深度学习|3.6 激活函数 3.7 为什么需要非线性激活函数

激活函数

主要有sigmoid函数、tanh函数、relu函数和leaky relu函数

tanh函数相比sigmoid函数是具有优势的,因为tanh函数使得输出值的平均值为0,而sigmoid函数使得输出值的平均值为1/2,对下一层来说tanh输出的0更好进行处理。

激活函数tanh和sigmoid函数的不同和缺点

两者在趋近正负无穷时,函数值的变化量基本忽略不计。

relu函数

relu函数的缺点是,当x小于0时,函数值为一个常数,对应地,其导数为0。

相关推荐
Coovally AI模型快速验证几秒前
超越传统3D生成:OccScene实现感知与生成的跨任务共赢
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·3d·目标跟踪
AiTop1008 分钟前
美团LongCat-Flash-Omni上线:5600亿参数实现音视频交互“零延迟”
人工智能·ai·aigc·音视频·交互
IT_陈寒14 分钟前
Vite 5震撼发布!10个新特性让你的开发效率飙升200% 🚀
前端·人工智能·后端
万俟淋曦14 分钟前
NVIDIA DriveOS 推动新一代智能汽车实现突破
人工智能·ai·汽车·nvidia·智能汽车·driveos·driveworks
rengang6616 分钟前
14-循环神经网络(RNN):分析RNN在序列数据中的表现和特点
人工智能·rnn·深度学习
Toky丶44 分钟前
具身智能(一)关于VLA模型π0
人工智能
岛屿旅人1 小时前
英国国防部推进本土化开放架构建设
网络·人工智能·安全·web安全·架构
chenchihwen1 小时前
AI代码开发宝库系列:LangChain 工具链:从LCEL到实际应用
人工智能·python·langchain·rag
TwoAnts&DingJoy1 小时前
数据分析-数据沙箱
人工智能·python·安全·数据分析·数据沙箱
FreeCode1 小时前
Agent开发:LangChain1.0快速入门(一)
人工智能·llm·agent