为什么引入非线性激活函数

最新推荐文章于 2024-11-18 16:45:49 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-18 16:45:49 发布 · 861 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#非线性激活函数

非线性激活函数是深度学习模型中关键的组成部分，因为多个线性层的组合本质上仍为线性，无法表达复杂的非线性关系。通过引入非线性激活函数，模型可以学习到更丰富的特征，几乎可以逼近任何函数，这对于准确地捕捉数据集的概率分布至关重要。

为什么引入非线性激活函数

多个线性层叠加起来也是一个线性层，而非线性层的引入可以提升模型的特征提取能力，只要非线性激活函数足够多，几乎可以逼近任意函数，这对于学习一个数据集的概率分布非常重要。

为什么要使用非线性函数作为激活函数？
weixin_44808274的博客
09-07 2038
一些非线性激活函数，如ReLU（修正线性单元），具有稀疏性质，即对于输入中的某些神经元，激活为零，从而促使网络学习到更具鲁棒性的特征表示。每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。使用非线性激活函数，特别是具有一定深度的神经网络，具备了逼近任意复杂函数的能力。在神经网络中，使用非线性函数作为激活函数是非常重要的，因为它们赋予了神经网络表示和学习更复杂、更强大的能力。在深层神经网络中，梯度传播是训练过程的关键，
为什么说ReLU是非线性激活函数
Childhood_Sweetheart的博客
05-31 4834
线性整流函数（Rectified Linear Unit,ReLU），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activation function），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。
为什么要用非线性的激活函数
闲逸的炫鹰
10-10 4362
如果用线性的激励函数，其实输出就是输入乘上一个大的矩阵，就没有体现出隐层的作用。 非线性变换是深度学习有效的原因之一，现实中很多问题是不能用线性解决的，所以要用非线性方程来将问题转化成更方便的解决方案。 常用的激活函数有： sigmiod relu tanh ...
为什么需要非线性激活函数
cyy2learn的博客
03-02 4032
为什么需要非线性激活函数？ 为什么需要激活函数？ 激活函数对模型学习、理解非常复杂和非线性的函数具有重要作用。 激活函数可以引入非线性因素。如果不使用激活函数，则输出信号仅是一个简单的线性函数。线性函数一个一级多项式，线性方程的复杂度有限，从数据中学习复杂函数映射的能力很小。没有激活函数，神经网络将无法学习和模拟其他复杂类型的数据，例如图像、视频、音频、语音等。 激活函数可以把当前特征空间...
激活函数如何引入非线性
顺其自然~专栏
12-25 1328
层数比较多的神经网络模型在训练的时候会出现梯度消失(gradient vanishing problem)和梯度爆炸(gradient exploding problem)问题。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着网络层数的增加变得越来越明显。例如，对于图1所示的含有3个隐藏层的神经网络，梯度消失问题发生时，靠近输出层的hidden layer 3的权值更新相对正常，但是靠近输入层的hidden layer1的权值更新会变得很慢，导致靠近输入层的隐藏层权值几乎不变，仍接近于初始化的权值。
endruz#kulolo#3.7-为什么需要非线性激活函数1
07-25
为什么需要非线性激活函数事实证明：要让你的神经网络能够计算出有趣的函数，你必须使用非线性激活函数，证明如下：这是神经网络正向传播的方程：令 $g(z) = z$
Pytorch学习：非线性激活函数
最新发布
m0_61384227的博客
11-18 911
ReLU函数的数学表达式为：ReLU(x)=max(0,x)。这意味着，当输入x为正时，ReLU函数的输出就是x本身；当输入x为负或0时，ReLU函数的输出为0。
17. 非线性激活函数
m0_57190127的博客
09-15 950
激活函数 为什么使用非线性激活函数
Chown先森
06-20 6779
Sigmoid函数:g(z) = a = 1 / (1 + e ^(-z))g'(z) = g(z) * (1 - g(z)) = a * (1-a)while z = 10 g(z) ≈ 1 g'(z) = 1 * (1 - 1) ≈ 0 z = -10 g(z) ≈ 0 g'(z) = 0 * (1 - 0) ≈ 0 ...
为什么需要非线性的激活函数？
qq_42145985的博客
06-09 365
线性的激活函数所做的工作仅仅是将输入数据进行线性组合后再输出，如果只使用现行的激活函数，那么即便神经网络的层数再多、隐藏单元的个数再多也没啥卵用，最终还是将数据进行线性组合后就输出了，而且很多时候数据的复杂程度是线性函数根本无法学习的！ 其实实际运用中，隐藏层使用线性激活函数的场景非常非常非常少，可能除了与压缩有关的一些非常特殊的情况才会在隐藏层使用线性激活函数，否则大部分都是在隐藏层使用非线性的激活函数。 只有一个地方可以使用线性的激活函数，就是针对回归问题，比如房价预测，但是也仅仅限制在输出单元，也就是
