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RSS订阅原创 非线性激活函数介绍（需要看）
1. 几种非线性激励函数(Activation Function) 神经网络中，正向计算时，激励函数对输入数据进行调整，反向梯度损失。梯度消失需要很多方式去进行规避。 1.1 Sigmoid函数 表达式为： y(x)=sigmoid(x)=11+e−x,y(x)in(0,1)y(x)=sigmoid(x)=11+e−x,y(x)in(0,1) y(x)′=y(x)(1−y(x)),y′in(−∞,14]y(x)′=y(x)(1−y(x)),y′in(−∞,14] 该函数将输入.
2021-08-30 13:47:45
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原创 加性噪声（目前不理解）
加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，该类噪声是一直存在的。一般通信中把加性随机性看成是系统的背景噪声。 乘性噪声一般由信道不理想引起，它们与信号的关系是相乘，信号在它在，信号不在他也就不在。乘性随机性看成系统的时变性（如衰落或者多普勒）或者非线性所造成的。 ...
2021-08-29 15:13:13
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