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。
以下四个选项中,哪个激活函数的的输出在0~1的范围之间?() A.reluB.tanhC.Leaky ReluD.sigmoid 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 神经网络反向传播传播的是什么?() A.学习率B.迭代次数C.误差D.网络层数 点击查看答案手机看题 单项选择题 在NLP自然语言处理中,不可以做以下选项中的哪个任...
下列对于激活函数说法错误的是A.激活函数将非线性引入了神经网络B.激活函数的值域在0-1之间C.激活函数的选取会影响梯度消失和梯度爆炸问题D.RELU可能会导致某些神经元
关于Relu激活函数说法正确的是A.经过Relu变换之后的取值在[0,1]之间B.正半区是本身,负半区全为0C.经过Relu变换之后的取值在[-1,1]之间D.经过Rel
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