑回归模型分类器，将输出值映射到...

2018-10-07 21:32 阅读(1224)

Sigmoid、Relu、Tanh激活函数

转自https://blog.csdn.net/u013146742/article/details/51986575和https://www.cnblogs.com/makefile/p/activation-function.html 激活函数形式：其中θθ为我们之前提到的神经元的激活阈值，函...

2018-06-05 10:27 阅读(613)

RELU激活函数作用

梯度消失现象：在某些神经网络中，从后向前看，前面层梯度越来越小，后面的层比前面的层学习速率高。梯度消失原因： sigmoid函数导数图像导数最大为0.25<1 权重初始值通常使用一个高斯分布所以|w|<1，所以 wjσ′(zj)<0.25 ,根据链式法则计算梯度越来越小。由于层数的增加，多...

2018-05-08 10:30 阅读(2813)

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