激活函数是神经网络中用于引入非线性的函数,它帮助神经网络学习复杂的模式。常见的激活函数包括ReLU、sigmoid和tanh。 【详解】 本题考查人工智能相关内容。激活函数(Activation Function)是神经网络中的一种数学函数,它的作用是为神经元(或人工神经元)引入非线性特性,从而使神经网络能够学习和表示更复杂的函数。激活函数...
激活函数在神经网络中的主要作用是什么?( ) A. 增加神经网络的复杂度。 B. 提高神经网络的计算速度。 C. 引入非线性,使神经网络能够学习复杂的函数。 D. 减少
在神经网络中,激活函数的主要作用是什么? A、减少计算量B、提高模型的线性C、引入非线性因素,使模型可以学习复杂的函数D、增加模型的训练时间正确答案:引入非线性因素,使模型可以学习复杂的函数 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 单项选择题以下哪个不是常见的激活函数?() A、SigmoidB、ReLUC、tanhD、PCA 点击...
激活函数的主要作用是在网络中加入非线性变换,如果网络中全部是线性变换,则多层网络可以通过矩阵变换,退化为单层神经网络。所以激活函数的存在,使得神经网络的“多层”有了实际的意义,使网络更加强大,增加网络的能力,使它可以学习复杂的事物,复杂的数据,以及表示输入输出之间非线性的复杂的任意函数映射。 2、数据归一化 ...
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C. 用于反向传播算法,更新神经网络的权重。 D. 控制神经网络的学习速率。 相关知识点: 试题来源: 解析 C。激活函数的导数在反向传播算法中用于计算误差对权重的梯度,从而更新神经网络的权重。激活函数的导数在神经网络训练中起着关键的作用,它决定了误差如何在网络中反向传播以调整权重。反馈 收藏 ...
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