从图4.10中我们可以看出这3个激活函数都是S形函数,形状相似,只不过sigmoid函数的取值范围是0～1、tanh函数和softsign函数的取值范围是-1～1。我们还可以观察到softsign函数相对于tanh函数而言,其过渡更加平滑。在x等于0附近的位置处,函数的数值改变更缓慢。
神经网络|四种激活函数 | 分享一下在神经网络设计中常用的四种激活函数 : Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax。 Sigmoid函数是一种常用的非线性函数,可以将任何实数映射到0到1之间。它通常用于将不归一化的预测值转换为概率分布。 Tanh函数是Sigmoid函数的双曲版本,它将任何实数映射到-1到1之间。
sigmoid激活函数的主要特点是什么 A 输出值在0到1之间 B 容易饱和 C 输出值在 1到1之间 D 计算复杂 E 适用于深层神经网络 答案:答案:A 解析: Sigmoid激活函数的主要特点包括:A. 输出值在0到1之间:Sigmoid函数的输出值范... 点击查看完整答案手机看题 你可能感兴趣的试题 问答题 下面符合特征选择标准的是A...
百度试题 结果1 题目sigmoid作为经典的激活函数,经过sigmoid函数的输出值会被压缩到多大() A. [0,1] B. [0,2] C. [0,3] D. [-1,1] 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目sigmod激活函数在神经网络中可以将神经元计算数值变化到以下哪个范围内? A. (-1,0) B. (0,1) C. (-1,1) D. (-0.5,0.5) 相关知识点: 试题来源: 解析 :B 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目Tanh激活函数在神经网络中可以将神经元计算数值变化到以下哪个范围内? A. [-1,1] B. 1-0.5,0.5] C. [-1,0] D. [0,1] 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目关于归一化描述正确的是()。 A. 归一化可以预防过拟合 B. 归一化没有实质作用 C. 归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间 D. 归一化是一种激活函数 相关知识点: 试题来源: 解析 AC 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目Tanh激活函数在神经网络中可以将神经元计算数值变化到以下哪个范围内? A. [-1,1] B. [-0.5,0.5] C. [-1,0] D. [0,1] 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目sigmod激活函数在神经网络中可以将神经元计算数值变化到以下哪个范围内? A. (-0.5,0.5) B. (-1,1) C. (-1,0) D. (0,1) 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