干货 | 6 种激活函数核心知识点,请务必掌握!

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神经网络单个神经元的基本行态由线性输出 Z 和非线性输出 A 两要素组成。如下图所示:

举个简单的例子,二分类问题报告 ,不可能 不使用激活函数,类似使

朋友知道,神经网络模型中,各隐藏层、包括输出层都前要激活函数(Activation Function)。朋友比较熟悉的、常用的激活函数前要 ReLU、Sigmoid 等等。这些,对于各个激活函数的选者土辦法 、区别特点还有几点前要不为什么在么在注意的地方。今天朋友就和朋友并肩来总结一下常用激活函数 Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout 的关键知识点。



为哪几种前要激活函数

其中,f(x) 即为线性输出 Z,g(x) 即为非线性输出,g() 表示激活函数。通俗来说,激活函数一般是非线性函数,其作用是不利于给神经网络加入这些非线性因素,使得神经网络不利于更好地避免较为多样化的问题报告 。