深度学习中激活函数的类型及导数含义

最新推荐文章于 2025-04-11 22:30:00 发布
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原文链接：https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/activation_functions.html#elu
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#激活函数

本文通过详细的解释和图表，深入探讨了各种激活函数的工作原理及其在神经网络中的应用优势，包括ReLU、sigmoid、tanh等，为读者提供了一个全面理解激活函数的视角。

https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/activation_functions.html#elu
通过上述网址中对激活函数的介绍清楚的了解每个函数的意义及优势。

动手学深度学习——求导
golfxiao的专栏
04-26 1446
正向传播(又称前向传播)，从输入层开始，每一层计算的输出结果作为下一层的输入，继续向前传播，最终得到整个神经网络的输出结果（图中从a->b->z)。原因：梯度是通过链式法则逐层传播得到的，为了计算某一层的梯度，需要先计算该层之前的所有层的输出结果，也就是需要重复进行前向传播过程。在前向传播过程中，每一层的神经元接收上一层的输出，并根据权重和偏置进行加权求和，并经过激活函数进行非线性变换，得到该层的输出结果。
深度学习数学基础之激活函数与导数
bailian的博客
08-07 558
​​激活函数与sigmoid函数的导数
吴恩达深度学习 —— 3.8 激活函数的导数
然后就去远行
11-28 813
当你对你的神经网络使用反向传播的时候，你真的需要计算激活函数的斜率或者导数，我们看看激活函数的选择，以及如何计算这些函数的斜率。 可以看到很熟悉的sigmoid激活函数，所以对于任意给定的z值，也许这个z的函数会有某个对应的斜率和导数。在图上某个点画一条线，用高度除以宽度，有一个小三角形，如果g(z)g(z)g(z)是sigmoidsigmoidsigmoid函数，那么函数的斜率就是ddzg(z)...
深度学习基础 - 导数
二分掌柜的
03-14 2320
flyfish
激活函数的意义与选择
weixin_41075215的博客
12-05 1175
激活函数的意义与选择 激活函数的定义 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30510596 激活函数应用举例 https://www.zhihu.com/question/22334626 激活函数的选择 激活函数分类 常用激活函数 https://blog.youkuaiyun.com/edogawachia/article/details/80043673 如何选择合适的激活函数 h...
6_深度学习_自动求导
Supre_yuan的博客
10-03 689
求导是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤。 深度学习框架通过自动计算导数，即，自动求导，来加快这项工作。实际中，根据我们设计的模型，系统会构建一个计算图，来跟踪计算哪些数据通过哪些操作组合起来产生输出。自动求导使系统能够随后反向传播梯度。这里，反向传播只是意味着跟踪整个计算图，填充关于每个参数的偏导数。 一个简单的例子 作为一个演示例子，假设我们想对函数y=2x⊤xy=2 \mathbf{x}^{\top} \mathbf{x}y=2x⊤x关于列向量x\mathbf{x}x求导。首先，我们创建变量xxx并为
深度学习常见概念解释（三）——激活函数定义，作用与种类（附公式，求导，图像和代码）
XISHI_TIANLAN的博客
06-13 2144
在深度学习中，激活函数是神经网络中的一个关键组件，起着引入非线性因素的作用，从而增加神经网络的表达能力和拟合复杂函数的能力。在神经网络中，每个神经元接收来自上一层神经元的输入，并对这些输入进行加权求和，然后将结果输入到激活函数中。激活函数对加权求和的结果进行变换，输出给下一层神经元。通过激活函数，神经网络可以学习和表示数据中的非线性关系，使得其在处理图像、语音、自然语言等复杂任务时表现出色。本文将详细介绍激活函数的定义、作用及其种类，并通过具体例子和代码实现展示每种激活函数的性质和导数。
理解深度学习中的激活函数：类型、区别与应用场景
最新发布
easyaigx的博客
04-11 1482
在神经网络中，激活函数是应用于每一层神经元的函数，其主要功能是决定神经元的输出。具体而言，激活函数接受来自上一层神经元的加权输入，并输出结果，供下一层神经元继续处理。它为神经网络引入了非线性特性，使得网络能够学习和拟合复杂的非线性关系。在没有激活函数的情况下，神经网络的每一层只是执行线性变换，即对输入数据进行加权求和并输出。然而，神经网络的目标是学习数据中的复杂模式，线性变换不足以捕捉数据的非线性特征。因此，激活函数的引入是非常必要的，它使得神经网络能够进行非线性映射，从而具备了表达复杂函数的能力。
