醉糊涂仙的博客

归一化算法： y=(x-min)/(max-min) y=2*(x-min)/(max-min)-1 目的是让大的输入，大的信号映射到小范围里面解析： （1）假设一个神经元有两个输入分别是x1和x2，权重分别是w1和w2，那么该神经元的信号加权求和为x1w1+x2w2。再假设x1属于[0~1]，x2属于[100~1000]，那么x2远远大于x1，那么x1w1就可以忽略不计，整个加权求和就只由

激励函数

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