Tanh ---双曲正切 ReLu ---修正线性单元 Leaky ReLU ---渗漏型整流线性单元 ELU ---指数线性单元 GeLu ---高斯误差线性单元 Softmax 优缺点对比 如何选择激活函数? 参考资料 1.什么是激活函数? 所谓激活函数(Activation Function),就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。激...
所谓激活函数(Activation Function),就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。咦?百度百科给出的解释好像不是很好理解呀。 In artificial neural networks, the activation function of a node defines the output of that node given an input or set of inputs. A standard inte...
sigmoid激活函数:除了输出层是一个二分类问题基本不会用它。 tanh激活函数:tanh是非常优秀的,几乎适合所有场合。 ReLu激活函数:最常用的默认函数,,如果不确定用哪个激活函数,就使用ReLu或者Leaky ReLu。 1.51为什么需要非线性激活函数?(why need a nonlinear activation function?) 如果你是用线性激活函数或者叫恒等激励...
sigmoid 激活函数:除了输出层是一个二分类问题基本不会用它。 tanh 激活函数:tanh 是非常优秀的,几乎适合所有场合。 ReLu 激活函数:最常用的默认函数,,如果不确定用哪个激活函数,就使用 ReLu 或者Leaky ReLu。 1.51为什么需要非线性激活函数?(why need a nonlinear activation function?) 如果你是用线性激活函数或者...
tensorflow:激活函数(Activation Function) 激活函数(Activation Function)运行时激活神经网络中某一部分神经元,将激活信息向后传入下一层的神经网络。 神经网络的数学基础是处处可微的,所以选取激活函数要保证数据输入与输出也是可微的。TensorFlow中提供哪些激活函数的API。
深度学习中的激活函数(activation function) 目录 1. 背景 2. 深度学习中常见的激活函数 2.1 Sigmoid函数 2.1.1 Gradient Vanishing 2.1.2 输出不是zero-centered 2.1.3 幂运算相对耗时 2.2 tanh函数 2.3 ReLU函数 2.4 Leaky ReLu函数 2.5 ELU(Exponential Linear Units)函数...
激活函数的作用是实现人工神经网络的非线性化。最常见的激活函数包括Sigmoid、Tanh和ReLU，如下图：Sigmoid...
2. Tanh Tanh函数的图像如下 相比sigmod函数,tanh函数输出范围为-1到1,是zero-centered, 所以收敛速度有所提高。 但是本质上该函数其实是sigmod的变体 所以与sigmod函数一样,该函数也会出现梯度消失的问题。 3. ReLU ReLU是Rectified Linear Unit的缩写,简称修正线性单元,函数表达式如下 ...
tanh函数 tanh读作Hyperbolic Tangent,如上图所示,它解决了zero-centered的输出问题,然而,gradient vanishing的问题和幂运算的问题仍然存在。 ReLU函数 ReLU函数其实就是一个取最大值函数,注意这并不是全区间可导的,但是我们可以取sub-gradient,如上图所示。ReLU虽然简单,但却是近几年的重要成果,有以下几大优点: ...
首先，sigmoid函数具有以下公式：定义域：（负无穷，正无穷），值域：（0,1）导数定义域：（负无穷，正无穷），值域：（0，0.25]优点：sigmoid函数在处理二分类问题时表现出色，可以将输出限制在0到1之间。缺点是容易出现梯度消失问题，特别是在深度网络中。其次，tanh函数具有以下公式：值域：（-1，1）...