双曲正切激活函数:在数学上,它表示为 (1-exp(-2x)/(1+exp(-2x)))。在形状上,它类似于 Sigmoid 函数,但是它的中心位置是 0,其范围是从 -1 到 1。TensorFlow 有一个内置函数 tf.tanh,用来实现双曲正切激活函数: 以下是上述代码的输出: 线性激活函数:在这种情况下,神经元的输出与神经元的输入值相同。这...
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。
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
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
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
1)用负采样和不用负采样的损失函数是不一样的。前者要用最大似然,后者需用交叉熵,且激活函数将由softmax变为sigmoid 2)word2vec似乎没有hidden layer(有一个look up table),直接通过矩阵变换,再通过激活函数计算出概率分布,最后计算lost function. 如果用的是skip的话,那么理念应该是在已知word 的情况下,使得cont...
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
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