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深度学习基础入门篇[四]:激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等
本文分析了激活函数对于神经网络的必要性,同时讲解了几种常见的激活函数的原理,并给出相关公式、代码和示例图。
关于计算机视觉的学习教程暂时高于段落,预计八月中旬以后我将会更新关于CV项目开发的学习笔记以及相关教程。选材来自昨天学习交流群中一位朋友,提出了有关激活函数的问题。我在收集了一下相关内容,在此整理集合对比激活函数的缺点和不足。
在神经元中,输入的inputs通过加权求和,然后被作用了一个函数,这个函数就是激活函数 Activation Function。
线性函数的问题在于不管加深层数到多少,总是存在与之等效的「无隐藏层」的神经网络。
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