深度学习基础篇：如何选择正确的激活函数？

最新推荐文章于 2024-09-22 15:27:39 发布
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分类专栏： 深度学习
本文转载自知乎的一篇技术文章，详细总结了相关信息技术领域的知识点，为读者提供了深入理解特定技术领域的全面视角。

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1. 深度学习——激活函数
qq_32468785的博客
11-10 1291
激活函数是一种用于神经网络和其他机器学习模型中的非线性函数。它被应用于神经网络的每个神经元上，将输入信号进行转换，产生输出信号。激活函数的作用是引入非线性性质，使神经网络能够学习和表示更复杂的函数关系。在神经网络中，每个神经元接收来自上一层神经元的加权输入，然后通过激活函数对这个加权输入进行非线性变换，生成神经元的输出。这个输出被传递到下一层神经元作为输入。激活函数的主要作用有以下几点：引入非线性：激活函数能够将线性变换后的输入转换为非线性输出，使得神经网络具备非线性建模能力。
学习笔记：深度学习（1）——基础概念和激活函数
Morganfs的博客
04-10 1万+
学习时间：2022.04.08~2022.04.09 主要梳理深度学习的最基础的一些概念，以及14个激活函数。
常见激活函数Activation Function的选择
tostq的专栏
02-24 2446
激活函数、ReLU、PReLU、Maxout、Swish、sigmoid、tanh、Tanhshrink、softshrink、hardshrink、ELU、Leaky ReLU、softsign、softplus、机器学习
深度学习激活函数的选取
焦糖呱呱子的博客
01-20 589
如果输出是 0、1 值（二分类问题），则输出层选择 sigmoid 函数，然后其它的所有单元都选择 Relu 函数。 这是很多激活函数的默认选择，如果在隐藏层上不确定使用哪个激活函数，那么通常会使用Relu激活函数。有时，也会使用tanh激活函数，但Relu的一个优点是：当????是负值的时候，导数等于0。 这里也有另一个版本的Relu被称为Leaky Relu。 当????是负值时，这个函数的值不是等于0，而是轻微的倾斜，如图。 这个函数通常比 Relu 激活函数效果要好，尽管在实际中 Leaky ReL
如何选取激活函数
孔西皮的博客
06-18 1万+
不是所有信息都是有用的，一些只是噪音。激活函数可以帮助神经网络做这种隔离。它激活有用的信息，并抑制无关的数据点。激活函数有哪些：1.Sigmoid函数优点：非线性；输出范围有限，适合作为输出层。    缺点：在两边太平滑，学习率太低；值总是正的；输出不是以0为中心。适用于：当我们尝试将值分类到特定的类时，使用Sigmoid函数非常理想。2.tanh函数解决了sigmoid的大多数缺点，仍然有两边学...
如何选择激活函数？
weixin_50153914的博客
02-29 1056
选择神经网络的激活函数是一个重要的决策，因为激活函数的选择会影响到网络的收敛速度以及能否有效地训练。不同的激活函数适用于不同的任务和网络架构。
激活函数的选择：如何确定最佳激活函数以优化神经网络性能
AI天才研究院
01-09 1469
1.背景介绍 神经网络是人工智能领域的一个重要研究方向，它通过模拟人脑中神经元的工作原理来实现自主学习和决策。激活函数是神经网络中的一个关键组件，它决定了神经元在不同输入下的输出值。在这篇文章中，我们将讨论如何选择最佳激活函数以优化神经网络性能。 2.核心概念与联系 2.1 激活函数的基本概念 激活函数是神经网络中的一个关键组件，它决定了神经元在不同输入下的输出值。激活函数的主要作用是将神...
深度学习基础：神经网络+激活函数+反向传播+优化算法 理解网络结构，运用激活增强非线性，掌握反向调整参数，优化算法提升性能，赋能
03-20
以上是关于深度学习基础的一些核心知识点，涵盖了神经网络的基本概念、操作计算、超参数调整、激活函数、批量大小、归一化技术、预训练与微调、初始化方法、学习率调节以及正则化技术等多个方面。掌握这些基础知识...
