2.1 逻辑函数Sigmoid [1] 逻辑函数(logistic function)或逻辑曲线(logistic curve)是一种常见的S函数,它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的。 一个简单的Logistic函数表达式为: \[ f\left( x \right) = \frac{1}{{1 + {e^{ - x}}} \] 图1 标准逻辑函数的图...
在实际运用中,Tanh比Sigmoid更好。这主要是因为Sigmoid函数在输入处于[-1,1]之间时,函数值变化敏感,一旦接近或者超出区间就失去敏感性,处于饱和状态,影响神经网络预测的精度值。而Tanh的输出和输入能够保持非线性单调上升和下降关系,符合BP网络的梯度求解。与 Sigmoid 的区别是,Tanh 是 0 均值的,而Sigmoid是非0均值...
从图中可以看出,RELU最明显的优势是解决了梯度消失的问题,而且,它相对于上面讲到的sigmoid和tanh,只要一个阈值就可以得到激活值,避免了大量而复杂的运算,收敛速度也大大加快。 还有一点,当输入为0时,激活值为0,这个特性好的方面时起到了单侧抑制的作用,使神经元具有了稀疏激活性,激活稀疏性的好处与dropout(不了解...
gx'=0 或 1 RELU 取代 sigmoid 和 tanh 函数的原因是在求解梯度下降时 RELU 的速度更快; 在大数集下会节省训练的时间 在这里指出 sigmoid 和 tanh 是饱和非线性函数;而 RELU 是非饱和非线性函数.. 5. PRELU 激活函数 PReLUParametric Rectified Linear Unit; 顾名思义:带参数的 ReLU..二者的定义和 区别如...
与sigmoid 不同的是,tanh 是 0 均值的。因此,实际应用中,tanh 会比 sigmoid 更好(毕竟去粗取精了嘛)。 ReLU 近年来,ReLU 变的越来越受欢迎。它的数学表达式如下: f(x)=max(0,x) 很显然,从图左可以看出,输入信号<0 时,输出都是 0,>0 的情况下,输出等 于输入。w 是二维的情况下,使用 ReLU 之后...