下列不属于激励函数的作用的是( )。 A.能更好的求解目标函数的极值B.提升训练效率C.能够降低模型的复杂程度D.让梯度的优化方法更稳定相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
激励函数的作用就是帮助机器学习自己最适合采取的行为,以达到最佳表现。它有助于指导性地给出机器行为的正确和有效的结果。它可以帮助机器以最大的效率实现最佳表现,从而获得最优的结果。 激励函数还可以帮助机器去学习不同的策略,为不同的环境提供不同的策略,从而更加灵活地应对不同的环境。这样可以更好地为机器提...
激励函数的作用之sigmoid 首先看一下这个sigmoid函数的图像,以x值的0值做为区分点,在0值范围左右的y轴数据为0~1范围内的数据。 python实现: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 from mathimporte from matplotlibimportpyplotasplt xs=[]ys=[]defsigmoid(x):y=1./(1.+e**(-x))returny;forxinrange(-10...
总结来说，激励函数、训练函数和学习函数在神经网络中各有其作用。激励函数负责输入数据的转换，训练函数负责根据误差调整参数，学习函数则负责优化网络结构。这三个环节共同作用，使得神经网络能够更好地进行学习和预测。
激励函数作用: 在神经网络中,激励函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络能够更好的解决较为复杂的问题。 在实际中,每一个神经元就是一个函数,都是线性的,加入激活函数可以让其变为非线性,在真实世界中基本上所有的事务都是非线性的,加入激活函数可以更好的模拟现实事务,可以逼近任何的函数。
那么,通过在神经网络中加入非线性激励函数后,神经网络就有可能学习到平滑的曲线来实现对非线性数据的处理了,如下图所示: 因此,神经网络中激励函数的作用通俗上讲就是将多个线性输入转换为非线性的关系。如果不使用激励函数的话,神经网络的每层都只是做线性变换,即使是多层输入叠加后也还是线性变换。通过激励函数引入非...
采用激活函数可以抑制边缘奇异性较大的数据，第二个作用就是对前一层输出值进行约束，这就好比人一样，我们的身高在1-3米之间，加入计算中计算出了一个非常夸张的数，就可以用激励函数约束（一般训练初时病态比较严重）在1-3米之间，常用的双极型函数就是把数据都约束在-1到1的超球体内。
神经网络激励函数的作用是什么 ps:http://www.zhihu.com/question/22334626/answer/21036590 激活函数是用来加入非线性因素的,因为线性模型的表达能力不够。 以下,同种颜色为同类数据。 某些数据是线性可分的,意思是,可以用一条直线将数据分开。比如下图:...
人工神经网络中的activation function的作用以及ReLu,tanh,sigmoid激励函数的区别,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。