【机器学习】常用激活函数及其导数
weixin_44623662的博客
07-07 3447
引言 神经网络在近似模拟任何函数时，离不开非线性变换。神经元与神经元如果没有非线性变换，
【深度学习入门】深度学习中的激活函数盘点
m0_51098495的博客
05-20 1313
在深度学习中，激活函数是神经网络中不可或缺的组成部分。它们引入了非线性，使得网络能够学习和模拟复杂的函数映射。选择合适的激活函数对模型的性能有着显著的影响。本文将介绍各种激活函数，包括传统的和最新的研究成果，并探讨它们的特性、适用场景以及如何在代码中实现它们。
深度学习 激活函数概念
09-27
深度学习激活函数总结， 深度学习激活函数总结 深度学习激活函数总结 深度学习激活函数总结 深度学习激活函数总结
常见激活函数及其求导相关知识
VariableX的博客
05-31 5086
Sigmoid函数 Sigmoid函数介绍 Sigmoid 是常用的非线性的激活函数，公式如下： σ(x)=11+e−x \sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} σ(x)=1+e−x1​ 函数图像如下： 从图像可以看出，它能够把连续实值映射为0和1之间的输出，特别的，如果是非常大的负数，那么输出就是0；如果是非常大的正数，输出就是1。 Sigmoid 函数有很多局限性： 第一点，在数值的绝对值非常大的情况下，对应的函数图像的部分几乎是一条水平线。这意味着梯度几乎为0，不利于深层网络中梯度
深度学习基础知识（八）：神经网络基础之导数
热爱可抵漫长岁月
03-14 1100
这个专栏主要是想和大家分享一下深度学习的基础知识，主要是以吴恩达老师深度学习课程内容作为基础，并补充了很多其他内容希望让整体内容更加容易理解和系统化。如果想要了解具体专栏里面有什么内容的话，可以看一看我们专栏的目录，在目录里面还说明了小伙伴的分工，这些内容都是所有小伙伴们一起努力完成的，有希望和我们一起学习的的小伙伴也可以加入我们啊。另外我们还将内容以书籍的形式放到了github上，之后还会陆续上传源码实现等其他内容。我们还会分享深度学习-论文阅读专栏、强化学习-基础知识专栏、强化学习-任务阅读专栏，也欢迎
深度学习第二章 导数的应用
zhuozhuoge的博客
02-17 579
深度学习之导数应用
非线性激活函数（为什么需要它、导数、优缺点）
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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。...
激活函数及其求导
wangjinhai123456的博客
04-23 1534
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 常见激活函数求导公式： SoftMax求导过程： ...
神经网络激活函数的作用是什么？--我的理解是：让线性函数可以拐弯儿
qq_20936501的博客
02-09 422
https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/78704224
【动手学——激活函数】day03plus_激活函数及其求导
Johnny_sc的博客
02-16 711
激活函数 本文介绍了ReLU、sigmoid、tanh三种常用激活函数及其导数，并用代码绘制了图像 重点应掌握sigmoid函数、tanh(x)函数的导数推导过程 ReLU ReLU（rectified linear unit）函数提供了一个很简单的非线性变换。给定元素 x ，该函数定义为ReLU(x)=max(x,0). 可以看出，ReLU函数只保留正数元素，并将负数元素清零。为了直观地观察这一...
激活函数简述
霜叶的博客
06-26 8301
1.不带激活函数的单层感知机是一个线性分类器，不能解决线性不可分的问题2.合并后的多个感知器本质上还是一个线性分类器，还是解决不了非线性的问题3.激活函数是用来加入非线性因素的，提高神经网络对模型的表达能力，解决线性模型所不能解决的问题。f(x)=1/(1+e^-x)特点：sigmiod的输出范围为[0,1],适用于作为预测概率输出。梯度平滑，避免跳跃的输出值，函数可微，可以找到任意两个点的 sigmoid 曲线的斜率。缺点：在深度神经网络中梯度反向传递时导致梯度爆炸和梯度消失，其中梯度爆炸发生的概率非常小
深度学习中的softmax函数导数与神经网络解析
在神经网络与深度学习领域，softmax函数是一种广泛使用的激活函数，尤其在多分类问题中。该函数可以将一组实数值转化为概率分布，确保所有元素的和为1。在描述中给出的公式（100）展示了softmax函数关于输入x的导数...
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