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深度学习----激活函数

  • 如果没有激活函数,无论网络多么复杂,最后的输出都是输入的线性组合,而纯粹的线性组合并不能解决更为复杂的问题。
  • 引入激活函数之后,由于激活函数都是非线性的,这样就给神经元引入了非线性元素,使得神经网络可以逼近任何非线性函数,这样使得神经网络应用到更多非线性模型中。

激活函数分为 sigmoid函数 和 relu函数

 

 例如下面,加了不同激活函数的结果

 

 


http://www.kler.cn/a/584263.html

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