机器学习【激活函数】

笔记内容侵权联系删

激活函数的概念
神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值,并将输入值传递给下一层,输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层(隐层或输出层)。在多层神经网络中,上层节点的输入在加权求和后与下层节点的输入之间具有一个函数关系,这个函数称为激活函数(又称激励函数)

【 如果在神经网络中不添加激活函数,那么它不具备非线性能力,就无法解决非线性问题】

**1.**Sigmoid函数

2.tanh函数

3.Rectified Linear Unit(ReLU)函数

4.LeakyRelu函数

5.Softplus函数

6.Softmax函数

相关推荐
IT_陈寒13 分钟前
Python 3.12新特性解析:10个让你代码效率提升30%的实用技巧
前端·人工智能·后端
澜舟孟子开源社区26 分钟前
开源技术驱动与架构创新:AI领域的破局之道
人工智能·agi
Baihai_IDP27 分钟前
上下文管理策略综述
人工智能·llm
aneasystone本尊28 分钟前
学习 LiteLLM 的路由和回退策略
人工智能
Mrliu__33 分钟前
Opencv(十六) : 图像边缘检测
人工智能·opencv·计算机视觉
西格电力科技2 小时前
分布式光伏 “四可” 装置:“发电孤岛” 到 “电网友好” 的关键跨越
分布式·科技·机器学习·能源
kk哥88993 小时前
从数据分析到深度学习!Anaconda3 2025 全流程开发平台,安装步骤
人工智能
陈天伟教授4 小时前
基于学习的人工智能(3)机器学习基本框架
人工智能·学习·机器学习·知识图谱