3.7 为什么需要非线性激活函数？

最新推荐文章于 2024-09-27 17:07:43 发布
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分类专栏： 人工神经网络 文章标签： 神经网络
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本文深入探讨了线性激活函数，即恒等激活函数的概念及其在神经网络中的应用限制。指出在隐藏层中使用线性激活函数将使神经网络退化为输入的线性组合，但在输出层预测连续变量如房价时，线性激活函数仍具有一席之地。

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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）。

在这里插入图片描述

为什么要使用非线性函数作为激活函数？
weixin_44808274的博客
09-07 1692
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，
激活函数选择：从ReLU到GELU的演变
最新发布
AI天才研究院
10-28 716
激活函数是神经网络中的一个关键组件，它作用于神经网络的每个神经元，决定该神经元是否被激活。简单来说，激活函数将神经元的输入映射到一个二元值（通常是0或1），这个值决定了神经元是否被激活。定义与分类：线性激活函数将输入直接映射到输出，没有引入非线性。常见的线性激活函数包括线性函数( f(x) = x )和恒等函数( f(x) = x )。非线性激活函数为神经网络引入了非线性特性，使得神经网络能够拟合复杂的非线性函数。常见的非线性激活函数包括Sigmoid、Tanh、ReLU等。
为什么需要非线性激活函数？
沁馨缘
03-22 2303
如果使用线性激活函数或者没有使用一个激活函数，那么无论神经网络有多少层一直在做的只是计算线性函数，线性隐层一点用也没有，因为这两个线性函数的组合本身就是线性函数，所以除非引入非线性，否则无法计算更有趣的函数，即使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------
为什么需要非线性激活函数
cyy2learn的博客
03-02 3826
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...
Coursera | Andrew Ng (01-week-3-3.7)—为什么需要非线性激活函数？
Self Improvement Lab
01-08 1199
该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了 Andrew Ng 课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。因本人一直在学习英语，所以该系列以英文为主，同时也建议读者以英文为主，中文辅助，以便后期进阶时，为学习相关领域的学术论文做铺垫。- ZJ Coursera 课程 |deeplearning.ai |网易云课堂
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 $g(z) = z$
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
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1. 深度学习——激活函数
qq_32468785的博客
11-10 1212
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。
为什么要使用非线性激活函数
qq_38162944的博客
03-11 4986
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.
为什么要用非线性的激活函数？
weixin_67075116的博客
09-27 531
非线性激活函数让模型能够适应不同的任务和数据类型。就像在烹饪中，你需要不同的调料来调整口味，激活函数也是帮助神经网络“调味”的关键哦。想象一下，如果 你只用一条直线就描述两个变量之间的关系（身高和体重），你可能无法很好的捕捉到这个关系的复杂性。简单来讲，非线性激活函数能让神经网络更加灵活准确的理解复杂的数据和任务，帮助我们在许多应用中取得更好的效果。最后的输出仍然知识输入的线性组合，最终的结果依然是一条直线，这就没办法利用多层网络的优势。想象一下 你在做数学题的时候，越复杂的题目需要的工具和方法会越多。
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引言 在学习机器学习的时候，我就一直有着一个疑惑。为什么神经网络需要激活函数（Activation Function）？可能有的人会说，引入激活函数是为了给网络引进非线性。但是有没有仔细思考过，引入非线性的原因呢，下面我简单谈谈自己的看法（纯属个人胡说，有不同见解评论区见） 什么是激活函数 简单地说，激活函数是添加到人工神经网络中的一个函数，目的是帮助网络学习数据中的复杂模式。与我们大脑中基于神经元的模型相比，激活函数最终决定向下一个神经元的连接情况。这正是激活函数在ANN中的作用。它接收上一个单元的输
为什么要用非线性的激活函数
闲逸的炫鹰
10-10 4260
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 ...
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Kester_的博客
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2020-5-9 吴恩达-NN&DL-w3 浅层NN(3.7 为什么需要非线性激活函数)
weixin_42555985的博客
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1.视频网站：mooc慕课https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c 2.详细笔记网站(中文)：http://www.ai-start.com/dl2017/ 3.github课件+作业+答案：https://github.com/stormstone/deeplearning.ai 3.7 为什么需要非线性激活函数？Why do you need non linear activation functions? 事实证明，要让你的NN
非线性激活函数的作用
weixin_44533869的博客
09-07 5544
为什么需要非线性激活函数？（why need a nonlinear activation function?） 为什么神经网络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（看图中公式） 现在我们去掉函数g，然后令 ，或者我们也可以令g(z)=z，这个有时被叫做线性激活函数（更学术点的名字是恒等激励函数，因为它们就是把输入值输出）。 为了说明问题我们把 ，那么这个模型的输出y或仅仅只是输入特征x的线性组合。 如果我们改
非线性激活函数（Activation Function）
xinxin的博客
08-10 1907
所谓激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。激活函数对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到网络中。如上图，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。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。
非线性激活函数
来自Daisy和她的单程车票
10-20 7385
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