激活函数

最新推荐文章于 2023-06-21 15:27:30 发布
原创 最新推荐文章于 2023-06-21 15:27:30 发布 · 2.6k 阅读 · 0 ·
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：

#matlab #网络 #图形 #工具

博客主要介绍了神经网络中的激活函数，在神经网络更新时会将输入信号和传给激活函数（Matlab中称传输函数）。激活函数分饱和与非饱和两类，如logsig、tansig等为饱和的，purelin为非饱和的。还提到建立神经网络时要选择传递函数并分配到各层。

上一章:

下一章:

目录

-------------------------------------------翻译：xychn15@yahoo.com.cn--------------------------------

激活函数

神经网络更新的时候将输入信号的和传给激活函数，或者Matlab中称为的传输函数。有各种不同的激活函数， 有一些是饱和的（saturated ）并确保输出在在一个指定的范围内，像 logsig, tansig, hardlims 以及satlin. 有些传递函数不是饱和的（ saturated ），如purelin. 神经网络工具箱中的一些传输函数图形如图4.3所示。在你建立神经网络的时候选择传递函数，并分配到每一个层。建立一个前向神经网络，有两个输入神经元，隐含层中有三个tansig神经元，输入层一个logsig 神经元，输入: 

>> net=newff([0 1;0 1],[3 1],{'tansig','logsig'});

Figure 4.3: Transfer functions supplied by Matlab plotted in the same scale. Note the difference between tansig and logsig. tansig ranges between -1 and 1 and logsig ranges between 0 and 1. The same relationship applies between hardlim and hardlims and between satlin and satlins.
/includegraphics [width=0.65/linewidth]{tranfuns.eps}

---------------------------------------------------------------------------------------

上一章:

下一章:

