微信网站制作免费平台,做钓鱼网站违法吗,毕业答辩ppt模板免费下载 素材,青柠海报设计网站激活函数存在的意义#xff1a; 激活函数决定了某个神经元是否被激活#xff0c;当这个神经元接收到的信息是有用或无用的时候#xff0c;激活函数决定了对这个神经元接收到的信息是留下还是抛弃。如果不加激活函数#xff0c;神经元仅仅做线性变换#xff0c;那么该神经网…激活函数存在的意义 激活函数决定了某个神经元是否被激活当这个神经元接收到的信息是有用或无用的时候激活函数决定了对这个神经元接收到的信息是留下还是抛弃。如果不加激活函数神经元仅仅做线性变换那么该神经网络就会成为一个线性回归模型此时对复杂非线性任务的处理能力是十分有限的。因此需要添加非线性的激活函数让神经网络的输入输出之间形成非线性映射使得网络能力非常强大。 简单地说一个神经元计算输入的权重和加上偏置如图所示 数学公式为net input (weight * input) bias 现在神经网输入的值即net input可以从负无穷到正无穷。神经元并不知道怎么限制该值因此无法选择firing pattern。因此激活函数便成为了神经网络的一个重要的部分。激活函数决定了一个神经元是否应该被激活。因此它限制了net input的值。激活函数是一个在将输入转到下一神经层或者将最后结果输出之前对输入进行的非线性的转化函数。 激活函数的种类如下
1.阶梯函数/ step function: 2.Sigmoid function 这是一个光滑的函数是连续可微的。它比阶跃函数和线性函数的最大优点是它是非线性的。这是sigmoid函数的一个非常酷的特性。这本质上意味着当有多个神经元以s型函数作为它们的激活函数时输出也是非线性的。函数的取值范围为0-1呈S形。 3.Relu函数 Relu函数和其它的激活函数不同的是它不同时激活所有的神经元。当输入为负的时候Relu将其转为0且神经元不被激活。即 f(x) max(0, x) 4.Leaky Relu Relu的改进版本输入小于0的部分并不直接归为0而是为ax。