深度学习基础：为什么神经网络的感知机中的神经元需要偏置项？
01-27
在深度学习领域，神经网络是构建复杂模型的基础，而感知机是神经网络的最简单形式。神经元在处理输入信息时，通常会包含一个偏置项（bias）。...因此，理解并正确使用偏置项是深度学习初学者必须掌握的基础知识。
神经网络：激活函数选择
最新发布
qq_51448765的博客
09-22 1278
神经网络主体分为输入层、隐藏层和输出层三个模块。一般情况下，输入层只负责对数据的输入，并不做任何的变换。故而，只涉及和层两个模块。
KNN算法对MNIST数据集分类
12-24
代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、KNN算法实现和ReadMe.txt。 KNN算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，正确率可达95%，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。
机器学习笔记【1】：什么是激活函数&该怎么选择激活函数
weixin_44767875的博客
07-29 784
什么是深度学习？ 什么是激活函数？ 如何选择激活函数？ 1.深度学习&激活函数 首先我们有一些输入数据，并且将其量化。 然后将数据输入到神经网络中，这一步基本上对输入数据逐层进行一系列的矩阵运算。 input*权重(w)+偏移(b)=output1(hj) aj=激活函数例如sigmiod(hj) 不断重复这个过程知道网络最后一层，输出就是我们的预测结果，如下图，可以把Ok看做y^ 我们找到预测值y^和标签y之间的差距E，如下图 使用这个差距E，利用权重，计算出偏导数，递归地反向传播（所以后期需
常用激活函数的选取
qq_43431934的博客
11-17 750
输出层的激活函数的选择要以业务要求进行选择，具体业务要求要进行具体分析。比如二分类问题常常使用sigmoid函数作为输出层的激活函数，多分类问题则常常使用softmax函数作为输出层的激活函数，线性回归问题可以直接使用线性函数作为激活函数。
激活函数的选择
maybe_fate的博客
06-08 876
那么你应该使用哪个激活函数来处理深层神经网络的隐藏层？ 虽然你的里程会有所不同，一般 ELU > leaky ReLU（及其变体）> ReLU > tanh > sigmoid。 如果您关心运行时性能，那么您可能喜欢 leaky ReLU超过ELU。 如果你不想调整另一个超参数，你可以使用前面提到的默认的α值（leaky ReLU 为 0.01，ELU 为 1）。 如果您有...
深度学习中激活函数的选择
浅梦的学习笔记
10-01 3173
本文介绍了深度学习引入非线性激活函数的原因，和几种常用的激活函数，sigmoid,tanh,relu,leaky relu,prelu,maxout.
LSTM与激活函数学习笔记
lushilun的博客
12-24 6629
杂记(2):LSTM后面的全连接层是否要使用激活函数？
走在深度学习前沿的小宋
04-25 2028
近日，在调试相关LSTM代码的时候发现：得到的预测输出只包含标准化后大于等于0的部分，对于小于0的部分单纯只是一条直线。这明显是关于激活函数使用错误的问题，模型将大于0的部分直接截断了。对于这样的情况下，激活函数应该如何去改思考了很久。
机器学习（4）--激活函数对比总结Activate Function
Techblog of HaoWANG
03-20 1939
主题：激活函数 Sigmoid、tanh、relu比较 Table of Contents 激活函数 sigmoid函数 tanh函数 relu函数 激活函数 激活函数（activation functions）的目标是，将神经网络非线性化。 激活函数是连续的（continuous）且可导的（differential）。 激活函数的两个性质： 连续的：当输入值发生较小的改变时，...
深度学习（四）——RNN, LSTM, 神经元激活函数进阶
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antkillerfarm的专栏
08-21 1万+
深度学习（四）——RNN, LSTM, 神经元激活函数进阶
深度学习入门教程：PyTorch基础实战指南
3. 深度学习算法：深度学习的核心是各种算法，包括前向传播、反向传播、激活函数、损失函数等。前向传播负责将输入数据通过网络层传递并产生输出；反向传播则是通过计算误差并利用梯度下降法更新网络中的权值和偏置...
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