神經網路啟用函式總結

阿新 • • 發佈：2019-01-17

啟用函式總結

sigmoid
tanh
ReLU
Leaky ReLU
Maxout
ELU

sigmoid

數學表示：

y=11+e−x
不建議使用,容易飽和

tanh

數學表示：

y=ex−e−xex+e−x

ReLU

數學表示：

y=max(0,x)
建議使用，但是注意學習率，保證ReLU啟用

Leaky ReLU

數學表示：

y=max(αx,x)

Maxout

數學表示：

y=max(WT1x,WT2x)

ELU

數學表示：

y={x,α(exp(x)−1),ifx>0ifx≤0

神經網路啟用函式總結

啟用函式總結 sigmoid tanh ReLU Leaky ReLU Maxout ELU sigmoid 數學表示： y=11+e−x 不建議使用,容易飽和 tanh 數學

形象的解釋神經網路啟用函式的作用是什麼

轉載自形象的解釋神經網路啟用函式的作用是什麼神經網路中啟用函式的作用查閱資料和學習，大家對神經網路中啟用函式的作用主要集中下面這個觀點：啟用函式是用來加入非線性因素的，解決性模型所不能解決的問題。下面我分別從這個方面通過例子給出自己的理解~ @le

神經網路啟用函式學習要點記錄

如下圖所示，在神經元中，輸入通過加權，求和後，還被作用於一個函式，這個函式就是啟用函式/激勵函式 Activation Function。啟用函式的作用是為了增加神經網路的非線性。常用的啟用函式： 1、Sigmoid函式：特點：能夠把輸入的連續實值變換為0和1之間的輸出，

[形象的解釋神經網路啟用函式的作用是什麼？]

查閱資料和學習，大家對神經網路中啟用函式的作用主要集中下面這個觀點：啟用函式是用來加入非線性因素的，解決線性模型所不能解決的問題。下面我分別從這個方面通過例子給出自己的理解~ @lee philip@顏沁睿倆位的回答已經非常好了，我舉的例子也是來源於他們，在這

神經網路の啟用函式(Activation Function)

日常 coding 中，我們會很自然的使用一些啟用函式，比如：sigmoid、ReLU等等。不過好像忘了問自己一(nn)件事：為什麼需要啟用函式？啟用函式都有哪些？都長什麼樣？有哪些優缺點？怎麼選用啟用函式？本文正是基於這些問題展開的，歡迎批評指正！ (

【深度學習技術】卷積神經網路常用啟用函式總結

本文記錄了神經網路中啟用函式的學習過程，歡迎學習交流。神經網路中如果不加入啟用函式，其一定程度可以看成線性表達，最後的表達能力不好，如果加入一些非線性的啟用函式，整個網路中就引入了非線性部分，增加了網路的表達能力。目前比較流行的啟用函式主要分為以下7種：

深度學習幾種主流啟用函式總結

啟用函式的定義加拿大蒙特利爾大學的Bengio教授在 ICML 2016 的文章[1]中給出了啟用函式的定義：啟用函式是對映 h:R→R，且幾乎處處可導。啟用函式的性質非線性：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數了。但是，如果啟

26種神經網路啟用視覺化

在網上發現兩個很好的資源，將我們常常使用的啟用函式進行了視覺化的說明，並且說明了各種啟用函式的特性。通常針對某些特殊的特徵，一些不常用的啟用函式會有較好的效果。通常也有助於對於啟用函式的理解。網址如下： https://dashee87.github.io/deep learning/vi

關於RBF神經網路的學習總結

在這裡總結下科研需要用到的RBF神經網路知識。 https://www.cnblogs.com/pinking/p/9349695.html https://blog.csdn.net/guoyunlei/article/details/74529320 https://www.cnblog

【Ian Goodfellow課件】梯度下降與神經網路代價函式的結構

本課件主要內容包括：導數與二階導數方向曲率泰勒級數近似臨界點牛頓法牛頓法失效的情況為何不會收斂？鞍點或區域性極小值更常見嗎？為何優化過程如此之慢？二維子空間視覺化

深度神經網路優化論文總結

1、HanS, Mao H, Dally W J. Deep Compression: Compressing Deep NeuralNetworks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding[J].Fiber, 2015,

機器學習中Logistic損失函式以及神經網路損失函式詳解

機器學習中最重要的三個部分為網路結構、損失函式、優化策略。而其中以損失函式最難以理解，主要原因是需要較強的數學知識，其中用的最多的就是引數估計。所謂引數估計就是：對未知引數θ進行估計時，在引數可能的取值範圍內選取，使“樣本獲得此觀測值”的概率最大的引數作為θ的估計，這樣選定的有利於”

神經網路常見概念總結

啟用函式：將神經網路上一層的輸入，經過神經網路層的非線性變換轉換後，通過啟用函式，得到輸出。常見的啟用函式包括：sigmoid, tanh, relu等。https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/80991831 為什麼

神經網路損失函式中的正則化項L1和L2

轉自：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/80229189 神經網路中損失函式後一般會加一個額外的正則項L1或L2,也成為L1範數和L2範數。正則項可以看做是損失函式的懲罰項，用來對損失函式中的係數做一些限制

神經網路演算法開發總結--網路結構開發

看了一段時間吳恩達老師的深度學習微課程，收穫較大，這階段做個總結。演算法開發包含演算法框架開發、網路結構開發及改進、演算法應用優化及模型訓練、網路模型壓縮這幾個方向。今天主要總結下網路結構開發及改進方面相關的。模型開發一般包含3方面工作，新網路結構提出、現

線性迴歸,邏輯迴歸,神經網路,SVM的總結

目錄線性迴歸,邏輯迴歸,神經網路,SVM的總結線性迴歸,邏輯迴歸,神經網路,SVM的總結詳細的學習筆記. markdown的公式編輯手冊. 迴歸的含義: 迴歸就是指根據之前的資料預測一個準確的輸出值. 分類的含義: 分類就是預測離散的輸出值, 比如男生為1, 女生為0(

深度學習（卷積神經網路）問題總結

深度卷積網路涉及問題： 1.每個圖如何卷積：（1）一個圖如何變成幾個？（2）卷積核如何選擇？ 2.節點之間如何連線？ 3.S2-C3如何進行分配？ 4.1

神經網路代價函式與交叉熵

在此我們以MSE作為代價函式：

吳恩達《卷積神經網路》課程總結

Note This is my personal summary after studying the course, convolutional neural networks, which belongs to Deep Learning Specialization.

利用BP神經網路逼近函式——Python實現

文章主要參考https://blog.csdn.net/john_bian/article/details/79503572，原文是matlab版本的實現。在此基礎上，利用Python實現BP網路對函式的逼近。對於BP神經網路的基本原理以及推倒，這裡就不再贅述，可以查閱相

神經網路啟用函式總結

啟用函式總結

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tanh

ReLU

Leaky ReLU

Maxout

ELU

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