激活函数

深度学习中的激活函数与梯度消失

深度学习的基本原理是基于人工神经网络,信号从一个神经元进入,经过非线性的激活函数,传入到下一层神经元;再经过该层神经元的激活,继续往下传递,如此循环往复,直到输出层。正是由于这些非线性函数的反复叠加,才使得神经网络有足够的能力来抓取复杂的模式,在各个领域取得不俗的表现。

神经网络为何非激活函数不可?

激活函数是神经网络中一个至关重要的概念,决定了某个神经元是否被激活,判断该神经元获得的信息是否有用,并决定该保留还是该去掉此神经元。本文作者 Vandit Jain 对激活函数的相关知识进行了一个较为全面的总结。

神经网络之激活函数

在神经网络里面,会经常用到activation function,不管是CNN还是RNN亦或是其他带有神经元的网络,activation function都扮演着重要角色。刚接触神经网络的时候,脑子里总会浮现很多问题。为什么会有这么多activation function?为何这个函数就比另一个效果好?这么多函数,我们该使用哪一个?

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