激活函数sigmoid、tanh

激活函数的作用主要是引入非线性因素，解决线性模型表达能力不足的缺陷

　　sigmoid函数可以从图像中看出，当x向两端走的时候，y值越来越接近1和-1，这种现象称为饱和，饱和意味着当x=100和x=1000的映射结果是一样的，这种转化相当于将1000大于100的信息丢失了很多，所以一般需要归一化数据。

softplus函数相比于relu函数更加平滑，会保存部分小于零的函数，但是计算量也更大了。

relu函数在信号响应上有很多优势，但是仅仅在正向传播中，由于其对负值全部舍去很容易使模型输出全零而无法训练。例如：随机初始化的w中存在负值，其对应的正值输入特征也就被全部屏蔽了，同理对应的负值输入反而被激活了。因此，一些relu变种被开发。

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时间： 2024-10-07 05:08:35

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什么是sigmoid激活函数？

上面我们讲了引入激活函数的意义,激活函数有多种,下面我们拿一种激活函数sigmoid来做示例,其他的类似.sigmoid函数表达式如下: 它的函数曲线图是: 看到上面的函数曲线图,可以看出是一个sigmoid函数的特点就是当输入值从负无穷变到正无穷时,输出值在0和1之间,............. 文章转载自原文:https://blog.csdn.net/qq_44594249/article/details/100561953 原文地址:https://www.cnblogs.com/ren

激活函数

1.Why 激活函数的作用: 用来加入非线性因素的,因为线性模型的表达能力不够. 如下一个单层感知机: 如果用多个感知机组合,能够获得更强的分类能力,: 然而组合起来的形式还是一个线性方程: 因此,提出了激活函数,在每层叠加完后,加一个激活函数,就变为非线性函数... 2. what  常用激活函数:(选取时保证可微) 1)tanh(双切正切函数) tanh在特征相差明显时的效果会很好,在循环过程中会不断扩大特征效果. 与 sigmoid 的区别是,tanh 是 0 均值的,因此实际应用中 ta

[转]神经网络-激活函数

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神经网络中激活函数总结

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激活函数（）（转）

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神经网络中各种激活函数比较

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常用激活函数比较

本文结构: 什么是激活函数 为什么要用 都有什么 sigmoid.ReLU.softmax的比较 如何选择 1. 什么是激活函数 如下图,在神经元中,输入的inputs通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数 Activation Function. 2. 为什么用 如果不用激励函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合. 如果使用的话,激活函数给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,这样神经网络就可以应用到众

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