目录

神经网络常见的激活函数,神经网络中的激活函数
kfc67269的博客
08-12 8114
正在上传…重新上传取消。
独家连载 | 常用激活函数讲解
t5131828的专栏
01-07 3030
4.4 常用激活函数讲解 神经网络的激活函数其实有很多种，在前面的章节中我们介绍过两种激活函数，sign函数和purelin函数。sign函数也称为符号函数，因为sign(x)中x＞0，函数结果为1；sign(x)中x＜0，函数结果为-1。purelin函数也称为线性函数，表达式为y=x。这两种激活函数在处理复杂非线性问题的时候都不能得到很好的结果，线性函数的分类边界也是线性的，所以不能区别非线性...
MATLAB——神经网络pureline激活函数
一抹烟霞的博客
03-11 3849
深度学习之线性神经网络2
mo_heng的博客
02-21 1055
深度学习之线性神经网络2 1.原理区别 线性神经网络与单层感知器的区别： 1.1激活函数的不同。 如下图所示，单层感知器为sign函数，线性神经网络为purelin函数（y=x）。 1.2线性神经网络采用LMS算法调整网络的权重和偏置。 LMS学习规则与前面单层感知器的权值调整方法区别不大，都是用误差=期望输出-实际输出，只是激活函数不同，造成误差公式有点小的差异，而在后面的权向量调整量的计算公式中，都是用学习率误差输入X，这是相同的。 1.3Delta学习规则。 上面的LMS学习规则实际上是Delta
【转】机器学习入门——浅谈神经网络
bitjoy的博客
01-05 2万+
【转】机器学习入门——浅谈神经网络 个人觉得很全，特别适合接触神经网络的新手。
常用激活函数比较
u011584941的专栏
05-10 1万+
常用激活函数比较 本文结构： 什么是激活函数为什么要用都有什么sigmoid ，ReLU， softmax 的比较如何选择 1. 什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。 2. 为什么要用 如果不用激励函数，每一层输出都是上层
神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax
热门推荐
wangqianqianya的博客
10-07 5万+
激活函数作用： 将权值结果转化成分类结果。常用于 逻辑回归(Logistic Regression) 神经网络(Neural Network) 这两处，激活函数都用于计算一个线性函数的结果。 sigmoid函数  ：  在机器学习中可用在分类问题上，如逻辑回归模型分类器，将输出值映射到（0,1） 总和为1，可以从概率角度理解，则输出时选择值最大的（概率最大）作为预测值     ...
精选资源
YOLO11改进 - 激活函数 - 十余种常见的激活函数一键替换​
10-31
YOLO11改进项目针对的是深度学习中目标检测算法YOLO的第11版本的激活函数改进工作。激活函数在深度神经网络中扮演着至关重要的角色，它能够决定网络模型能否捕捉到数据的非线性特征，从而提高模型的泛化能力和学习...
python 深度学习中的4种激活函数
09-24
在Python深度学习领域，激活函数扮演着至关重要的角色，它们为神经网络引入了非线性，使得模型能够解决更复杂的问题。本文将详细介绍四种常见的激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU和SoftMax。 首先，激活函数的主要作用...
精选资源
常见激活函数excel图
08-07
常见激活函数的图，用excel画的，有图有数据，高清缩放不变形，论文必备，包括Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU
精选资源
激活函数_ancientzyb_神经网络激活函数代码_
10-03
在神经网络领域，激活函数是不可或缺的组成部分，它赋予了神经元非线性的能力，使得网络可以处理更复杂的模式和关系。本资源“激活函数_ancientzyb_神经网络激活函数代码_”包含了用于学习和实践的代码，以及相关的...
精选资源
Unet 更换不同激活函数实验对比
最新发布
02-04
实验替换Unet中的激活函数，比如ReLU、LeakyReLU、PReLU、ELU等，能够帮助研究人员理解不同激活函数对网络性能的影响。 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数是最常用的激活函数之一，它的输出是输入的线性部分，...
神经网络中各种激活函数的Python实现
11-22
本资源主要是可视化各种激活函数：Relu，sigmoid ，swish，mish等，只需要依赖numpy，不需要安装pytorch，只是一个简单的demo
激活函数 逻辑回归_神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax
weixin_39975683的博客
12-22 1445
神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax发布时间：2018-10-07 21:32,浏览次数：874, 标签：sigmoidtanhReLUsoftmax激活函数作用：将权值结果转化成分类结果。常用于* 逻辑回归(Logistic Regression)* 神经网络(Neural Network)这两处，激活函数都用于计算一个线性函数的结果。*sigmoid函数 ：在...
BP神经网络模型一篇入门
dbat
04-08 1万+
BP神经网络广泛应用于解决各种问题，是知名度极高的模型之一为了方便初学者快速学习，本文进行深入浅出讲解BP神经网络的基本知识通过本文，可以初步了解BP神经网络的各个核心要素，并弄清BP神经网络是什么。
BP神经网络原理及其实现
xingshanchang的博客
06-21 6580
data：训练时网络的输入数据。newff函数会把data的一列当作一个样本，如果你的数据集是一行当作一个样本，记得将你的输入数据矩阵转置data.‘label：对应输入数据的标签，也可以看作真实输出。同上，newff函数会把label的一列当作一个样本的标签，如果你的数据集是一行当作一个样本，记得将你的输入数据矩阵转置label.‘[8,8]：用于确定神经网络隐藏层的层数以及每层的神经单元个数。[8,8]就表示该网络包含两个隐藏层，每个隐藏层有8个神经单元。
Matlab中newff函数使用方法和搭建BP神经网络的方法
weixin_44248258的博客
12-21 4万+
Matlab中newff函数使用方法和搭建BP神经网络的方法
独家连载 | 线性神经网络应用
t5131828的专栏
01-03 492
3.3线性神经网络 3.3.1线性神经网络介绍 线性神经网络跟单层感知器非常类似，只是把单层感知器的sign激活函数改成了purelin函数: y=x#(3.5) purelin函数也称为线性函数，函数图像为图3.8： 3.3.2线性神经网络分类案例 参考3.2.9中的案例，我们这次使用线性神经网络来完成相同的任务。线性神经网络的程序跟单层感知器的程序非常相似，大家可以思考一下需要修改哪些地方。...
线性神经网络
gulingfengze的博客
10-05 1万+
线性神经网络： 线性神经网络与感知器的主要区别在于感知器的激活函数只能输出两种可能值（-1或1），而线性神经网络的输出可以取任意值，其激活函数是线性函数。 线性神经网络采用Widrow-Hoff学习规则（最小均方规则），即LMS（Least Mean Square）算法来调整网络的权值和偏置值。结构图如下。这里使用purelin激活函数进行模型训练，这样可以得到一个更好的效果。输出结果的时候还是
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