【Pytorch基础教程35】引入非线性的激活函数
发现问题，并解决问题，批判性思维
12-04 1885
线性分类模型一般是一个广义线性函数，即一个或多个【线性判别函数】加上一个【非线性激活函数】，所谓“线性”是指决策边界由一个多个超平面组成。什么是Sigmoid？它有什么作用？👶 通过引入S型的对数几率函数y=11+e−zy=\dfrac{1}{1+e^{-z}}y=1+e−z1​该激活函数作用是因此引入非线性，则有多种选择。 逻辑回归即线性回归+sigmoid函数，是最基础也是最重要的模型： 通过逻辑回归能演化出很多模型：（1）非线性 （2）可微性：因为在反向传播更新梯度时，需要计算损失函数对权重的偏导数
非线性激活函数的使用原因
zz2230633069的博客
04-05 924
解释一：如果是线性激活函数：输出y`是输入x的线性组合，那么无论神经网络有多少层，一直在做的只是计算线性激活函数，所以不如直接去掉全部隐含层。线性隐含层一点用都没有，因为两个线性函数的组合本身就是线性组合。所以除非引入非线性，那么无法计算更加有趣的函数，网络层数再多也不行。只有一个地方可以使用线性激活函数，就是如果要机器学习的就是回归问题，要预测的y是一个实值，比如房价从0到inf，那么用线性激活...
为什么要使用非线性激活函数
qq_38162944的博客
03-11 5152
1.为什么要使用非线性激活函数？ 线性可分的情况下：逻辑回归和线性回归，无论是闭解形式还是凸优化都能高度拟合，但是线性不可分的情况下 （XOR异或函数），需要非线性对换数据的分布进行重新映射。对神经网络我们在神经网络中，对每一层线性变换后叠加一个非线性激活函数，以避免多层网络等效于单层线性函数，从而获得更大的学习与拟合能力。 使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素；加强网络的表示能力，解决线性模型无法解决的问题 （1）非线性。线性激活层对于深层神经网络没有作用，因为其作用以后仍然是输入的各种线性.
3.7 为什么需要非线性激活函数？
Claroja
12-31 672
linear activation function 线性激活函数 又称 identity activation function 恒等激活函数 如果是线性激活函数，那么神经网络只是输入的线性组合。所以隐藏层不能用线性激活函数。 只有一种情况可以使用线性激活函数，那就是输出层是连续性变量比如房价信息（可以使用relu激活，因为房价都是正数）。 ...
吴恩达深度学习 —— 3.7 为什么需要非线性激活函数
然后就去远行
11-27 1714
事实证明，要让神经网络能够计算出有趣的函数，必须使用非线性激活函数。 如下图所示是神经网络正向传播的方程，为什么不能直接去掉a[1]=g[1](z[1])a^{[1]}=g^{[1]}(z^{[1]})a[1]=g[1](z[1])呢？去掉函数g(z)g(z)g(z)，然后令a[1]=z[1]a^{[1]}=z^{[1]}a[1]=z[1]，或者令g[1]=z[1]g^{[1]}=z^{[1]}g...
12.为什么引入非线性激励函数
程序员养成日记
03-29 848
对于神经网络来说，网络的每一层相当于f(wx+b)，对于线性函数，其实相当于f(x)=x，那么在线性激活函数下，每一层相当于用一个矩阵去乘以x，那么多层就是反复用矩阵去乘以输入。根据矩阵的乘法法则，多个矩阵相乘得到一个大矩阵。所以线性激活函数下，多层网络与一层网络相当。比如两层的网络f(w1*f(w2x))=w1w2x=Wx。 非线性变换是深度学习有效的原因之一。原因在于非线性相当于对空间进行变...
非线性激活函数在网络模型中存在的必要性
gz7seven
09-17 740
在深度学习的任何模型中，非线性的激活函数都是非常常见的，其主要包括sigmoid、tanh、Relu、Leak Relu、softPlus、softmax等。这些激活函数基本都具有非线性、可微性、单调性等特性。那么，神经网络模型中为什么一定需要非线性的激活函数呢？非线性激活函数存在的必要性体现在哪些方面呢？我们进行如下的分析。 首先，我们要认识到非线性激活函数对模型的学习、理解复杂特征等具有重要作用。 其次，不使用非线性激活函数或是采用线性激活函数，输出的信号就是一个简单的线性函数，而线性函数由一级多项式构
非线性激活函数（为什么需要它、导数、优缺点）
热门推荐
NIGHT_SILENT的博客
06-25 1万+
为什么需要非线性激活函数？a=z 叫做线性激活函数 或 恒等激活函数如果使用线性激活函数，那么这个模型的输出不过是你输入特征x的线性组合。神经网络只是把输入线性组合再输出。所以即使你有很多个隐含层，但是你如果使用线性激活函数或者不用激活函数，一直在做的只是计算线性激活函数，所以还不如直接去掉全部隐藏层。所以除非引入非线性，那么无法计算更有趣的函数。只有一个地方可以使用线性激活函数，那就是回归问题。...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值